KI-Ethik und Verantwortlichkeit: Moderne Entwicklung künstlicher Intelligenz

Name: KI-Ethik und Verantwortlichkeit: Moderne Entwicklung künstlicher Intelligenz
Author: Briana Brownell

Sie erfahren mehr über die moderne Entwicklung der künstlichen Intelligenz, einschließlich der potenziellen Risiken und ethischen Folgen der KI

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Kurs: On-Demand

(ominöse Musik) Was ist künstliche Intelligenz? Niemand scheint in der Lage zu sein, zuzustimmen. Das liegt daran, dass es eine Meinungsverschiedenheit gibt darüber, was Intelligenz wirklich bedeutet. Es gibt also tatsächlich mehrere unterschiedliche Definitionen von KI. Wir werden die vier unterschiedlichen KI-Paradigmen diskutieren beschrieben von Stuart Russell und Peter Norvig in ihrem einflussreichen Lehrbuch "Künstliche Intelligenz, ein moderner Ansatz". Viele Meinungsverschiedenheiten darüber, was KI ist und was nicht läuft auf eine Meinungsverschiedenheit hinaus über welches Paradigma wir nachdenken. Diese Definitionen liegen in einem Quadranten mit zwei Dimensionen. Die erste Dimension ist ungefähr ob wir wollen, dass unsere KI logisch ist oder auf irgendeine abstrakte, optimale oder rationale Weise intelligent sein, oder ob wir möchten, dass es auf menschenähnliche Weise intelligent ist. Diese unterscheiden sich möglicherweise nur geringfügig oder je nach Szenario sehr unterschiedlich. Wir wissen, dass Menschen nicht immer rational handeln. Um also eine künstliche Intelligenz aufzubauen, Wollen wir, dass die KI rational handelt? aber nicht unbedingt menschenähnlich, oder wollen wir, dass es sich menschlich verhält? aber nicht unbedingt rational? Die zweite Dimension in unserer Definition von KI ist Prozess versus Ergebnis. Wollen wir, dass der innere Denkprozess menschenähnlich ist? wie unser Gehirn, oder um rational zu sein? Oder sind wir vielmehr wirklich besorgt über das Ergebnis? und ob die KI logisch oder menschenähnlich handelt? Diese beiden Dimensionen zusammenfügen gibt uns vier Paradigmen. Das erste, menschliches Denken lässt sich am besten beschreiben als kognitive Modellierung. Bei diesem Paradigma geht es um den Versuch der Replikation menschliche kognitive Prozesse mithilfe von Computern. Zum Beispiel die Abbildung und Simulation kognitiver Prozesse so nah wie möglich an dem, was wir wissen über die Architektur des menschlichen Gehirns. Der zweite, menschlich handelnd, wird am meisten mit dem Tourentest in Verbindung gebracht, was versucht festzustellen ob eine Maschine in der Lage ist, wie ein Mensch zu denken. Dieses zweite Modell versucht, KI zu definieren als ein System, das menschenähnlich agiert unabhängig davon, wie es intern aufgebaut ist. Im Extremfall fragt es: "Kann ein Computer so agieren? dass es nicht von einem Menschen zu unterscheiden ist?" Im Falle des Tourentests Wir konzentrieren uns auf die Kommunikation zwischen einer KI und einem Menschen. Kann diese KI auf diese Weise ein Gespräch mit einem Menschen führen? dass der Mensch es nicht erkennt Sie sprechen mit einer KI? Der dritte, rational denkend, ersetzt die innere Struktur der menschlichen Erkenntnis mit abstrakter Argumentation. Diese Denksysteme können sich von der Art und Weise unterscheiden, wie Menschen denken und enthalten viele abstrakte Optimierungsprobleme die typischerweise mathematisch gelöst werden. Dies wird oft als das Paradigma der Denkgesetze bezeichnet weil es einen abstrahierten Weg bietet der Modellierung von Denkprozessen, wie Wahrnehmung und Argumentation. Endlich rational handeln befasst sich mit der Entwicklung rationaler Agenten. Es gibt viele verschiedene Algorithmen, die verwendet werden könnten intelligente Entscheidungen auf rationale Weise zu treffen mit verschiedenen Optimierungsmethoden. Diese intelligenten Agenten handeln möglicherweise nicht oder Entscheidungen überhaupt menschenähnlich treffen. Die meisten Unternehmen nutzen das Rational-Agenten-Paradigma weil es die umfassendste Definition von Intelligenz erfordert. Es erwartet nicht die internen Abläufe noch die äußere Ausgabe, um menschenähnlich zu sein, sondern lässt dem Designer die Wahl die Art der Optimierung und die innere Struktur, um etwas Intelligentes zu schaffen. Es unterscheidet sich auch am stärksten von der kognitiven Modellierung. am weitesten vom Denken entfernt und so argumentieren, wie es Menschen tun. Obwohl dieses Modell am häufigsten vorkommt, Es ist nicht das einzige, das in der modernen KI einen Platz hat. Künstliche neurale Netzwerke, die ursprünglich aus dem kognitiven Modellierungsansatz hervorgegangen ist, haben im letzten Jahrzehnt wieder an Popularität gewonnen. In diesem Bereich wird viel getan, vor allem, um Argumentationssysteme zu schaffen die eher menschenähnlich sind und KI-Systeme zu integrieren das viele verschiedene Aufgaben erledigen kann genau wie unser Gehirn es kann. Dies ist im Wesentlichen der Unterschied zwischen schmale oder schwache KI im Vergleich zu allgemeiner oder starker KI. Die meisten KI-Systeme sind heutzutage schmale KI-Systeme die einen begrenzten Aufgabenbereich ausführen, manchmal nur eine. Ein Beispiel wäre die Klassifizierung von Bildern in eine Reihe von Kategorien einteilen oder das Transkribieren von Sprache in Text aus einem Audiointerview. Allgemeine KI, manchmal auch künstliche allgemeine Intelligenz genannt oder AGI ist ein umfassenderes KI-System das viele Arten intelligenter Aufgaben ausführen kann, ähnlich wie es Menschen können. Die Ethik und Verantwortlichkeit im Zusammenhang mit enger KI sind unterschiedlich von denen um AGI. Da immer mehr KI an verschiedenen Orten auftaucht, Technologen sind zunehmend interessiert bei der Schaffung ethischer KI und Verständnis der Verantwortlichkeit in Bezug auf KI-Systeme.

Mittelstufe Anbieter : Briana Brownell 7 Lektionen · 24m auf Arabisch, Deutsch, Englisch, Spanisch, Französisch, Portugiesisch, Chinese

Kursbeschreibung

Diese Lektionen über die Entwicklung moderner künstlicher Intelligenz befassen sich mit der Geschichte und dem Hintergrund der künstlichen Intelligenz sowie mit den grundlegenden Aspekten und Konzepten der künstlichen Intelligenz, einschließlich der Frage, wie KI als Entscheidungssystem funktioniert. Wir werden auch untersuchen, wie KI im Alltag eingesetzt wird, maschinelles Lernen als automatisiertes System, das aus Informationen lernt, und die besonderen Überlegungen zu Big Data, die in KI-Systemen verwendet werden.

Die Menschheit ist schon seit der Antike von der Schaffung künstlicher Intelligenz fasziniert, und die moderne künstliche Intelligenz ist zu einem Bereich geworden, der in Bezug auf Forschung und Entwicklung von großem Interesse ist. Mit dem Wachstum der Technologie und den Fortschritten in der Informatik haben sich Computer von einfachen Taschenrechnern zu hoch entwickelten Maschinen entwickelt. Wir werden KI-Systeme anhand von vier Paradigmen betrachten: kognitive Modellierung, Denkgesetze, Turings Test und rationale Agenten. Wir werden sehen, wie sich die Unterschiede zwischen ihnen darauf auswirken, wie wir das KI-System aufbauen und analysieren, und wie sich dies letztlich auf Ethik und Verantwortlichkeit auswirkt.

Mit der zunehmenden Interaktion mit KI-Systemen stellen sich immer mehr Fragen zu Ethik und Verantwortlichkeit. Sie werden etwas über die ethischen und rechtlichen Fragen im Zusammenhang mit KI und die Rolle der KI in der Gesellschaft erfahren.

Was Sie lernen werden

Beschreiben Sie die Geschichte und den Hintergrund der künstlichen Intelligenz
Unterscheiden Sie zwischen den vier Paradigmen der KI: Kognitive Modellierung, Denksätze, Turings Test und rationale Agenten
Erkennen Sie die Rolle von KI in kritischen Systemen und die Auswirkungen von KI auf kritische Systeme
Erklären Sie, wie KI als Entscheidungssystem funktioniert und wie maschinelles Lernen aus Informationen lernt
Untersuchen Sie die einzigartigen Überlegungen für große Datenmengen, die in KI-Systemen verwendet werden
Identifizieren Sie die ethischen und rechtlichen Fragen rund um KI und die Rolle von KI in der Gesellschaft

Wichtige Erkenntnisse

KI kann durch vier Paradigmen verstanden werden - Kognitive Modellierung, Denksätze, Turings Test und rationale Agenten - und die Unterschiede zwischen ihnen beeinflussen, wie KI-Systeme aufgebaut und analysiert werden.
Die Wahl des KI-Paradigmas wirkt sich letztendlich auf Fragen der Ethik und Verantwortung aus.
Maschinelles Lernen ist ein automatisiertes System, das aus Informationen lernt, und große Datenmengen werfen einzigartige Überlegungen auf, wenn sie in KI-Systemen verwendet werden.
Zunehmende Interaktionen mit KI-Systemen führen zu wachsenden Fragen zur Ethik und Verantwortung.
Der Kurs behandelt die ethischen und rechtlichen Fragen rund um KI und die Rolle von KI in der Gesellschaft.

Häufig gestellte Fragen

Welche Themen behandelt dieser Kurs?

Er behandelt die Geschichte und den Hintergrund der künstlichen Intelligenz, grundlegende Konzepte der KI, einschließlich wie KI als Entscheidungssystem funktioniert, maschinelles Lernen, große Datenmengen, KI im Alltag, KI in kritischen Systemen sowie die Risiken, ethischen und rechtlichen Fragen rund um KI.

Was sind die vier Paradigmen der KI, die in diesem Kurs diskutiert werden?

Der Kurs betrachtet KI-Systeme aus vier Paradigmen: Kognitive Modellierung, Denksätze, Turings Test und rationale Agenten, und untersucht, wie ihre Unterschiede beeinflussen, wie KI-Systeme aufgebaut, analysiert und rechenschaftspflichtig gemacht werden.

Welche Fähigkeiten werde ich in diesem Kurs erwerben?

Der Kurs behandelt Fähigkeiten wie KI/ML-Inferenz, Anwendungen der künstlichen Intelligenz, KI-Systeme, KI-Entwicklung und Rechengestützte Intelligenz.

Behandelt dieser Kurs die Ethik der KI?

Ja. Er untersucht die ethischen und rechtlichen Fragen, die die KI umgeben, die Rolle der KI in der Gesellschaft und wie die Unterschiede zwischen KI-Paradigmen Ethik und Verantwortung beeinflussen.

Welche Lektionen sind enthalten?

Die Lektionen sind: Was ist Künstliche Intelligenz?; Entscheidungssysteme als KI; Maschinelles Lernen; Große Datenmengen; KI im Alltag; KI in kritischen Systemen; und Risiken und Folgen der Künstlichen Intelligenz.