📘 슈퍼인텔리전스 – (2025–2026년판)
📚 슈퍼인텔리전스(2025–2026년판)는 인공지능의 기초, 위험, 그리고 미래를 탐구하고자 하는 학사/컴퓨터공학, 학사/인공지능, 데이터 과학, 그리고 고급 학습자를 위해 고안된 상세하고 완전한 교과과정입니다. 이 학술판은 이론, 윤리, 전략을 통합하여 학생들이 AI 안전 및 거버넌스에 대한 연구, 프로젝트, 그리고 토론을 준비할 수 있도록 객관식 문제, 퀴즈, 그리고 핵심 내용을 제공합니다.
체계적인 교과과정을 통해 이 책은 AI가 어떻게 진화하고, 전략적 우위를 확보하며, 문명을 재편할 수 있는지 탐구하는 동시에, 유익한 미래에 필요한 통제 문제와 안전 메커니즘을 제시합니다.
📂 장 및 주제
🔹 1장: 과거 발전 및 현재 역량
- 인공지능의 역사적 진보
- AI 시스템의 현재 역량
🔹 2장: 초지능으로 가는 길
- 뇌 에뮬레이션
- 인공지능 설계
- 생물학적 증강
- 초지능으로 가는 가능한 경로
🔹 3장: 초지능의 형태
- 속도 초지능
- 집단 초지능
- 품질 초지능
- 각 형태의 특징
🔹 4장: 지능 폭발의 동역학
- 자기 계발 피드백 루프
- 지능 폭발 이론
- 성장의 속도와 역학
🔹 5장: 결정적인 전략적 우위
- 하나의 AI가 다른 AI를 지배하는 상황
- 전략적 우위 시나리오
- 세계 지배의 위험
🔹 6장: 인지 초강대국
- 초지능 기억
- 고급 예측 및 계획
- 전략적 조작
🔹 7장: 초지능적 의지
- 목표 안정성
- 도구적 수렴
- AI의 동기 설계
🔹 8장: 기본 결과는 파멸인가?
- AI 오정렬 위험
- 실존적 재앙
- 제어 실패 시나리오
🔹 9장: 제어 문제
- 친화적 AI
- 가치 정렬
- AI 안전 메커니즘
- 유익한 결과 보장
🔹 10장: 오라클, 지니, 주권자, 도구
- 다양한 AI 모델
- 위험 프로필
- 사용 사례 제한
- 제어의 함의
🔹 11장: 다극적 시나리오
- 여러 AI의 공존
- 경쟁 역학
- 협력 위험
🔹 12장: 가치 획득
- 가치 학습
- 도덕적 불확실성
- AI에게 윤리 교육
🔹 13장: 선택 기준 선택
- 메타 의사 결정
- 규범적 윤리
- 도덕적 프레임워크 평가
🔹 14장: 전략적 그림
- 큰 그림 계획
- AI 거버넌스
- 글로벌 조정
🔹 15장: 중대한 순간
- AI 안전의 긴급성
- 필요한 준비
- 최종 경고 및 행동 촉구
🌟 이 앱/책을 선택해야 하는 이유
- AI의 미래, 윤리, 안전에 대한 상세하고 완전한 교육과정 책입니다.
- 시험 준비 및 프로젝트를 위한 객관식 문제와 퀴즈가 포함되어 있습니다.
- 초지능 개념을 단계별로 다룹니다.
- AI 및 데이터 과학 분야의 연구자, 학생, 전문가에게 이상적입니다.
- 위험, 전략, 그리고 글로벌 조정 요구에 대한 심층적인 통찰력을 제공합니다.
✍ 이 앱은 다음 저자들의 영감을 받았습니다.
Brian Christian, Jerry I. Porras & Stewart Emery, Samantha Skal, Nick Bostrom
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