Administrativne informacije
| Naslov | Opća mogućnost i umjetna opća inteligencija (AGI) |
| Trajanje | 45 – 60 |
| Modul | C |
| Vrsta lekcija | Predavanje |
| Fokus | Tehnička – buduća umjetna inteligencija |
| Tema | Otvoreni problemi i izazovi |
Ključne riječi
AGI, Općenitost, LLM-ovi, Transformatori,
Ciljevi učenja
- Razumjeti ograničenja pristupa skrivenom umjetnom inteligencijom
- Saznajte definiciju umjetne opće inteligencije (AGI)
- Upoznajte se s mogućnostima i temeljnim zahtjevima AGI-ja
- Pogledajte kako možemo testirati za AGI
- Pogledajte koliko je daleko AGI i razumjeti koristi i rizike
Očekivana priprema
Edukativni događaji koji će biti završeni prije
- Predavanje: Uvod u antropocentričnu umjetnu inteligenciju
- Predavanje: Zaključak i generalizacija
- Predavanje: Stabla odlučivanja
- Predavanje: Neuronske mreže
- Predavanje: Osnove dubokog učenja
- Predavanje: Konvolucijske neuronske mreže
- Predavanje: Transformatorske mreže
- Predavanje: Uvod Opća objašnjiva umjetna inteligencija
Obvezno za studente
- Uvod u koncepte strojnog učenja i dubokog učenja dane u prethodnim predavanjima
Neobvezno za studente
Nijedan.
Preporuke i pozadina za studente
Nijedan.
Nastavni materijali
Upute za učitelje
Cilj ovog predavanja je pružiti studentima uvod u ideju umjetne opće inteligencije (AGI). Trebao bi postaviti temelje za detaljnije rasprave i rasprave o AGI-ju. Predavanje bi trebalo:
- Pojasniti razlike između razina umjetne inteligencije
- Raspravljajte o očekivanim karakteristikama AGI-ja
- Opisati ograničenja trenutačne najsuvremenije umjetne inteligencije u pogledu karakterista AGI-ja
- Predstavite moguće načine na koje bismo mogli testirati AGI
- Pogledajte različita stručna stajališta o tome koliko je daleko AGI
- Raspravljati o mogućim koristima i rizicima AGI-ja u smislu umjetne inteligencije usmjerene na ljude
Pregled predavanja
| Trajanje | Opis | Koncepti | Aktivnost | Materijal |
|---|---|---|---|---|
| 10 min | Ograničenje postojećih pristupa umjetne inteligencije | Oslanjanje na podatke i poučavanje (učenje iz ograničenih podataka), nerualne mreže ljudskih razmjera, izvanmrežno učenje u usporedbi s kontinuiranim učenjem i prilagodbom uvjerenja, integracija u cjelovitu umjetnu inteligenciju | Podučavanje sesije i primjeri | Materijali za predavanja |
| 5 min | Definicija umjetne opće inteligencije (AGI) | Kako možemo definirati AGI, razine umjetne inteligencije (slabe, jake, super) | Podučavanje sesije i primjeri | Materijali za predavanja |
| 10 min | Sposobnosti i temeljni zahtjevi AGI-ja | Osjetilna percepcija, motoričke sposobnosti, razumijevanje prirodnog jezika, zadržavanje znanja, rješavanje problema, zdrav razum, kreativnost, svijest, prepoznavanje uzoraka naspram modeliranja svijeta | Podučavanje sesije i primjeri | Materijali za predavanja |
| 5 min | Kako možemo testirati AGI? | AGI Turing test, Kava test, Robot koledž student, Zapošljavanje test | Podučavanje sesije i primjeri | Materijali za predavanja |
| 5 min | Koliko je daleko AGI i koje su koristi i rizici? | Metrike (vrijeme, brzina tehnološkog napretka, proboj singularnosti), stavovi stručnjaka i predviđanja, mogući ishodi i etička pitanja (Utopia, Status Quo, Distopia) | Podučavanje sesije i primjeri | Materijali za predavanja |
| 5 min | Zaključak, pitanja i odgovori | Sažetak | Zaključci | Materijali za predavanja |
Priznanja
Diplomski studij umjetne inteligencije usmjeren na čovjeka sufinanciran je Instrumentom za povezivanje Europe Europske unije u okviru bespovratnih sredstava CEF-TC-2020 – 1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.