Adminisztratív információk
| Cím | Általánosíthatóság és mesterséges általános intelligencia (AGI) |
| Időtartam | 45–60 |
| Modul | C |
| Lecke típusa | Előadás |
| Fókusz | Technikai – Jövőbeli MI |
| Téma | Nyitott problémák és kihívások |
Kulcsszó
AGI,Általánosíthatóság,LLM-ek,transzformátorok,
Tanulási célok
- Ismerje meg a Currrent AI megközelítések korlátait
- Ismerje meg a mesterséges általános intelligencia (AGI) definícióját
- Ismerje meg az AGI képességeit és alapvető követelményeit
- Nézd meg, hogyan tesztelhetjük az AGI-t
- Nézze meg, milyen messze van az AGI, és ismerje meg az előnyöket és kockázatokat
Várható előkészítés
Az előtt befejezendő tanulási események
Kötelező a diákok számára
- Bevezetés a gépi tanulásba és a mélytanulási koncepciókba a korábbi előadásokon
Választható diákok számára
Egy sem.
Referenciák és háttér a diákok számára
Egy sem.
Leckeanyagok
Utasítások tanároknak
Ennek az előadásnak az a célja, hogy bevezetést nyújtson a hallgatóknak a mesterséges általános intelligencia (AGI) ötletéhez. Meg kell határoznia az AGI-vel kapcsolatos mélyrehatóbb viták és viták színterét. Az előadásnak:
- A mesterséges intelligencia szintjei közötti különbségek tisztázása
- Az AGI várható jellemzőinek megvitatása
- Vázolja fel a jelenlegi legkorszerűbb mesterséges intelligencia korlátait az AGI karakterei tekintetében
- Bemutatjuk a lehetséges módszereket, amelyekkel tesztelhetjük az AGI-t
- Nézd meg a különböző szakértői nézőpontokat, hogy milyen messze van az AGI
- Az AGI lehetséges előnyeinek és kockázatainak megvitatása az emberi középpontú mesterséges intelligencia szempontjából
Az előadás vázlata
| Időtartam | Leírás | Fogalmak | Tevékenység | Anyag |
|---|---|---|---|---|
| 10 perc | A jelenlegi MI-megközelítések korlátozása | Az adatokra és a tanításra való támaszkodás (korlátozott adatokból való tanulás), emberi léptékű idegi hálózatok, offline tanulás kontra folyamatos tanulás és a hiedelmek adaptációja, integrálás egy teljes AI verembe | Tanított ülés és példák | Előadási anyagok |
| 5 perc | Az általános mesterséges intelligencia (AGI) meghatározása | Hogyan definiálhatjuk az AGI-t, az AI szintjeit (gyenge, erős, szuper) | Tanított ülés és példák | Előadási anyagok |
| 10 perc | Az AGI képességei és alapvető követelményei | Érzékszervi észlelés, motoros készségek, természetes nyelvértés, tudásmegtartás, problémamegoldás, józan ész, kreativitás, tudat, mintafelismerés a világ modellezésével szemben | Tanított ülés és példák | Előadási anyagok |
| 5 perc | Hogyan tesztelhetjük az AGI-t? | AGI Turing teszt, Kávé teszt, Robot főiskolai hallgató, Foglalkoztatási teszt | Tanított ülés és példák | Előadási anyagok |
| 5 perc | Milyen messze van az AGI és milyen előnyökkel és kockázatokkal jár? | Mérőszámok (idő, a technológiai fejlődés sebessége, szingularitás áttörés), Szakértői nézetek és előrejelzések, Lehetséges eredmények és etikai aggályok (Utópia, Status Quo, Distopia) | Tanított ülés és példák | Előadási anyagok |
| 5 perc | Következtetések, kérdések és válaszok | Összefoglaló | Következtetések | Előadási anyagok |
Visszaigazolások
A Human-Centered AI Masters programot az Európai Unió Európai Hálózatfinanszírozási Eszköze (CEF-TC-2020–1 Digitális készségek 2020 EU-IA-0068) társfinanszírozta.