Administrativní informace
| Název | Úvod k obnovení umělé inteligence a ML |
| Trvání | 45–60 |
| Modul | C |
| Typ lekce | Přednáška |
| Soustředění | Technické – Budoucí UI |
| Téma | Úvod |
Klíčová slova
Turingův test, Zrození umělé inteligence, Obnovení UI, definice UI,
Vzdělávací cíle
- Pochopení vzniku umělé inteligence
- Znalost událostí vedoucích k zimám umělé inteligence
- Raionale klíčové faktory odpovědné za obnovení umělé inteligence
Očekávaná příprava
Vzdělávací akce, které mají být dokončeny před
Povinné pro studenty
- Koncepty strojového učení
- Koncepty hlubokého učení
Volitelné pro studenty
Žádné.
Reference a zázemí pro studenty
Žádné.
Doporučeno pro učitele
Žádné.
Materiály pro výuku
Pokyny pro učitele
Cílem této přednášky je poskytnout studentům stručnou historii UI a událostí/vývojů, které vedly k explozi aplikací umělé inteligence a současné vlně výzkumu, investic a výzvy k regulaci umělé inteligence. Měl by připravit půdu pro podrobnější studie pokročilých koncepcí umělé inteligence, technologického a regulačního vývoje, které utvářejí budoucí UI. Přednáška by měla:
- Prezentovat chronologický časový plán vývoje UI od minulosti do současnosti
- Použijte příklady z reálného světa k ilustraci AI orientačních bodů v čase
- Zaměření na dopad a směr výzkumu UI vedoucí k současné vlně aplikací UI
- Věnujte zvláštní pozornost nedávné explozi umělé inteligence, její všudypřítomné povaze a potřebě zaměřit se na etické aspekty.
Obrys
| Trvání | Popis | Koncepty | Aktivity | Materiál |
|---|---|---|---|---|
| 10 min | Zrození umělé inteligence: vysledování prvních pojmů umělé inteligence | Umělá inteligence v řecké mytologii, automotony, raná sci-fi, 3 zákony robotiky (Asimov), otázky hnací síly umělé inteligence, kategorizace umělé inteligence | Vyučování a příklady | Přednáškové materiály |
| 5 min | Události a vývoj vedoucí k první zimu umělé inteligence | Formální logika a umělá inteligence, stroje na myšlení, test turingu, rané příběhy o úspěchu (program Arthur Samuel dáma 1955), raný strojový překlad, letní projekt Dartmouth (1956), Rosenblattův perceptron (1957), pád spojení (Minsky & Papert 1969), Lighthillova zpráva (1973) | Vyučování a příklady | Přednáškové materiály |
| 5 min | Události a vývoj vedoucí k druhé zimě umělé inteligence | Expertní systémy (DENDRAL, MYCIN 1972), japonský projekt páté generace (1982), Backpropagation (1986), včasné rozpoznávání znaků (LeNet-1 1989), komercializace umělé inteligence, omezení expertních systémů, pomalý pokrok ve vývoji neruálních sítí (Podpora vektoru, bayesovské stylové metody) | Vyučování a příklady | Přednáškové materiály |
| 10 min | Data velkého objemu: jak sběr dat velkého objemu ovlivnil umělou inteligenci a strojové učení | Web 2.0 a exploze dat, nedostatek znalostí (Halevy et al. 2009), růst sociálních médií (polostrukturovaná a nestrukturovaná data), mobilní zařízení a zdravotní data, senzorová internetová zařízení (IOT), závod o získávání smysluplných dat | Vyučování a příklady | Přednáškové materiály |
| 10 min | Obnovení umělé inteligence: jak data a výpočetní výkon vedly k nové vlně všudypřítomné umělé inteligence a výzvě k regulaci | Výpočet založený na GPU (CUDA 2012), vzestup osobních asistentů (Google, Apple, Amazon, Microsoft), AlexNet (ImageNet 2012), Google Brain (2012), Tensor Processing Units (2016), AlphaGo & AlphaFold (2016, 2020), autonomní auta Waymo (2020), EU AI Act (2021). | Vyučování a příklady | Přednáškové materiály |
| 5 min | Závěr, otázky a odpovědi | Shrnutí | Závěry | Přednáškové materiály |
Potvrzení
Program Human-Centered AI Masters byl spolufinancován Nástrojem Evropské unie pro propojení Evropy v rámci grantu CEF-TC-2020–1 Digitální dovednosti 2020-EU-IA-0068.