IA et son avenir - Intelligence générale artificielle

Aperçu

Explorez les limitations actuelles de l'IA, son potentiel futur et les axes de recherche vers l'Intelligence Artificielle Générale dans cette présentation éclairante par Eric Steinberger.

Programme

• Introduction à l'Intelligence Artificielle
Définition et types d'IA (IA étroite vs. Intelligence Artificielle Générale)
Aperçu de l'histoire de l'IA et des étapes clés
État actuel des technologies d'IA
• Limitations des Systèmes d'IA Actuels
Nature axée sur les tâches de l'IA étroite
Limites cognitives et créatives
Dépendance aux données et exigences de formation
Implications éthiques et sociétales
• Concepts et Caractéristiques de l'Intelligence Artificielle Générale (IAG)
Définition de l'IAG et de ses capacités
Comparaison de l'IAG et de l'intelligence humaine
L'IAG dans la culture populaire vs. la littérature scientifique
• Approches et Axes de Recherche Vers l'IAG
Approches symboliques vs. connexionnistes
Modèles hybrides et apprentissage par transfert
Apprentissage par renforcement et apprentissage non supervisé
Calcul inspiré par le cerveau et ingénierie neuromorphique
• Défis dans la Réalisation de l'IAG
Défis techniques dans la cognition, le raisonnement et l'émotion
Problèmes de scalabilité, d'adaptabilité et de robustesse
Risques et préoccupations de sécurité
• Potentiel Futur de l'IAG
Applications potentielles et impact sur les industries
Implications sociétales et économiques à long terme
Considérations philosophiques et éthiques
• Études de Cas et Recherches Actuelles
Examen des principales entités de recherche en IAG et projets
Avancées et articles de recherche significatifs
• Réflexions Conclusives sur le Chemin vers l'IAG
Résumé des principaux enseignements
Perspectives futures et tendances émergentes dans la recherche en IAG
Discussion sur le développement et la gouvernance de l'IA responsable

Sujets

Conferences et discours