La IA y su Futuro - Inteligencia General Artificial

Resumen

Explora las limitaciones actuales de la IA, su potencial futuro y las direcciones de investigación hacia la Inteligencia Artificial General en esta perspicaz presentación de Eric Steinberger.

Programa de estudio

• Introducción a la Inteligencia Artificial
Definición y tipos de IA (IA Estrecha vs. Inteligencia Artificial General)
Resumen de la historia y hitos de la IA
Estado actual de las tecnologías de IA
• Limitaciones de los Sistemas de IA Actuales
Naturaleza específica de tareas de la IA Estrecha
Limitaciones cognitivas y creativas
Dependencia de datos y requisitos de entrenamiento
Implicaciones éticas y societales
• Conceptos y Características de la Inteligencia Artificial General (IAG)
Definición de IAG y sus capacidades
Comparación de la IAG y la inteligencia humana
IAG en la cultura popular vs. literatura científica
• Enfoques y Direcciones de Investigación Hacia la IAG
IA simbólica vs. enfoques conexionistas
Modelos híbridos y aprendizaje por transferencia
Aprendizaje por refuerzo y aprendizaje no supervisado
Computación inspirada en el cerebro e ingeniería neuromórfica
• Desafíos para Lograr la IAG
Desafíos técnicos en cognición, razonamiento y emoción
Problemas de escalabilidad, adaptabilidad y robustez
Riesgos y preocupaciones de seguridad
• Potencial Futuro de la IAG
Aplicaciones potenciales e impacto en las industrias
Implicaciones sociales y económicas a largo plazo
Consideraciones filosóficas y éticas
• Estudios de Caso e Investigaciones Actuales
Examen de entidades y proyectos líderes en investigación de IAG
Avances y artículos de investigación significativos
• Conclusiones sobre el Camino hacia la IAG
Resumen de ideas clave
Perspectivas futuras y tendencias emergentes en la investigación de IAG
Discusión sobre el desarrollo responsable de IA y gobernanza

Asignaturas

Charlas de Conferencia