Informations administratives
| Titre | Généralisabilité et intelligence générale artificielle (AGI) |
| Durée | 45-60 |
| Module | C |
| Type de leçon | Conférence |
| Focus | Technique — IA future |
| Sujet | Problèmes et défis ouverts |
Mots-clés
AGI,Generalizability, LLM, Transformers,
Objectifs d’apprentissage
- Comprendre les limites des approches d’IA currrent
- Apprenez la définition de l’Intelligence Générale Artificielle (AGI)
- Familiarisez-vous avec les capacités et les exigences de base d’AGI
- Découvrez comment nous pouvons tester AGI
- Voir à quelle distance se trouve AGI et comprendre les avantages et les risques
Préparation prévue
Événements d’apprentissage à compléter avant
- Conférence: Introduction à l’IA centrée sur l’humain
- Conférence: Inférence et Generalisaion
- Conférence: Arbres de décision
- Conférence: Réseaux neuronaux
- Conférence: Fondamentaux de l’apprentissage profond
- Conférence: Réseaux neuronaux convolutionnels
- Conférence: Réseaux de transformateurs
- Conférence: Introduction Généralités IA explicable
Obligatoire pour les étudiants
- Introduction aux concepts d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond donnés dans les conférences précédentes
Optionnel pour les étudiants
Aucun.
Références et antécédents pour les étudiants
Aucun.
Matériel de leçon
Instructions pour les enseignants
L’objectif de cette conférence est de fournir aux étudiants une introduction à l’idée de l’Intelligence Générale Artificielle (AGI). Elle devrait ouvrir la voie à des discussions et à des débats plus approfondis sur l’IGA. La conférence devrait:
- Clarifier les différences entre les niveaux d’IA
- Discuter des caractéristiques attendues d’AGI
- Décrire les limites de l’IA de pointe actuelle en ce qui concerne les personnages d’AGI
- Présenter les moyens possibles par lesquels nous pourrions tester AGI
- Examinez divers points de vue d’experts sur l’éloignement d’AGI
- Discuter des avantages et des risques possibles de l’IAG en termes d’IA centrée sur l’humain
Aperçu de la conférence
| Durée | Description | Concepts | Activité | Matériel |
|---|---|---|---|---|
| 10 min | Limitation des approches actuelles en matière d’IA | La dépendance à l’égard des données et de l’enseignement (apprentissage à partir de données limitées), les réseaux neruels à l’échelle humaine, l’apprentissage hors ligne par rapport à l’apprentissage continu et l’adaptation des croyances, l’intégration dans une pile complète d’IA | Session enseignée et exemples | Matériel de conférence |
| 5 min | Définition de l’Intelligence Générale Artificielle (AGI) | Comment définir l’IGA, les niveaux d’IA (faible, fort, super) | Session enseignée et exemples | Matériel de conférence |
| 10 min | Capacités et exigences de base d’AGI | Perception sensorielle, motricité, compréhension du langage naturel, rétention des connaissances, résolution de problèmes, sens commun, créativité, conscience, reconnaissance des modèles par rapport à la modélisation du monde | Session enseignée et exemples | Matériel de conférence |
| 5 min | Comment pouvons-nous tester AGI? | AGI Turing test, Test de café, Robot collégien, Test d’emploi | Session enseignée et exemples | Matériel de conférence |
| 5 min | À quelle distance se trouve AGI et quels sont les avantages et les risques? | Métriques (temps, vitesse d’avancement technologique, percée de singularité), opinions et prédictions d’experts, résultats possibles et préoccupations éthiques (utopie, statu quo, dystopie) | Session enseignée et exemples | Matériel de conférence |
| 5 min | Conclusion, questions et réponses | Résumé | Conclusions | Matériel de conférence |
Remerciements
Le programme de master IA centré sur l’humain a été cofinancé par le mécanisme pour l’interconnexion en Europe de l’Union européenne dans le cadre de la subvention CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.