Intelligens Rendszerek Elmélete

Hasonló dokumentumok
Javaslatok a zh-ra készüléshez. Követelmények. Az információ feldolgozás fejlődése 1. Moore törvény

Intelligens Rendszerek Elmélete Dr. Kutor László

Felhasználónév: ire jelszó: IRE07 Követelmények

Fogalom értelmezések I.

WISC-IV Intelligencia teszt bemutatása esetismertetéssel

Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach. Konzorciumi partnerek

Helyi tanterv a Tanulásmódszertan oktatásához

Tanulás- és kutatásmódszertan

Döntési módszerek Tantárgyi útmutató

TÁMOP /2 Iskolai tehetséggondozás MŰVÉSZETI TEHETSÉGKÖR

Elektronikus Almanach

LATIN NYELV ÉS IRODALOM MUNKAKÖZÖSSÉG MUNKATERVE 2017/2018

Döntési módszerek Tantárgyi útmutató

Olyan tehetséges ez a gyerek mi legyen vele?

Statisztika 1. Tantárgyi útmutató

- Az óvodáskori gyermeki intelligenciák mozgósításánakfeltárásának

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Tanulás- és kutatásmódszertan

PEDAGÓGIAI PROGRAM 4. SZÁMÚ MELLÉKLETE ARANY JÁNOS KOLLÉGIUMI PROGRAM TANULÁSMÓDSZERTAN HELYI TANTERV

KOMPETENCIAFEJLESZTŐ PÉLDÁK, FELADATOK

Döntéstámogatás terepi gyakorlatokon

Az emberi információfeldolgozás modellje. Az emberi információfeldolgozás modellje. Alakészlelés. Más emberek észlelése.

Mit látnak a robotok? Bányai Mihály Matemorfózis, 2017.

Az új rendszerű vizsgáztatás módszertani kérdései. Eger, október

Alulteljesítő tehetségek. Kozma Szabolcs

Számítógépes döntéstámogatás. Bevezetés és tematika

Mi a mesterséges intelligencia? Történeti áttekintés. Mesterséges intelligencia február 21.

Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar. Intelligens Mérnöki Rendszerek Intézet

Kutatás-fejlesztési eredmények a Számítógépes Algoritmusok és Mesterséges Intelligencia Tanszéken. Dombi József

SYLLABUS. A tantárgy típusa DF DD DS DC X II. Tantárgy felépítése (heti óraszám) Szemeszter. Beveztés a pszichológiába

2017. november Jánossy Zsolt Budapesti POK Digitális Pedagógiai Módszertani Központ

Üzleti Kommunikáció és Készségfejlesztés Tantárgyi program. Üzleti Kommunikáció és Készségfejlesztés

Matematika A 9. szakiskolai évfolyam. 1. modul GONDOLKODJUNK, RENDSZEREZZÜNK!

Gondolkodás, problémamegoldás

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008

Az értelmi nevelés. Dr. Nyéki Lajos 2015

A digitális korszak kihívásai és módszerei az egyetemi oktatásban

Az emberi információfeldolgozás modellje. Az emberi információfeldolgozás modellje (továbbgondolás) Mintázatfelismerés kontextusfüggő észlelés

Tanulás- és kutatásmódszertan

kodolosuli.hu: Interaktív, programozást tanító portál BALLA TAMÁS, DR. KIRÁLY SÁNDOR NETWORKSHOP 2017, SZEGED

Predikátumkalkulus. 1. Bevezet. 2. Predikátumkalkulus, formalizálás. Predikátumkalkulus alapfogalmai, formalizálás, tagadás, logikailag igaz formulák.

Szükség vagy luxus? Helen Keller ( ) Infokommunikációs megoldások a fogyatékkal élők szolgálatában

A munka világával kapcsolatos tulajdonságok, a kulcskompetenciák

Összeállította Horváth László egyetemi tanár

KUDARC AZ ISKOLÁBAN Óvoda-iskola átmenet

ÉRETTSÉGI VIZSGÁK A 21. SZÁZAD ELEJÉN NEMZETKÖZI KITEKINTÉS

ÁLLAM ÉS JOGTUDOMÁNYI KAR TANTÁRGYI PROGRAMOK JOGI FELSŐOKTATÁSI SZAKKÉPZÉS NAPPALI TAGOZAT

Programozással ismerkedőknek ajánlom. SZERZŐ: Szilágyi Csilla. Oldal1

ÖSSZEVONT ÓRÁK A MÁSIK CSOPORTTAL. tartósság, megerősítés, visszacsatolás, differenciálás, rendszerezés. SZÁMTANI ÉS MÉRTANI SOROZATOK (25 óra)

ALAPADATOK. KÉSZÍTETTE Balogh Gábor. A PROJEKT CÍME Hálózati alapismeretek

Inkluzív iskola _4. A befogadó szemlélet

Tanulói feladatok értékelése

5. modul: ARÁNYOSSÁG, SZÁZALÉKSZÁMÍTÁS

CARE. Biztonságos. otthonok idős embereknek CARE. Biztonságos otthonok idős embereknek Dr. Vajda Ferenc Egyetemi docens

8.3. Az Információs és Kommunikációs Technológia és az olvasás-szövegértési készség

GONDOLKODÁS ÉS NYELV

Stratégiai és Üzleti Tervezés

A tanulás fejlesztésének tanulása Tanulási program

Világos?! (Nem csak) egy természettudományos projekt története. Jánossy Zsolt Gödöllői Török Ignác Gimnázium IPET

MENEDZSMENT ALAPJAI Bevezetés

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Számvitel alapjai. c. tárgy tanulmányozásához

Játékelmélet és stratégiai gondolkodás

A házasság kritikus pontjainak kezelése

Név KP Blokk neve KP. Logisztika I. 6 LOG 12 Dr. Kovács Zoltán Logisztika II. 6 Logisztika Dr. Kovács Zoltán

SixSigma és LEAN alapismeretek

Babeș-Bolyai Tudományegyetem Pszichológia és Neveléstudományok Kar Alkalmazott Pszichológia Intézet Pszichológia szak. ZÁRÓVIZSGA TÉTELEK 2017 július

BEVEZETŐ Tantárgyi követelmények

HU Egyesülve a sokféleségben HU A8-0005/4. Módosítás

Tanulmányok alatti vizsgák

Digitális kultúra, avagy hová lett az informatika az új NAT-ban? Farkas Csaba

A tananyag beosztása, informatika, szakközépiskola, 9. évfolyam 36

SZTE Eötvös Loránd Kollégium. 2. Móra György: Információkinyerés természetes nyelvű szövegekből

- Adat, információ, tudás definíciói, összefüggéseik reprezentációtípusok Részletesebben a téma az AI alapjai című tárgyban

ÁLLAM ÉS JOGTUDOMÁNYI KAR TANTÁRGYI PROGRAMOK JOGI FELSŐOKTATÁSI SZAKKÉPZÉS LEVELEZŐ TAGOZAT

Intelligens Rendszerek Elmélete. Tudásalapú technikák Szakértői és döntéstámogató rendszerek

MAGYAR NYELV ÉS IRODALOM

KÉPZÉS NEVE: TANTÁRGY CÍME: Pszichológia (A pszichológia elmélete és gyakorlata) Készítette: Lábadyné Bacsinszky Emıke

GEOSTATISZTIKA. Földtudományi mérnöki MSc, geofizikus-mérnöki szakirány. 2018/2019 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ

2.9. Az iskolai beszámoltatás, az ismeretek számonkérésének követelményei és formái

OPERÁCIÓS RENDSZEREK. Elmélet

Projekt címe: Az új szakképzés bevezetése a Keményben. Projekt azonosítószáma: TÁMOP B-12/

Mi legyen az informatika tantárgyban?

ÁLLAM ÉS JOGTUDOMÁNYI KAR TANTÁRGYI PROGRAMOK JOGI FELSŐOKTATÁSI SZAKKÉPZÉS LEVELEZŐ TAGOZAT

Apor Vilmos Katolikus Iskolaközpont Helyi tanterv Szabadon választható tantárgy: biológia évfolyam

Intelligens Rendszerek Elmélete IRE 4/32/1

ÁLLAM ÉS JOGTUDOMÁNYI KAR TANTÁRGYI PROGRAMOK JOGI FELSŐOKTATÁSI SZAKKÉPZÉS LEVELEZŐ TAGOZAT

Számonkérés módja: Írásbeli: nyelvhelyességet, olvasott szövegértési és íráskészséget mérő teszt megoldása, 60 perc

Az Informatika Elméleti Alapjai

A HANGOK TANÁTÓL A BESZÉDTECHNOLÓGIÁIG. Gósy Mária. MTA Nyelvtudományi Intézet, Kempelen Farkas Beszédkutató Laboratórium

Tematikus terv. Az iskola neve: Dátum: A tanulási-tanítási egység témája: tizedes törtek

EFOP VEKOP A köznevelés tartalmi szabályozóinak megfelelő tankönyvek, taneszközök fejlesztése és digitális tartalomfejlesztés

Fejlődéslélektan II. gyakorlat 2016/2017. őszi félév. Molnár Anett

Nyíregyháza, február 1.

Előadó: Horváth Judit

TANTÁRGYI ADATLAP I. TANTÁRGYLEÍRÁS

Logikai programozás ADMINISZTRATÍV KÉRDÉSEK KÖVETELMÉNYRENDSZER FŐBB PONTOK NÉHÁNY BIZTATÓ SZÓ

AZ ÚJGENERÁCIÓS TANKÖNYVEK FEJLESZTÉSE

A szemantikus világháló oktatása

PROGRAMTERVEZŐ INFORMATIKUS ALAPKÉPZÉSI SZAK

GEOSTATISZTIKA II. Geográfus MSc szak. 2019/2020 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ

A KÖRNYEZETTUDATOS MAGATARTÁS FEJLESZTÉSE AZ ELSŐ OSZTÁLYBAN

Átírás:

Intelligens Rendszerek Elmélete 1 A biológiai és mesterséges intelligencia fogalom gyökerei, intelligencia elméletek. Az intelligencia mérése. A mesterséges intelligencia klasszikus és újabb területei. http://uni-obuda.hu/users/kutor/ IRE 1/45/1 IRE 1/45/2 Követelmények (Nappali tagozat) Vizsgakövetelmény: évközi jegy Zh időpontok: 2012. Október 16., december 4., december 4. Az évközi jegy ponthatárai: 89-100% jeles (5) 76-88% jó (4) 63-75% közepes (3) 51-62% elégséges (2) 0-50% elégtelen (1) Egy elmulasztott zh pótlási időpontja: 2012. december 11. Az évközi jegy pótlási időpontja: 2012. december 19. IRE 1/45/3 Követelmények (Esti tagozat) Vizsgakövetelmény: évközi jegy Előadások: 2012. szept. 20, okt. 4, 18, 25, nov. 15. 29 Zh időpontok: 2012. október 25., december 13 Az évközi jegy ponthatárai: 89-100% jeles (5) 76-88% jó (4) 63-75% közepes (3) 51-62% elégséges (2) 0-50% elégtelen (1) Az első elmulasztott zh pótlási időpontja: 2012. december 13. Az évközi jegy pótlási időpontja: 2012. december 19. IRE 1/45/4 Tanulási javaslatok. 1. Az előadásokon vetített ábrák csak a tananyag vázlatául szolgálnak, ezért az előadásokon célszerű részt venni és jegyzetelni. A jegyzetekhez a vetített ábra jobb alsó sarkában lévő számot érdemes felírni. 2. A javasolt olvasmányokat érdemes feldolgozni. 3. A felkészülést segítő kérdéseket célszerű önállóan kidolgozni. 4. Az előadás végén feltett kérdésekkel kapcsolatban javasolt saját véleményt kialakítani. Mars Science Lab (Curiosity) leszállása IRE 1/45/5 IRE 1/45/6

Első képek a Curiosityról Marsi látkép a Curiosityról IRE 1/45/7 IRE 1/45/8 Az intelligencia fogalma A szó eredete: Latin intellegere = megértés Rokon fogalmak: okos, értelmes, ésszerűen cselekvő Értelmezése: az intelligencia az egyénnek az az összesített vagy globális képessége, amely lehetővé teszi, hogy célszerűen cselekedjék, hogy racionálisan gondolkodjék, és eredményesen bánjék környezetével. Többek között magába foglalja a következőket: következtető képesség, tervezés, problémamegoldó képesség, absztrakt gondolkodás, összetett gondolatok megértése, gyors tanulási képesség, tanulási képesség a tapasztalatokból. A fenti folyamatok lényege: információ feldolgozás!!! Intelligence = government intelligence!!!!!! IRE 1/45/9 Az információ feldolgozás fejlődése 1. Moore törvény IRE 1/45/10 Az információ feldolgozás fejlődése 2. Az információ-feldolgozó gépek teljesítménye meghaladja az emberi feldolgozást? Singularity = rendkívüli, különleges helyzet (melyen nem látunk túl?) Ray Kurzweil: The Singularity is Near (2005) IRE 1/45/11 IRE 1/45/12

12 esemény ami mindent megváltoztat(hat) Nagyon valószínűtlen Valószínűtlen ~ biztos 50-50 Várható IRE 1/45/13 A Föld 4.6 milliárd éves története Egysejtűek Fotoszintetizáló növények Első halak és gerincesek Rovarok Hüllők Dinoszauruszok Emlősök Első majmok Főemlősök Emberek A mezőgazdaság feltalálása Az írás feltalálása Szakértői tudás intelligencia? Rodney A. Brooks MIT) 3.5 milliárd év 2.5 milliárd év 550 millió év 450 millió év 370 millió év 330 millió év 250 millió év 120 millió év 18 millió év 2.8 millió 19 ezer év 5 ezer év Néhány száz éve IRE 1/45/14 Az intelligencia fejlődése Óriás szitakötő (Jura korból!) Intelligencia=információ-feldolgozó-, probléma-megoldó képesség Intelligencia..növények, állatok emberek Az élőlények fejlődése IRE 1/45/15 IRE 1/45/16 Az intelligencia meghatározás története 1575 Juan Huarte: intelligencia = tanulási képesség, képzeleterő és döntési képesség 1839 George Morton: Craniometry koponya mérettan képviselője 1859 Charles Darvin: Az intelligencia részben örökletes 1904 Charles Sperman: az intelligencia G faktorának felfedezése 1905 Alfred Binet: Az első intelligencia teszt kidolgozása 1912 W. Stern: Javaslat az intelligencia hányados bevezetésére IQ= Mk/Ék * 100 1936 Jean Piaget: Az intelligencia öröklött és környezeti tényezőktől függ 1939 D. Wechsler Az IQ mérése felnőtteknél IQ=Pont/csoportátlag * 100 1971 Richard Herrnstein: az IQ különbségek oka örökletes tényezőkre vezethető vissza 1990 Thomas Buchard: minnesotai iker vizsgálatok IRE 1/45/17 Intelligencia összehasonlító vizsgálatok 1979-1989 NLSY (National Longitudinal Survey of Youth) 12 000 fiatal felmérése 14-22 éves korig Eredmények: Szegénység: 8-szor gyakoribb a szegénysorból kikerülők között 15-ször gyakoribb az alacsony IQ-s csoportban Törvényen kívüli gyermekek száma: 2-szer gyakoribb a szegények között 8-szor gyakoribb az alacsony IQ-s csoportban Börtönsors: Az IQ alsó felébe eső csoport tagjai 10-szer gyakrabban kerülnek börtönbe mint az IQ felső felébe esők Erős vitákat kiváltó eredmények: A Wecshler teszt alapján a fehérek átlag IQ-ja 102, a feketéké 87???????? IRE 1/45/18

Az intelligencia mérése, az intelligencia hányados (IQ) értelmezése E.G.Boring (~ 1920) Az intelligencia az amit az intelligencia teszt mér Binet-féle IQ értelmezés mentális kor 1. IQ 100 életkor Wechsler-féle IQ értelmezés 2. vizsgálatban elért pont IQ 100 korcsoport átlaga IRE 1/45/19 Az intelligencia hányados szokásos osztályai <68 Értelmi fogyatékos 2.15% 69-79 Igen alacsony IQ 6.72% 80-90 Átlag alatti IQ 16.13% 91-109 Átlagos normális IQ 50 % 110-120 Átlag feletti IQ 16.13% 121-130 Kiemelkedő IQ 6.72% >131 Extrém 2.15% A Flynn hatás szerint a IQ érték 10 évente 3 ponttal növekszik!!! IRE 1/45/20 Hiányok ellensúlyozása Helen Keller író 1880-1968 Journal My Later Life My religion The story of my Life The World I Live in Teacher: Anne Sullivan Macy Barátság - emberi kapcsolat Ha a lehetőségek boldogság egy kapuja bezárul, akkor egy másik kapu kinyílik, de mi gyakran annyira el vagyunk foglalva a zárt kapuval, hogy nem vesszük észre a nyitottat IRE 1/45/21 IRE 1/45/22 Beszéddel vezérelhető élettér electronic Voice-activated Assistant (eva) Az egy gombbal történő vezérlés előnyei IRE 1/45/23 IRE 1/45/24

Gyógyszer-azonosítás mobiltelefonnal Használat közben a gyógyszertárban IRE 1/45/25 IRE 1/45/26 Thorndike intelligencia értelmezése Emberi intelligencia típusok: Absztrakt vagy verbális intelligencia Praktikus intelligencia, amely a tárgyakkal kapcsolatos manipulációk ügyességét jelzi. Szociális intelligencia IRE 1/45/27 Wechsler féle intelligencia értelmezés: Az intelligencia az egyénnek az az összetett vagy globális képessége, amely lehetővé teszi, hogy célszerűen cselekedjék, hogy racionálisan gondolkodjék, és eredményesen bánjék a környezetével Verbális próbák: Cselekvés próbák: ismeretek rejtjelezés - próba helyzetek megértése képrendezés számismétlés képkiegészítés számolási feladat mozaik próba összehasonlítás szintézis próba (főfogalom megnevezés) IRE 1/45/28 A WAIS (Wechsler Adult Intelligence Scale) IV. teszt skálái (2008) Szóértés index Verbal Comprehension Index (VCI) Hasonlóságok vizsgálata: (absztrakt szóbeli következtetés) Szókincs (szóbeli kifejezőkészség) Tudás (általános ismeret) Szövegértés (szabályok kifejezések értelmezése) Érzékszervi következtetés index Perceptual Reasoning Index (PRI) Blokk tervezés (térérzékelés, vizuális problémamegoldás) Mátrix következtetés (nonverbális absztrakt problémamegoldás, indunktív-, téri következtetés) Vizuális rejtvények (non-verbális következtetés) Képkiegészítés Mennyiségi és analógiás gondolkodás IRE 1/45/29 A WAIS (Wechsler Adult Intelligence Scale) IV. teszt skálái (2008) Munka memória index Working Memory Index (WMI) Számterjedelem (figyelem, koncentráció, önuralom) Számolási készség Betű-szám sorozatok kezelése Feldolgozási sebesség index Processing Speed Index (PSI) Szimbólum keresés (vizuális érzékelés sebessége) Kódolás (szem-kéz koordináció, gondolati sebesség) Visszavonás (kiegészítő) látás-érzékszervi sebesség IRE 1/45/30

Intelligencia elméletek 1. Két faktor elmélet (Sperman): Minden intellektuális képesség mint funkció- két faktorra bontható szét Az általános (General) faktor, amely közös a különböző intellektuális képességekben A specifikus (Specific) faktor, amely minden képesség számára különböző, és ez a faktor különbözteti meg a funkciókat egymástól. IRE 1/45/31 Intelligencia elméletek 2 Sok faktor elmélet. (Thurstone): Az intelligencia több alapvető faktor kombinációjából jön létre. Alapvető faktorok: Nyelvi megértés (V) Téri viszonyok felfogása (S) Szótalálás gyorsasága (W) Észlelési képesség (P) Számolás(N) Emlékezés(M) Következtetés(R) IRE 1/45/32 Mesterséges Intelligencia meghatározások Az MI kifejezés első alkalmazója Edward Feigenbaum (1978) Az MI olyan gépek kutatásával foglalkozik, melyek az emberi megítélés szerint intelligenciát megoldó feladatok megoldására készülnek. Az MI azoknak a problémáknak számítógépes megközelítésével foglalkozik, melyek megoldásában jelenleg az emberek jobbak. Alaine Rich Az MI kutatás elsődleges célja, hogy a gépeket okosabbá tegye, másodlagosan pedig, hogy közelebb vigyen az intelligencia megértéséhez. P.H Winston Az MI tágabb értelemben az érzékelést a célszerű cselekvéssel összekötő információ-feldolgozással foglalkozó tudomány. R.Kurzweil IRE 1/45/33 Turing teszt Alan Turing (1912-1954) Célja: egy számítógépről eldönteni, hogy intelligens-e ember Bíró számítógép Beszéd alapú kommunikáció IRE 1/45/34 Jeopardy (kockázat) játék eredménye 2011. febr. 16 A mesterséges intelligencia klasszikus területei 1. Produkciós rendszerek Keresési stratégiák A predikátum kalkulus az MI-ben Cáfolással megoldható rendszerek Szabály alapú következtető rendszerek Alapvető terv-generáló rendszerek Strukturált objektumok reprezentációja N. J. Nilson IRE 1/45/35 IRE 1/45/36

A mesterséges intelligencia klasszikus területei 2. Problémák számítógépes reprezentációja Keresési technikák Problémamegoldás felbontással (dekompozícióval) A problémamegoldás vezérlése Mesterséges intelligencia nyelvek Tudásreprezentáció és tudásfelhasználás Az emberi intelligencia nyomában A keret probléma Következtetés a józan ész alapján Tudásgyűjtés A környezetre vonatkozó tudás Yoshaki Shirai-Jun-Ichi Tsujii IRE 1/45/37 Tankönyvek: Mesterséges intelligencia Szerk: Futó Iván, 1999 Kereső rendszerek Gépi tanulás Keresési stratégiák Ismeretalapú technológia, Nevezetes gráfkereső eljárások szakértői rendszerek Ismeretprezentáció Ágens és multi-ágens rendszerek Kétszemélyes játékok Természetes nyelvek Fejlett kereső algoritmusok Beszédfelismerés Korlátozás kielégítés Látás Bizonytalanság kezelés Robotika, fizikai ágensek Programozási nyelvek Cselekvési tervek generálása IRE 1/45/38 Tankönyvek: Mesterséges intelligencia modern megközelítésben Russel-Norvig, 2000 Mesterséges intelligencia Tervkészítés Intelligens ágensek Tervkészítés a gyakorlatban Problémamegoldás kereséssel Tervkészítés és cselekvés Informált keresési módszerek Bizonytalanság Kétszemélyes játékok Valószínűségi következtető rendszerek Logikusan gondolkozó ágensek Döntések meghozatala Elsőrendű logika Megfigyelés alapján történő tanulás A tudásbázis építése Neurális és valószínűségi hálók tanulása Következtetés az elsőrendű logikában, Kommunikáló ágensek Logikai következtető rendszerek Nyelv feldolgozás, Észlelés, Robotika IRE 1/45/39 A mesterséges intelligencia klasszikus alkalmazási területei Számítógép-tudomány: következtető rendszerek, tételbizonyítás, játékok Szakértői rendszerek Döntéstámogató rendszerek Nyelvfeldolgozás beszédtechnológia (beszédanalízis szövegfelismerés, gépi fordítás), beszédszintézis, beszédfelismerés nyomtatott és kézírás felismerés Robotika Alakfelismerés (képfeldolgozás) Gépi tanulás IRE 1/45/40 Az intelligencia alapvető tényezői Érzékelő képesség (érzékszervek) Információ feldolgozó képesség (processzor, feldolgozási módszer) Tudás (emlékezet, tapasztalat) Tanulási képesség Kommunikációs képesség Mennyiségi és minőségi mutatók!!! pl. sebesség A tantárgy bemutatásra kerülő témái Az emberi intelligencia és a mesterséges intelligencia alapfogalmai, mérése Érzékelők az élővilágban Technikai érzékelők Problémamegoldó rendszerek (klasszikus, elosztott, ambiens) Klasszikus és új kereső algoritmusok Tudásalapú rendszerek: szakértői rendszerek, döntéstámogató rendszerek A biológiai indíttatású információ feldolgozás elvei: mesterséges neurális hálózatok genetikus algoritmusok fuzzy logikára épülő rendszerek Az ágens technológia elvei IRE 1/45/41 IRE 1/45/42

Nézőpontok Nézőpontok IRE 1/45/43 IRE 1/45/44 Kérdések: Hogyan értelmezzük az informatikai szingularitást? A fejlődés jelenlegi (exponenciális) jellegét folytatva milyen lesz a mesterséges intelligencia 40 év múlva? a.) Tudnak-e és milyen feladatokban versenyképesek maradni az emberek a számítógépekkel? b.) Meghúzható lesz-e a határvonal az ember és gép között? c.) Lehet-e, (és ha igen,) hogyan lehet lépést tartani a fejlődéssel? IRE 1/45/45