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Comienza 4 July 2025 14:17

Termina 4 July 2025

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Evaluación del riesgo de que los agentes avanzados de aprendizaje por refuerzo causen la extinción humana.

Únase a nosotros en una sesión esclarecedora mientras Michael Cohen de UC Berkeley examina los peligros potenciales que los agentes avanzados de aprendizaje por refuerzo podrían implicar para la existencia humana. Esta exploración en profundidad busca comprender cómo tales tecnologías de inteligencia artificial podrían involuntariamente lleva.
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Resumen

Únase a nosotros en una sesión esclarecedora mientras Michael Cohen de UC Berkeley examina los peligros potenciales que los agentes avanzados de aprendizaje por refuerzo podrían implicar para la existencia humana. Esta exploración en profundidad busca comprender cómo tales tecnologías de inteligencia artificial podrían involuntariamente llevar a resultados catastróficos, incluido el riesgo de extinción humana.

Participe con perspectivas de expertos y amplíe su comprensión de las implicaciones en los campos de la Inteligencia Artificial y la Ciencia de la Computación.

Programa de estudio

  • Introducción al Aprendizaje por Refuerzo
  • Visión general del Aprendizaje por Refuerzo
    Conceptos Clave: Agentes, Entornos y Recompensas
    Tipos de Aprendizaje por Refuerzo: Sin Modelo vs. Con Modelo
  • Sistemas Avanzados de Aprendizaje por Refuerzo
  • Algoritmos de Vanguardia
    Capacidades y Limitaciones
    Estudios de Caso de Aplicaciones Actuales
  • Riesgos Teóricos de la AGI (Inteligencia General Artificial)
  • Definición de AGI y su Potencial
    Perspectivas Históricas sobre el Riesgo de la IA
    La Tesis de Ortogonalidad y la Convergencia Instrumental
  • Evaluación de Riesgos Catastróficos
  • Definición de Escenarios de Extinción Humana
    Marcos de Análisis de Riesgo
    Posibles Vías de Riesgo en Aprendizaje por Refuerzo
  • Perspectivas de Michael Cohen sobre el Riesgo de APR
  • Puntos Clave de la Investigación de Cohen
    Implicaciones para el Desarrollo Futuro de la IA
    Críticas y Puntos de Vista Contrarios
  • Estrategias de Mitigación
  • Enfoques Técnicos: Control y Alineación
    Medidas de Política y Gobernanza
    Consideraciones Éticas y Colaboración Global
  • Estudios de Caso
  • Análisis de Casos Hipotéticos
    Lecciones Aprendidas de Despliegues Previos de IA
    Diseño de Sistemas Seguros Impulsados por APR
  • Proyecto del Curso
  • Evaluación de Riesgo de un Sistema de APR Propuesto
    Presentación de los Resultados
    Revisión por Pares y Discusión
  • Conclusión
  • Resumen de Conceptos Clave
    Preguntas Abiertas y Direcciones Futuras de Investigación
    Recursos para Estudio Adicional
  • Lecturas y Recursos Recomendados
  • Artículos Académicos de Michael Cohen
    Textos Fundamentales sobre la Seguridad de la IA
    Recursos Multimedia Adicionales

Asignaturas

Ciencias de la Computación