Upravne informacije
| Naslov | Splošnost in umetna splošna inteligenca (AGI) |
| Trajanje | 45–60 |
| Modul | C |
| Vrsta lekcije | Predavanje |
| Osredotočenost | Tehnična – prihodnja umetna inteligenca |
| Tema | Odprti problemi in izzivi |
Ključne besede
AGI,Splošnost, LM, transformatorji,
Učni cilji
- Razumevanje omejitev pristopov currrent AI
- Opredelitev umetne splošne inteligence (AGI)
- Seznanite se z zmogljivostmi in osnovnimi zahtevami AGI
- Oglejte si, kako lahko testiramo za AGI
- Oglejte si, kako daleč je AGI in razumete koristi in tveganja
Pričakovana priprava
Učenje Dogodki, ki jih je treba dokončati pred
- Predavanje: Uvod v umetno inteligenco, osredotočeno na človeka
- Predavanje: Sklepanje in splošnost
- Predavanje: Drevesa odločanja
- Predavanje: Nevronske mreže
- Predavanje: Osnove globokega učenja
- Predavanje: Konvolucijska nevronska omrežja
- Predavanje: Omrežja transformatorjev
- Predavanje: Uvod Splošna razlaga umetne inteligence
Obvezno za študente
- Uvod v koncepte strojnega učenja in globokega učenja, podane v prejšnjih predavanjih
Neobvezno za študente
Nobenega.
Reference in ozadje za študente
Nobenega.
Gradivo za učne ure
Navodila za učitelje
Cilj tega predavanja je študentom zagotoviti uvod v idejo umetne splošne inteligence (AGI). To bi moralo biti izhodišče za bolj poglobljene razprave in razprave o AGI. Predavanje bi moralo:
- Razjasniti razlike med ravnmi umetne inteligence
- Pogovorite se o pričakovanih značilnostih AGI
- Opišite omejitve sedanje najsodobnejše umetne inteligence v smislu karakteristik AGI
- Predstavite možne načine, na katere bi lahko preizkusili AGI
- Oglejte si različna strokovna stališča o tem, kako daleč je AGI
- Razpravljati o možnih koristih in tveganjih AGI v smislu umetne inteligence, osredotočene na človeka
Povzetek predavanja
| Trajanje | Opis | Koncepti | Aktivnost | Material |
|---|---|---|---|---|
| 10 min | Omejitev sedanjih pristopov k umetni inteligenci | Zanašanje na podatke in poučevanje (učenje iz omejenih podatkov), nerualne mreže človeškega obsega, učenje zunaj spleta v primerjavi s stalnim učenjem in prilagajanjem prepričanj, vključevanje v popoln nabor umetne inteligence | Predavanja in primeri | Gradivo za predavanja |
| 5 min | Opredelitev umetne splošne inteligence (AGI) | Kako lahko definiramo AGI, ravni umetne inteligence (šibke, močne, super) | Predavanja in primeri | Gradivo za predavanja |
| 10 min | Zmogljivosti in osnovne zahteve AGI | Senzorična percepcija, motorične sposobnosti, razumevanje naravnega jezika, ohranjanje znanja, reševanje problemov, zdrav razum, ustvarjalnost, zavest, prepoznavanje vzorcev v primerjavi z modeliranjem sveta | Predavanja in primeri | Gradivo za predavanja |
| 5 min | Kako lahko testiramo za AGI? | AGI Turing test, Kavni test, Robotski študent, Zaposlitveni test | Predavanja in primeri | Gradivo za predavanja |
| 5 min | Kako daleč je zdravilo AGI ter kakšne so koristi in tveganja? | Meritve (čas, hitrost tehnološkega napredka, preboj singularnosti), strokovni pogledi in napovedi, možni izidi in etični pomisleki (Utopija, status Quo, Distopia) | Predavanja in primeri | Gradivo za predavanja |
| 5 min | Zaključek, vprašanja in odgovori | Povzetek | Sklepi | Gradivo za predavanja |
Priznanja
Program Masters umetne inteligence, ki je bil vključen v človeka, je bil sofinanciran z instrumentom za povezovanje Evrope Evropske unije v okviru nepovratnih sredstev (CEF-TC-2020–1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068).