Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N1)
specjalność: Inżynieria aplikacji webowych

Sylabus przedmiotu Filozofia sztucznej inteligencji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Filozofia sztucznej inteligencji
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Studium Nauk Humanistycznych i Społecznych
Nauczyciel odpowiedzialny Dariusz Zienkiewicz <Dariusz.Zienkiewicz@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 9 Grupa obieralna 1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA8 10 1,00,50zaliczenie
wykładyW8 10 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawy filozofii.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Celem kształcenia z zakresu filozofii sztucznej inteligencji jest wprowadzenie studenta w historię badań i refleksji filozoficznej dotyczącej możliwości projektu sztucznej inteligencji. Po ukończeniu kursu student będzie potrafił charakteryzować poszczególne stanowiska filozoficzne dotyczące sztucznej inteligencji, dokonywać ich porównania, argumentować – wskazując na wady i zalety poszczególnych stanowisk, dokonywać wyboru między nimi ze względu na przyjęte kryteria.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Twierdzenia Gödla i ich znaczenie dla projektu sztucznej inteligencji.1
T-A-2Uniwersalna maszyna Turinga – możliwości i ograniczenia sztucznej inteligencji.2
T-A-3Test Turinga i argument chińskiego pokoju Searle'a.1
T-A-4Paradygmat kognitywistyczny: Teorie słabej i mocnej AI, komputacjonizm, koneksjonizm, koncepcja sieci neuronowych.2
T-A-5Krytyka kognitywistycznego rozumu: czy obliczanie jest własnością świata? Błąd homunkulusa.1
T-A-6Eksperymenty rzeczywiste i myślowe wynikające z badań biologicznych (np. mózg w naczyniu) i ewentualne ograniczenia sztucznej inteligencji.1
T-A-7Jak sztuczna inteligencja wpływa na człowieka? Nadzieje i obawy.2
10
wykłady
T-W-1Sztuczna inteligencja – definicje i historia.2
T-W-2Inteligencja a świadomość (wybrane koncepcje świadomości i inteligencji). Czy „prawdziwa” sztuczna inteligencja może obyć się bez świadomości ? Problem intencjonalności jako podmiotowej zdolności odnoszenia się do samego siebie a sztuczna inteligencja.2
T-W-3Obliczeniowe podstawy inteligencji człowieka (koncepcja dwóch dróg wzrokowych, baysowskie koncepcje percepcji, symulowanie inteligencji człowieka).2
T-W-4Współczesne osiągnięcia nauk biologicznych i ich stanowisko wobec sztucznej inteligencji.2
T-W-5Konsekwencje rozwoju SI (chat GPT – zastosowania, korzyści i zagrożenia, etyka SI, zmiany społeczne, cyborgizacja społeczeństwa) .2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1uczestnictwo w zajęciach10
A-A-2Praca własna15
25
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Konsultacje2
A-W-3Praca własna13
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład informacyjny
M-2wykład problemowy
M-3dyskusja dydaktyczna
M-4ćwiczenia przedmiotowe
M-5metoda przewodniego tekstu

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: studenci zdobywają punkty na każdych ćwiczeniach; punktowana jest praca indywidualna - znajomość omawianych stanowisk, uczestnictwo w dyskusjach, a także umiejętność współpracy w tworzonych na potrzeby poszczególnych zajęć grupach.
S-2Ocena podsumowująca: test lub zaliczenie ustne

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
Itest_1A_A07.2_W01
Student zna i rozumie podstawowe stanowiska i koncepcje w ramach filozofii umysłu i filozofii sztucznej inteligencji.
I_1A_W04, I_1A_W06C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-A-1, T-A-2, T-A-3, T-A-4, T-A-5, T-A-6, T-A-7M-1, M-2, M-3, M-4, M-5S-1, S-2

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
Itest_1A_A07.2_U01
Student jasno przedstawia posiadaną wiedzę z zakresu filozofii umysłu i sztucznej inteligencji. Potrafi dobierać i podawać poprawne pod względem logicznym i merytorycznym argumenty na rzecz omawianych stanowisk.
I_1A_U01C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-A-1, T-A-2, T-A-3, T-A-4, T-A-5, T-A-6, T-A-7M-1, M-2, M-3, M-4, M-5S-1, S-2

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
Itest_1A_A07.2_K01
Student potrafi wskazać różnorakie związki i zależności między różnorodnymi stanowiskami w ramach filozofii sztucznej inteligencji a zadaniami praktycznymi typu poznawczego i komunikacyjnego.
I_1A_K03C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-A-1, T-A-2, T-A-3, T-A-4, T-A-5, T-A-6, T-A-7M-1, M-2, M-3, M-4, M-5S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
Itest_1A_A07.2_W01
Student zna i rozumie podstawowe stanowiska i koncepcje w ramach filozofii umysłu i filozofii sztucznej inteligencji.
2,0
3,0Przedstawia główne stanowiska w ramach filozofii umysłu i sztucznej inteligencji.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
Itest_1A_A07.2_U01
Student jasno przedstawia posiadaną wiedzę z zakresu filozofii umysłu i sztucznej inteligencji. Potrafi dobierać i podawać poprawne pod względem logicznym i merytorycznym argumenty na rzecz omawianych stanowisk.
2,0
3,0Znajduje podstawowe argumenty na rzecz wybranego przez siebie stanowiska w ramach filozofii sztucznej inteligencji.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
Itest_1A_A07.2_K01
Student potrafi wskazać różnorakie związki i zależności między różnorodnymi stanowiskami w ramach filozofii sztucznej inteligencji a zadaniami praktycznymi typu poznawczego i komunikacyjnego.
2,0
3,0Student wskazuje podstawowe konsekwencje praktyczne wynikające z przyjmowanych stanowisk w ramach filozofii sztucznej inteligencji.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Kaplan J., Sztuczna inteligencja. Co każdy powinien wiedzieć, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2019
  2. Turing A., Maszyny liczące a inteligencja, //www.kognitywistyka.net /mjkasperski@kognitywistyka.net
  3. Flasiński Mariusz, Wstęp do sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2018
  4. Lennox J.C., 2084. Sztuczna inteligencja i przyszłość ludzkości, Wydawnictwo Fundacja Prodoteo, 2023

Literatura dodatkowa

  1. Krajewski S., Twierdzenie Gödla i jego interpretacje filozoficzne, IFiS PAN, Warszawa, 2006
  2. Blechar Ł., Sztuczna Inteligencja i Wzmacnianie Inteligencji w nurcie Antropologii Cyborgów; w: Łukasz Pilarz, Kamil Maciąg (red.), Różne optyki rozważań filozoficznych w naukach społecznych i przyrodniczych, Tygiel, Lublin, 2018
  3. Przegalińska A. Oksanowicz P., Sztuczna inteligencja. Nieludzka, arcyludzka, Społeczny Instytut Wydawniczy Znak, 2020

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Twierdzenia Gödla i ich znaczenie dla projektu sztucznej inteligencji.1
T-A-2Uniwersalna maszyna Turinga – możliwości i ograniczenia sztucznej inteligencji.2
T-A-3Test Turinga i argument chińskiego pokoju Searle'a.1
T-A-4Paradygmat kognitywistyczny: Teorie słabej i mocnej AI, komputacjonizm, koneksjonizm, koncepcja sieci neuronowych.2
T-A-5Krytyka kognitywistycznego rozumu: czy obliczanie jest własnością świata? Błąd homunkulusa.1
T-A-6Eksperymenty rzeczywiste i myślowe wynikające z badań biologicznych (np. mózg w naczyniu) i ewentualne ograniczenia sztucznej inteligencji.1
T-A-7Jak sztuczna inteligencja wpływa na człowieka? Nadzieje i obawy.2
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Sztuczna inteligencja – definicje i historia.2
T-W-2Inteligencja a świadomość (wybrane koncepcje świadomości i inteligencji). Czy „prawdziwa” sztuczna inteligencja może obyć się bez świadomości ? Problem intencjonalności jako podmiotowej zdolności odnoszenia się do samego siebie a sztuczna inteligencja.2
T-W-3Obliczeniowe podstawy inteligencji człowieka (koncepcja dwóch dróg wzrokowych, baysowskie koncepcje percepcji, symulowanie inteligencji człowieka).2
T-W-4Współczesne osiągnięcia nauk biologicznych i ich stanowisko wobec sztucznej inteligencji.2
T-W-5Konsekwencje rozwoju SI (chat GPT – zastosowania, korzyści i zagrożenia, etyka SI, zmiany społeczne, cyborgizacja społeczeństwa) .2
10

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1uczestnictwo w zajęciach10
A-A-2Praca własna15
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Konsultacje2
A-W-3Praca własna13
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięItest_1A_A07.2_W01Student zna i rozumie podstawowe stanowiska i koncepcje w ramach filozofii umysłu i filozofii sztucznej inteligencji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W04Ma wiedzę o stanie obecnym i kierunkach rozwoju kluczowych obszarów informatyki i wybranych aspektów dyscyplin z otoczenia informatyki.
I_1A_W06Zna i rozumie procesy współczesnej cywilizacji w zakresie ekonomii i prawa, zwłaszcza w kontekście ochrony własności intelektualnej ze szczególnym uwzględnieniem rozwiązań w produktach informatycznych.
Cel przedmiotuC-1Celem kształcenia z zakresu filozofii sztucznej inteligencji jest wprowadzenie studenta w historię badań i refleksji filozoficznej dotyczącej możliwości projektu sztucznej inteligencji. Po ukończeniu kursu student będzie potrafił charakteryzować poszczególne stanowiska filozoficzne dotyczące sztucznej inteligencji, dokonywać ich porównania, argumentować – wskazując na wady i zalety poszczególnych stanowisk, dokonywać wyboru między nimi ze względu na przyjęte kryteria.
Treści programoweT-W-1Sztuczna inteligencja – definicje i historia.
T-W-2Inteligencja a świadomość (wybrane koncepcje świadomości i inteligencji). Czy „prawdziwa” sztuczna inteligencja może obyć się bez świadomości ? Problem intencjonalności jako podmiotowej zdolności odnoszenia się do samego siebie a sztuczna inteligencja.
T-W-3Obliczeniowe podstawy inteligencji człowieka (koncepcja dwóch dróg wzrokowych, baysowskie koncepcje percepcji, symulowanie inteligencji człowieka).
T-W-4Współczesne osiągnięcia nauk biologicznych i ich stanowisko wobec sztucznej inteligencji.
T-W-5Konsekwencje rozwoju SI (chat GPT – zastosowania, korzyści i zagrożenia, etyka SI, zmiany społeczne, cyborgizacja społeczeństwa) .
T-A-1Twierdzenia Gödla i ich znaczenie dla projektu sztucznej inteligencji.
T-A-2Uniwersalna maszyna Turinga – możliwości i ograniczenia sztucznej inteligencji.
T-A-3Test Turinga i argument chińskiego pokoju Searle'a.
T-A-4Paradygmat kognitywistyczny: Teorie słabej i mocnej AI, komputacjonizm, koneksjonizm, koncepcja sieci neuronowych.
T-A-5Krytyka kognitywistycznego rozumu: czy obliczanie jest własnością świata? Błąd homunkulusa.
T-A-6Eksperymenty rzeczywiste i myślowe wynikające z badań biologicznych (np. mózg w naczyniu) i ewentualne ograniczenia sztucznej inteligencji.
T-A-7Jak sztuczna inteligencja wpływa na człowieka? Nadzieje i obawy.
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny
M-2wykład problemowy
M-3dyskusja dydaktyczna
M-4ćwiczenia przedmiotowe
M-5metoda przewodniego tekstu
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: studenci zdobywają punkty na każdych ćwiczeniach; punktowana jest praca indywidualna - znajomość omawianych stanowisk, uczestnictwo w dyskusjach, a także umiejętność współpracy w tworzonych na potrzeby poszczególnych zajęć grupach.
S-2Ocena podsumowująca: test lub zaliczenie ustne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Przedstawia główne stanowiska w ramach filozofii umysłu i sztucznej inteligencji.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięItest_1A_A07.2_U01Student jasno przedstawia posiadaną wiedzę z zakresu filozofii umysłu i sztucznej inteligencji. Potrafi dobierać i podawać poprawne pod względem logicznym i merytorycznym argumenty na rzecz omawianych stanowisk.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U01Posiada umiejętności w zakresie znajomości języka obcego na poziomie biegłości B2 Europejskiego Systemu Opisu Kształcenia Językowego; potrafi posługiwać się specjalistyczną terminologią w środowisku branżowym i poza nim, w szczególności wykorzystując nowoczesne technologie informacyjno-komunikacyjne; potrafi w dyskusji wymieniać poglądy, skutecznie przekonywać do własnych pomysłów oraz uwzględniać sugestie współpracowników.
Cel przedmiotuC-1Celem kształcenia z zakresu filozofii sztucznej inteligencji jest wprowadzenie studenta w historię badań i refleksji filozoficznej dotyczącej możliwości projektu sztucznej inteligencji. Po ukończeniu kursu student będzie potrafił charakteryzować poszczególne stanowiska filozoficzne dotyczące sztucznej inteligencji, dokonywać ich porównania, argumentować – wskazując na wady i zalety poszczególnych stanowisk, dokonywać wyboru między nimi ze względu na przyjęte kryteria.
Treści programoweT-W-1Sztuczna inteligencja – definicje i historia.
T-W-2Inteligencja a świadomość (wybrane koncepcje świadomości i inteligencji). Czy „prawdziwa” sztuczna inteligencja może obyć się bez świadomości ? Problem intencjonalności jako podmiotowej zdolności odnoszenia się do samego siebie a sztuczna inteligencja.
T-W-3Obliczeniowe podstawy inteligencji człowieka (koncepcja dwóch dróg wzrokowych, baysowskie koncepcje percepcji, symulowanie inteligencji człowieka).
T-W-4Współczesne osiągnięcia nauk biologicznych i ich stanowisko wobec sztucznej inteligencji.
T-W-5Konsekwencje rozwoju SI (chat GPT – zastosowania, korzyści i zagrożenia, etyka SI, zmiany społeczne, cyborgizacja społeczeństwa) .
T-A-1Twierdzenia Gödla i ich znaczenie dla projektu sztucznej inteligencji.
T-A-2Uniwersalna maszyna Turinga – możliwości i ograniczenia sztucznej inteligencji.
T-A-3Test Turinga i argument chińskiego pokoju Searle'a.
T-A-4Paradygmat kognitywistyczny: Teorie słabej i mocnej AI, komputacjonizm, koneksjonizm, koncepcja sieci neuronowych.
T-A-5Krytyka kognitywistycznego rozumu: czy obliczanie jest własnością świata? Błąd homunkulusa.
T-A-6Eksperymenty rzeczywiste i myślowe wynikające z badań biologicznych (np. mózg w naczyniu) i ewentualne ograniczenia sztucznej inteligencji.
T-A-7Jak sztuczna inteligencja wpływa na człowieka? Nadzieje i obawy.
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny
M-2wykład problemowy
M-3dyskusja dydaktyczna
M-4ćwiczenia przedmiotowe
M-5metoda przewodniego tekstu
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: studenci zdobywają punkty na każdych ćwiczeniach; punktowana jest praca indywidualna - znajomość omawianych stanowisk, uczestnictwo w dyskusjach, a także umiejętność współpracy w tworzonych na potrzeby poszczególnych zajęć grupach.
S-2Ocena podsumowująca: test lub zaliczenie ustne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Znajduje podstawowe argumenty na rzecz wybranego przez siebie stanowiska w ramach filozofii sztucznej inteligencji.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięItest_1A_A07.2_K01Student potrafi wskazać różnorakie związki i zależności między różnorodnymi stanowiskami w ramach filozofii sztucznej inteligencji a zadaniami praktycznymi typu poznawczego i komunikacyjnego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_K03Jest gotów do podjęcia społecznej, zawodowej i etycznej odpowiedzialności za pełnione role zawodowe w kontekście informatyki i związanych z nimi aspektów prawnych i etycznych, a także wymagania takiej postawy od innych.
Cel przedmiotuC-1Celem kształcenia z zakresu filozofii sztucznej inteligencji jest wprowadzenie studenta w historię badań i refleksji filozoficznej dotyczącej możliwości projektu sztucznej inteligencji. Po ukończeniu kursu student będzie potrafił charakteryzować poszczególne stanowiska filozoficzne dotyczące sztucznej inteligencji, dokonywać ich porównania, argumentować – wskazując na wady i zalety poszczególnych stanowisk, dokonywać wyboru między nimi ze względu na przyjęte kryteria.
Treści programoweT-W-1Sztuczna inteligencja – definicje i historia.
T-W-2Inteligencja a świadomość (wybrane koncepcje świadomości i inteligencji). Czy „prawdziwa” sztuczna inteligencja może obyć się bez świadomości ? Problem intencjonalności jako podmiotowej zdolności odnoszenia się do samego siebie a sztuczna inteligencja.
T-W-3Obliczeniowe podstawy inteligencji człowieka (koncepcja dwóch dróg wzrokowych, baysowskie koncepcje percepcji, symulowanie inteligencji człowieka).
T-W-4Współczesne osiągnięcia nauk biologicznych i ich stanowisko wobec sztucznej inteligencji.
T-W-5Konsekwencje rozwoju SI (chat GPT – zastosowania, korzyści i zagrożenia, etyka SI, zmiany społeczne, cyborgizacja społeczeństwa) .
T-A-1Twierdzenia Gödla i ich znaczenie dla projektu sztucznej inteligencji.
T-A-2Uniwersalna maszyna Turinga – możliwości i ograniczenia sztucznej inteligencji.
T-A-3Test Turinga i argument chińskiego pokoju Searle'a.
T-A-4Paradygmat kognitywistyczny: Teorie słabej i mocnej AI, komputacjonizm, koneksjonizm, koncepcja sieci neuronowych.
T-A-5Krytyka kognitywistycznego rozumu: czy obliczanie jest własnością świata? Błąd homunkulusa.
T-A-6Eksperymenty rzeczywiste i myślowe wynikające z badań biologicznych (np. mózg w naczyniu) i ewentualne ograniczenia sztucznej inteligencji.
T-A-7Jak sztuczna inteligencja wpływa na człowieka? Nadzieje i obawy.
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny
M-2wykład problemowy
M-3dyskusja dydaktyczna
M-4ćwiczenia przedmiotowe
M-5metoda przewodniego tekstu
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: studenci zdobywają punkty na każdych ćwiczeniach; punktowana jest praca indywidualna - znajomość omawianych stanowisk, uczestnictwo w dyskusjach, a także umiejętność współpracy w tworzonych na potrzeby poszczególnych zajęć grupach.
S-2Ocena podsumowująca: test lub zaliczenie ustne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student wskazuje podstawowe konsekwencje praktyczne wynikające z przyjmowanych stanowisk w ramach filozofii sztucznej inteligencji.
3,5
4,0
4,5
5,0