Verwaltungsinformationen
| Titel | Generalizability und Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) |
| Dauer | 45-60 |
| Modulen | C |
| Unterrichtstyp | Vortrag |
| Fokussierung | Technisches – Zukunfts-KI |
| Themenbereich | Offene Probleme und Herausforderungen |
Suchbegriffe
AGI, Generalizability, LLMs, Transformers,
Lernziele
- Die Grenzen der Currrent-KI-Ansätze verstehen
- Lernen Sie die Definition von Künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI)
- Lernen Sie die Fähigkeiten und Kernanforderungen von AGI kennen
- Sehen Sie, wie wir für AGI testen können
- Sehen Sie, wie weit AGI entfernt ist und verstehen Sie die Vorteile und Risiken
Erwartete Vorbereitung
Lernveranstaltungen, die vorab abgeschlossen werden müssen
Obligatorisch für Studenten
- Einführung in maschinelles Lernen und Deep-Learning-Konzepte in früheren Vorträgen
Optional für Studenten
Keine.
Referenzen und Hintergründe für Studierende
Keine.
Unterrichtsmaterialien
Anleitung für Lehrer
Ziel dieser Vorlesung ist es, den Studierenden eine Einführung in die Idee der Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI) zu geben. Sie sollte die Voraussetzungen für eingehendere Diskussionen und Debatten über AGI schaffen. Der Vortrag sollte:
- Klären Sie die Unterschiede zwischen den Ebenen der KI
- Besprechen Sie die erwarteten Merkmale von AGI
- Skizzieren Sie die Grenzen des aktuellen Stands der KI in Bezug auf die Charakteristen von AGI
- Präsentieren Sie mögliche Möglichkeiten, wie wir für AGI testen könnten
- Schauen Sie sich verschiedene Expertensichten an, wie weit AGI entfernt ist
- Diskutieren Sie die möglichen Vorteile und Risiken von AGI in Bezug auf Human Centered AI
Überblick über den Vortrag
| Dauer | Beschreibung | Konzepte | Aktivität | Werkstoffe |
|---|---|---|---|---|
| 10 min | Begrenzung aktueller KI-Ansätze | Abhängigkeit von Daten und Lehren (Lernen aus begrenzten Daten), neruelle Netzwerke im menschlichen Maßstab, Offline-Lernen versus kontinuierliches Lernen und Anpassung von Überzeugungen, Integration in einen kompletten KI-Stack | Unterrichtseinheit und Beispiele | Vortragsmaterialien |
| 5 min | Definition von Künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI) | Wie können wir AGI definieren, Ebenen der KI (schwach, stark, super) | Unterrichtseinheit und Beispiele | Vortragsmaterialien |
| 10 min | Fähigkeiten und Kernanforderungen der AGI | Sensorische Wahrnehmung, motorische Fähigkeiten, natürliches Sprachverständnis, Wissenserhalt, Problemlösung, gesunder Menschenverstand, Kreativität, Bewusstsein, Mustererkennung versus Modellierung der Welt | Unterrichtseinheit und Beispiele | Vortragsmaterialien |
| 5 min | Wie können wir auf AGI testen? | AGI Turing Test, Kaffeetest, Robot College Student, Beschäftigungstest | Unterrichtseinheit und Beispiele | Vortragsmaterialien |
| 5 min | Wie weit ist AGI entfernt und welchen Nutzen und welche Risiken gibt es? | Metriken (Zeit, Geschwindigkeit des technologischen Fortschritts, Durchbruch der Singularität), Expertenmeinungen und Vorhersagen, Mögliche Ergebnisse und ethische Bedenken (Utopie, Status Quo, Distopia) | Unterrichtseinheit und Beispiele | Vortragsmaterialien |
| 5 min | Fazit, Fragen und Antworten | Zusammenfassung | Schlussfolgerungen | Vortragsmaterialien |
Danksagung
Das Human-Centered AI Masters-Programm wurde von der Fazilität „Connecting Europe“ der Europäischen Union im Rahmen des Zuschusses „CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068“ kofinanziert.