Información administrativa
| Título | Generalizabilidad e Inteligencia Artificial General (AGI) |
| Duración | 45-60 |
| Módulo | C |
| Tipo de lección | Conferencia |
| Enfoque | Técnico — Futuro AI |
| Tema | Problemas y desafíos abiertos |
Keywords
AGI, Generalizabilidad, LLMs, Transformadores,
Objetivos de aprendizaje
- Comprender las limitaciones de los enfoques de AI currrent
- Conozca la definición de Inteligencia General Artificial (AGI)
- Familiarízate con las capacidades y los requisitos básicos de AGI
- Vea cómo podemos probar para AGI
- Vea qué tan lejos está AGI y comprenda los beneficios y riesgos
Preparación prevista
Eventos de aprendizaje que se completarán antes
- Conferencia: Introducción a la IA centrada en el ser humano
- Conferencia: Inferencia y generalización
- Conferencia: Árboles de decisión
- Conferencia: Redes neuronales
- Conferencia: Fundamentos del aprendizaje profundo
- Conferencia: Redes neuronales convolucionales
- Conferencia: Redes de transformadores
- Conferencia: Introducción IA general explicable
Obligatorio para los estudiantes
- Introducción al aprendizaje automático y a los conceptos de aprendizaje profundo impartidos en conferencias anteriores
Opcional para estudiantes
Ninguno.
Referencias y antecedentes para estudiantes
Ninguno.
Material didáctico
Instrucciones para profesores
El objetivo de esta conferencia es proporcionar a los estudiantes una introducción a la idea de Inteligencia General Artificial (AGI). Debería sentar las bases para discusiones y debates más profundos sobre AGI. La conferencia debe:
- Aclarar las diferencias entre los niveles de IA
- Discutir las características esperadas de AGI
- Esbozar las limitaciones de la IA actual de última generación en términos de los caracterizadores de AGI
- Presentar posibles formas en las que podríamos probar para AGI
- Mire varios puntos de vista de expertos sobre cuán lejos está AGI
- Discuta los posibles beneficios y riesgos de AGI en términos de Human Centered AI
Esquema de la conferencia
| Duración | Descripción | Conceptos | Actividad | Material |
|---|---|---|---|---|
| 10 min | Limitación de los enfoques actuales de IA | Confianza en los datos y la enseñanza (aprendizaje a partir de datos limitados), redes neruales a escala humana, aprendizaje fuera de línea versus aprendizaje continuo y adaptación de creencias, integración en una pila completa de IA | Sesión enseñada y ejemplos | Material didáctico |
| 5 min | Definición de Inteligencia Artificial General (AGI) | Cómo podemos definir AGI, niveles de IA (débil, fuerte, super) | Sesión enseñada y ejemplos | Material didáctico |
| 10 min | Capacidades y requisitos básicos de AGI | Percepción sensorial, habilidades motoras, comprensión del lenguaje natural, retención de conocimientos, resolución de problemas, sentido común, creatividad, conciencia, reconocimiento de patrones versus modelar el mundo | Sesión enseñada y ejemplos | Material didáctico |
| 5 min | ¿Cómo podemos probar para AGI? | AGI Turing test, Prueba de café, Robot estudiante universitario, Prueba de empleo | Sesión enseñada y ejemplos | Material didáctico |
| 5 min | ¿Qué tan lejos está AGI y cuáles son los beneficios y los riesgos? | Métricas (tiempo, velocidad de avance tecnológico, avance en la singularidad), puntos de vista y predicciones de expertos, Posibles resultados y preocupaciones éticas (Utopía, Status Quo, Distopia) | Sesión enseñada y ejemplos | Material didáctico |
| 5 min | Conclusión, preguntas y respuestas | Resumen | Conclusiones | Material didáctico |
Reconocimientos
El programa de maestría en IA centrada en el ser humano fue cofinanciado por el Mecanismo «Conectar Europa» de la Unión Europea en virtud de la subvención «CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068».