Artificial General Intelligence

1.       A mesterséges intelligencia (MI) kultúrtörténete. Racionalitás-fogalmak. A mesterséges intelligencia különböző meghatározásai: szűk, erős és általános. Turing-teszt és általánosításai. Szingularitáselméletek. Esettanulmány: Loebner-díj, openAI.

2.       Az emberi és gépi intelligencia mérőszámai, fokozatai. Az emberi intelligencia mutatók és az intelligencia genetikai háttere. Időbeli trendek: számítási kapacitás, információmennyiség. Evolúciós folyamatok. Modellezési megközelítések és kurrens szimulációs lehetőségek különböző szinteken: molekula, sejt, biológiai neurális hálózatok, szervrendszerek, teljes test. Esettanulmány: az immunrendszer modellje, teljes féreg modell.

3.       Egyetemes keret a tudás, beavatkozás és tanulás kezelésére: a bayesi paradigma. A valószínűség értelmezései. Esettanulmány: a bayesi döntéselmélet meta-axiomatikus felépítése.

4.       Az elme bayesi modelljei: valószínűségi reprezentációk és következtetések a neurobiológiában és a kognitív pszichológiában. Esettanulmány: Pszichiátriai betegségek számítási modelljei, intelligens eszközök hatása a pszichiátriai függésekre, internet- és számítógépes játékok függési modelljei.

5.       Az okság matematikája. Idő irányának szubjektív, entropikus, és statisztikai meghatározása. Kvantummechanikai aspektusok. Valószínűségi predikciótól optimális döntésén át a kontrafaktuális érvelésig. Esettanulmány: oksági Bayes-hálók.

6.       Nagyléptékű logikai rendszerek és tudásbázisok. Ontológiák. Szemantikus technológiák (linked open data). Esettanulmány: élettudományok átfogó tudásbázisai.

7.       Természetes nyelv kezelése. Szintaxis és szemantika. A CYC projekt. Modern rendszerek: Watson, WolframAlpha. Esettanulmány: Watson.

8.       Emberi látórendszer és modelljei. Mély neurális hálózatok, tanulásuk és aktuális kutatási irányok. Esettanulmány: objektumfelismerés.

9.       Az evolúció modelljei. Genetikai háttér és modern génsebészeti lehetőségek. Esettanulmány: genetikai algoritmusok.

10.    Ember-számítógép hibrid rendszerek. Mesterséges protézisek. Agy-számítógép kapcsolat. Esettanulmány: a „quantified-self" és a viselhető szenzorok világa.

11.    A kreativitás és az emberi tudományos megismerés automatizálása. A gyermeki kogníció fejlődési modelljei. Magyarázatgenerálás keretei, tanítás modelljei, mesterséges tanító és tanító-tanuló hibrid rendszerek. A tudományos kutatás leíró és prediktív modelljei (paradigmák, tudománymetrikák, hatásprediktorok). Esettanulmány: RobotScientist és de novo molekula tervezés a gyógyszerkutatásban.

12.    Erős mesterséges intelligencia és megítélése. A klasszikus test-lélek problémától az öntudattal kapcsolatos modern eredményekig. Önmódosítás, önhivatkozás, emergencia és nyílt világegyetem, határozatlanság és megfigyelés, rejtett változók és zavaró tényezők tesztjei. Esettanulmány: életjátékok.

13.    Az általános intelligens eszközök megbízhatósága, bizonyítható hasznossága, etikus volta. Esettanulmány: autonóm járművek.

14.    A mesterséges intelligencia hatása az emberiség és a teljes földi ökoszisztéma jövőjére. A személyes mesterséges tanítótól és életviteli tanácsadótól az egyén teljes társadalmi megfigyeléséig. Esettanulmány: játékelméleti kooperatív intelligencia.