Fortgeschrittene Philosophie der Künstlichen Intelligenz

Dr. Carlos Zednik

Wintersemester 2018-2019
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
G40B-229

Beschreibung

Künstliche Intelligenz erlebt einen regelrechten Hype. Vom automatisierten Diagnosesystem bis hin zum selbstfahrenden Auto gibt es kaum einen Gesellschaftsbereich, der diesem Hype entgeht. Worin aber gründet er? Ist er berechtigt? Wohin führt er? Dieses Seminar behandelt philosophische Fragen, die in der Entwicklung und Anwendung von künstlicher Intelligenz aufgeworfen werden. Unter anderem sind das metaphysische Fragen zur Natur des Geistes, epistemische Fragen zur Transparenz selbst-lernender Maschinen, und ethische Fragen zur Haftungsfähigkeit autonomer Maschinen.

Dieses Seminar ist als Fortgeschrittenenseminar konzipiert. Die Teilnahme ist nur mit relevanten Vorkenntnissen der (Philosophie der) KI sinnvoll. Die relevanten Vorkenntnisse wurden z.B. im WiSe 2017 im Philosophy of AI-Seminar vermittelt, oder auch im Rahmen eines (angehenden) Informatikstudiums. Teilnehmer sollen also z.B. bereits wissen, was Turingmaschinen und neuronale Netzwerke sind und wie sie funktionieren, aber auch was das Chinese Room ist und wie es sein kann, dass eine Maschine lernt.

Der LSF-Eintrag dieses Seminars befindet sich hier.


Leistungen und Module

Dieses Seminar kann in den BA-Pflichtmodulen P10/PK und N3 angerechnet werden, im BA-Wahlpflichtmodul WT, oder in den MSc-Modulen PKN und PGN.

Credit points werden wie folgt vergeben:

Kurzkommentare sollen sich mit einem philosophischen oder wissenschaftlichen Text auseinandersetzen, der einen der vier Themenfelder anspricht (Turing Test, Deep Learning, Explainability, AI Safety), der aber *nicht* im Seminar besprochen wurde.

Hausarbeitsthemen können, in Absprache mit mir, frei gewählt werden.

Schriftliche Arbeiten sollen im PDF-Format spätestens um 23:59 am Tag der Abgabe an carlos [dot] zednik [at] ovgu [dot] de gesendet werden, und Name sowie Matrikelnummer enthalten.


Seminarplan

11.10.2018 Einführung

18.10.2018 Stanford Encyclopedia of Philosophy - Artificial Intelligence (insb. Teile 1-5)

25.10.2018 Proudfoot 2013 - Rethinking Turing's Test

01.11.2018 Buckner 2018 - Empiricism without Magic: Transformational Abstraction in Deep Convolutional Networks

08.11.2018 Author MS - Creativity in DL

15.11.2018 Fällt aus!

22.11.2018 Fällt aus!

29.11.2018 Fällt aus!

06.12.2018 Marcus 2018 - Deep Learning: A Critical Appraisal

13.12.2018 Burrell 2016 - How the machine 'thinks': Understanding opacity in machine learning algorithms

20.12.2018 Zednik MS - How should Explainable AI Explain?

10.01.2019 Omohundro 2008 - The Basic AI Drives

17.01.2019 Allen et al. 2000 - Prolegomena to any future Artificial Moral Agent

24.01.2019 TBD

31.01.2019 Abgabetermin Kurzkommentar

15.03.2019 Abgabetermin Hausarbeit


Weitere Artikel

Turing Test
Dennett 1985 - Can Machines Think?
Harnad 1991 - Other Bodies, Other Minds
Block 1981 - Psychologism and Behaviorism
Ben-Yami 2005 - Psychologism and Behaviorism: Why Block's argument against behaviorism is unsound

Deep Learning
Arel 2012 - Deep Reinforcement Learning as a Foundation for Artificial General Intelligence
Lake et al. 2017 - Building Machines that Learn and Think like People
Williamson 2013 - The Philosophy of Science and its Relation to Machine Learning

Transparency
Ananny & Crawford 2016 - Seeing without knowing: Limitations of the transparency ideal and its applications to algorithmic accountability
Ratti 2018 - Mechanistic Models and the Explanatory Limits of Machine Learning

AI Safety
Yudkovsky 2008 - Artificial Intelligence as a Positive and Negative Factor in Global Risk