Wydział Informatyki - Informatyka (S1)
specjalność: Inżynieria chmurowa
Sylabus przedmiotu Filozofia sztucznej inteligencji:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | 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
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawy filozofii. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Celem 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
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Twierdzenia Gödla i ich znaczenie dla projektu sztucznej inteligencji. | 2 |
| T-A-2 | Uniwersalna maszyna Turinga – możliwości i ograniczenia sztucznej inteligencji. | 2 |
| T-A-3 | Test Turinga i argument chińskiego pokoju Searle'a. | 2 |
| T-A-4 | Paradygmat kognitywistyczny: Teorie słabej i mocnej AI, komputacjonizm, koneksjonizm, koncepcja sieci neuronowych. | 2 |
| T-A-5 | Krytyka kognitywistycznego rozumu: czy obliczanie jest własnością świata? Błąd homunkulusa. | 2 |
| T-A-6 | Eksperymenty rzeczywiste i myślowe wynikające z badań biologicznych (np. mózg w naczyniu) i ewentualne ograniczenia sztucznej inteligencji. | 2 |
| T-A-7 | Jak sztuczna inteligencja wpływa na człowieka? Nadzieje i obawy. | 3 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Sztuczna inteligencja – definicje i historia. | 2 |
| T-W-2 | Inteligencja 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. | 4 |
| T-W-3 | Obliczeniowe podstawy inteligencji człowieka (koncepcja dwóch dróg wzrokowych, baysowskie koncepcje percepcji, symulowanie inteligencji człowieka). | 4 |
| T-W-4 | Współczesne osiągnięcia nauk biologicznych i ich stanowisko wobec sztucznej inteligencji. | 2 |
| T-W-5 | Konsekwencje rozwoju SI (chat GPT – zastosowania, korzyści i zagrożenia, etyka SI, zmiany społeczne, cyborgizacja społeczeństwa) . | 3 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-A-2 | Praca własna | 10 |
| 25 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Konsultacje | 2 |
| A-W-3 | Praca własna | 8 |
| 25 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | wykład informacyjny |
| M-2 | wykład problemowy |
| M-3 | dyskusja dydaktyczna |
| M-4 | ćwiczenia przedmiotowe |
| M-5 | metoda przewodniego tekstu |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena 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-2 | Ocena podsumowująca: test lub zaliczenie ustne |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Itest_1A_A07.2_W01 Student zna i rozumie podstawowe stanowiska i koncepcje w ramach filozofii umysłu i filozofii sztucznej inteligencji. | I_1A_W06, I_1A_W04 | — | — | C-1 | T-A-7, T-A-4, T-W-3, T-A-1, T-W-4, T-W-5, T-W-1, T-W-2, T-A-5, T-A-6, T-A-3, T-A-2 | M-2, M-3, M-1, M-4, M-5 | S-2, S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób 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_U01 | — | — | C-1 | T-A-2, T-A-7, T-A-3, T-W-4, T-A-1, T-W-5, T-A-4, T-W-3, T-A-6, T-W-1, T-W-2, T-A-5 | M-3, M-1, M-5, M-2, M-4 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób 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_K03 | — | — | C-1 | T-A-1, T-A-2, T-W-2, T-W-3, T-A-6, T-W-4, T-A-4, T-A-5, T-A-7, T-A-3, T-W-5, T-W-1 | M-4, M-3, M-2, M-1, M-5 | S-2, S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| Itest_1A_A07.2_W01 Student zna i rozumie podstawowe stanowiska i koncepcje w ramach filozofii umysłu i filozofii sztucznej inteligencji. | 2,0 | |
| 3,0 | Przedstawia główne stanowiska w ramach filozofii umysłu i sztucznej inteligencji. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium 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 | |
| 3,0 | Znajduje 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 się | Ocena | Kryterium 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 | |
| 3,0 | Student wskazuje podstawowe konsekwencje praktyczne wynikające z przyjmowanych stanowisk w ramach filozofii sztucznej inteligencji. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Kaplan J., Sztuczna inteligencja. Co każdy powinien wiedzieć, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2019
- Turing A., Maszyny liczące a inteligencja, //www.kognitywistyka.net /mjkasperski@kognitywistyka.net
- Flasiński Mariusz, Wstęp do sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2018
- Lennox J.C., 2084. Sztuczna inteligencja i przyszłość ludzkości, Wydawnictwo Fundacja Prodoteo, 2023
Literatura dodatkowa
- Krajewski S., Twierdzenie Gödla i jego interpretacje filozoficzne, IFiS PAN, Warszawa, 2006
- 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
- Przegalińska A. Oksanowicz P., Sztuczna inteligencja. Nieludzka, arcyludzka, Społeczny Instytut Wydawniczy Znak, 2020