Informazioni amministrative
| Titolo | Generalizzabilità e Intelligenza Generale Artificiale (AGI) |
| Durata | 45-60 |
| Modulo | C |
| Tipo di lezione | Lezione |
| Focus | Tecnico — Intelligenza Artificiale del Futuro |
| Argomento | Problemi aperti e sfide |
Parole chiave
AGI, Generalizability, LLMs, Trasformatori,
Obiettivi di apprendimento
- Comprendere i limiti degli approcci AI Currrent
- Imparare la definizione di Intelligenza Generale Artificiale (AGI)
- Acquisire familiarità con le capacità e i requisiti fondamentali di AGI
- Scopri come possiamo testare AGI
- Scopri quanto è lontano l'AGI e capisci i benefici e i rischi
Preparazione prevista
Eventi di apprendimento da completare prima
Obbligatorio per gli studenti
- Introduzione ai concetti di apprendimento automatico e deep learning forniti nelle lezioni precedenti
Facoltativo per gli studenti
Nessuno.
Referenze e background per gli studenti
Nessuno.
Materiale didattico
Istruzioni per gli insegnanti
L'obiettivo di questa lezione è quello di fornire agli studenti un'introduzione all'idea di Intelligenza Generale Artificiale (AGI). Dovrebbe gettare le basi per discussioni e dibattiti più approfonditi sull'AGI. La lezione dovrebbe:
- Chiarire le differenze tra i livelli di IA
- Discutere le caratteristiche attesi di AGI
- Delineare le limitazioni dell'attuale IA all'avanguardia in termini di caratteristi di AGI
- Presentare possibili modi in cui potremmo testare l'AGI
- Guarda i vari punti di vista degli esperti su quanto è lontano AGI
- Discutere i possibili benefici e rischi di AGI in termini di Human Centered AI
Schema della lezione
| Durata | Descrizione | Concetti | Attività | Materiale |
|---|---|---|---|---|
| 10 min | Limitazione degli attuali approcci di IA | Affidamento sui dati e sull'insegnamento (apprendimento da dati limitati), reti neruali su scala umana, apprendimento offline rispetto all'apprendimento continuo e adattamento delle credenze, integrazione in uno stack di IA completo | Sessione insegnata ed esempi | Materiale didattico |
| 5 min | Definizione di Intelligenza Generale Artificiale (AGI) | Come possiamo definire AGI, livelli di AI (debole, forti, super) | Sessione insegnata ed esempi | Materiale didattico |
| 10 min | Capacità e requisiti fondamentali dell'AGI | Percezione sensoriale, abilità motorie, comprensione del linguaggio naturale, conservazione della conoscenza, problem solving, buon senso, creatività, coscienza, riconoscimento dei modelli rispetto alla modellazione del mondo | Sessione insegnata ed esempi | Materiale didattico |
| 5 min | Come possiamo testare l'AGI? | AGI Turing test, Coffee test, Robot college studente, test di occupazione | Sessione insegnata ed esempi | Materiale didattico |
| 5 min | Quanto è lontano AGI e quali sono i benefici e i rischi? | Metriche (tempo, velocità di avanzamento tecnologico, singolarità), punti di vista e previsioni degli esperti, esiti possibili e preoccupazioni etiche (Utopia, Status Quo, Distopia) | Sessione insegnata ed esempi | Materiale didattico |
| 5 min | Conclusioni, domande e risposte | Riepilogo | Conclusioni | Materiale didattico |
Riconoscimenti
Il programma Human-Centered AI Masters è stato co-finanziato dal meccanismo per collegare l'Europa dell'Unione europea nell'ambito della sovvenzione CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.