| 课程号 |
04834240 |
学分 |
2 |
| 英文名称 |
Aritficial Intelligence, Robotics and Ethics |
| 先修课程 |
无必须先修课程。初步具备人工智能、智能机器人等基础知识更佳。 |
| 中文简介 |
人工智能和机器人技术经过多年的发展，取得了瞩目的成就。随着多个AI相关学科的积累愈加丰厚以及人们生产生活对AI技术需求的旺盛增长，人工智能和机器人技术正在迈进发展和应用的关键阶段。
然而，人工智能和机器人技术的迅猛发展既带来众多的机会也带来了前所未有的风险和挑战。
尽管国际上人工智能和机器人技术的主要研发国家的政府已经为应对这些挑战采取了令人鼓舞的措施。但由于这些技术的颠覆性本质，我们需要更多的努力来加强和延续这方面的工作。当人工智能日渐成为我们生产生活工作学习不可或缺、难以剥离的组成部分时，公众和政策制定者有责任理解这项技术的能力和局限。人工智能和机器人伦理不再是事后监管。相反，作为前瞻性伦理，它急迫要求人工智能和机器人设计与研发人员深刻理解生命和环境的各种价值要求，从而能够把价值关注融入在人工智能与机器人技术研发和产品设计之初。
本课程在综合跨文理学部四个院系（哲学系、信息科学技术学院、工学院以及新闻传播学院）师资力量的基础上，与国际知名高校接轨(如Stanford、MIT、Harvard等)，围绕人工智能、机器人技术涉及的伦理及其治理问题，开展本科课程的教学。
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| 英文简介 |
After years of development, artificial intelligence and robotics have achieved remarkable achievements. With the accumulation of multiple AI-related disciplines and the growing demand for AI technology in production and life, artificial intelligence and robotics are entering a critical stage of development and application.
However, the rapid development of artificial intelligence and robotics has brought many opportunities, meanwhile unprecedented risks and challenges.
Although the governments of major R&D countries in the world of artificial intelligence and robotics have taken encouraging steps to address these challenges, because of the disruptive nature of these technologies, we need to do more to strengthen and continue this work. When artificial intelligence is increasingly an integral part of our production, life, work and study, it is indispensable for the public and policy makers to understand the capabilities and limitations of these technologies. Ethics in Artificial Intelligence and Robotics are no longer ex post regulation. On the contrary, as a Forward-Looking Ethics, it urgently requires community of Artificial Intelligence and Robotics to deeply understand the various value requirements of life and environment, so that value concerns can be embedded at the very beginning of the technology R&D and product design.
This course combining interdisciplinary-cross strengths of several schools & departments of Peking University (i.e., Dept. of Philosophy, Dept. of Machine Intelligence, School of EECS, School of Engineering, and School of Journalism and Communication), and connecting to international renowned universities (such as Stanford, MIT, Harvard, etc.), the ethics and governance issues involved in Artificial Intelligence and Robotics are focused. |
| 开课院系 |
信息科学技术学院 |
| 通选课领域 |
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| 是否属于艺术与美育 |
否 |
| 平台课性质 |
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| 平台课类型 |
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| 授课语言 |
中文 |
| 教材 |
无；
Artificial Intelligence: A Modern Approach,Stuart J. Russell, Peter Norvig,Pearson,2010,Artificial Intelligence : What Everyone Needs to Know,Jerry Kaplan,Oxford University Press,2016,Moral Machine，Teaching Robots Right from Wrong,Wendell Wallach，Colin Allen,Oxford University Press,2010, |
| 参考书 |
3,9789332543515；
1,9780190602390；
1,978-0195374049；
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| 教学大纲 |
课程基本目的如下：
1. 让信息科学技术学院（包括图灵班）和工学院（特别是机器人学专业）的理科同学理解人工智能和机器人技术带来的伦理挑战以及在国际多元文化背景下引发的专业理论争论。这将为人工智能和机器人专业的同学建立前瞻性的专业伦理反思基础。
2. 促进哲学系以及其他人文院系的同学走出狭隘的人文意识和人文传统，更加理解今天科学技术发展带来的新问题和新挑战。我们希望通过人文和科技的碰撞重新激活已有的人文传统，同时引入新的基础问题研究方向。
课程内容提要及相应的学时分配如下：
1. 课程简介Opening Event (2学时) Chairs：刘哲、罗定生
2. 模块1 Module 1： AI的基本问题、发展历史、最新进展 Nature and History of AI (4学时)
Chairs: 罗定生 王启宁
2.1 AI概述 Introduction to AI 罗定生 (2学时)
2.2 机器人学概述 Introduction to Robotics 王启宁 (2学时)
3. 模块2 Module 2：人的心智与智能 Human Mind and Intelligence (6学时)
Chair: 吴天岳
3.1 Free will, autonomy & determination [Matrix]
3.2. Synthetic emotion [Ex Machina]
3.3 Can AI think? [2001: A space odyssey]
4. 模块3 Module 3：AI伦理与社会影响 Ethics and Social Impacts of AI (8学时)
Chair : 刘哲
4.1 Digital Optimization, Utilitarianism & AI [I, Robot]
4.2 Moral Dilemma
4.3 Algorithmic bias
4.4 The social and economic dimension of AI
5. 模块4 Module 4： AI中的法律与治理 Communication, Law and Governance (6学时)
Chair : 师曾志
3.1 Ethics of Communication in the digital world
3.2 Cultural Aspects of Digitalization
3.3 Governance, Explainability and Accountability
6. 学生课题汇报 Students Presentation (2学时)
7. 课程总结 Conclusion: AI伦理、道德及前沿现状 Ethics, Morals and Frontiers (2学时) Chairs：刘哲、罗定生
教学方式采用"课堂理论课程+课后课题实践"相结合的课程教学方式。
(1) 课程基于问题导向的模块化教学组织，采取案例教学、场景化教学、互动开放讨论和基础理论反思结合的方式；
(2) 课堂教学以多媒体讲授方式为主，着力营造文理交叉的教学环境；
(3) 建设基于网站、微信群、专题兴趣小组等多种交互手段和渠道；
(4) 鼓励师生之间、学生之间积极互动、共同参与到教学中；鼓励自愿基础上的文理交叉专题小组组合，开展合作研究；营造积极交互、体验反馈的教学生态.
成绩评定办法：
课程成绩由以下几部分组成
1. 平时成绩： 10~20%
2. 课后研读报告： 25~35%
3. 小组学期课题： 45~55%
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| 教学评估 |
谢昆青：
学年度学期：20-21-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：7.19，课程得分分数段：80-85；
学年度学期：21-22-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：8.75，课程得分分数段：90-95；
师曾志：
学年度学期：19-20-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：7.5，课程得分分数段：80-85；
学年度学期：20-21-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：7.19，课程得分分数段：80-85；
学年度学期：21-22-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：8.75，课程得分分数段：90-95；
学年度学期：22-23-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：9.0，课程得分分数段：85-90；
学年度学期：23-24-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：9.69，课程得分分数段：95-100；
吴玺宏：
学年度学期：20-21-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：8.21，课程得分分数段：80-85；
学年度学期：21-22-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：8.33，课程得分分数段：90-95；
李文新：
学年度学期：20-21-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：8.13，课程得分分数段：80-85；
学年度学期：21-22-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：5.83，课程得分分数段：90-95；
罗定生：
学年度学期：19-20-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：8.75，课程得分分数段：85-90；
学年度学期：20-21-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：8.25，课程得分分数段：80-85；
学年度学期：21-22-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：8.57，课程得分分数段：90-95；
学年度学期：22-23-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：8.5，课程得分分数段：85-90；
学年度学期：23-24-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：9.32，课程得分分数段：95-100；
刘哲：
学年度学期：19-20-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：8.61，课程得分分数段：85-90；
学年度学期：20-21-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：8.33，课程得分分数段：80-85；
学年度学期：21-22-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：8.75，课程得分分数段：90-95；
学年度学期：22-23-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：8.82，课程得分分数段：85-90；
学年度学期：23-24-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：9.75，课程得分分数段：95-100；
吴天岳：
学年度学期：19-20-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：10.0，课程得分分数段：90-95；
学年度学期：20-21-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：8.93，课程得分分数段：80-85；
学年度学期：21-22-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：9.17，课程得分分数段：90-95；
学年度学期：22-23-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：9.0，课程得分分数段：85-90；
学年度学期：23-24-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：9.5，课程得分分数段：95-100；
王启宁：
学年度学期：19-20-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：8.13，课程得分分数段：90-95；
学年度学期：20-21-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：7.5，课程得分分数段：80-85；
学年度学期：21-22-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：9.17，课程得分分数段：90-95；
学年度学期：22-23-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：8.75，课程得分分数段：85-90；
学年度学期：23-24-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：9.17，课程得分分数段：95-100；
李麒麟：
学年度学期：19-20-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：9.17，课程得分分数段：85-90；
学年度学期：20-21-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：7.5，课程得分分数段：80-85；
学年度学期：21-22-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：9.38，课程得分分数段：90-95；
学年度学期：22-23-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：8.61，课程得分分数段：85-90；
学年度学期：23-24-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：9.5，课程得分分数段：95-100；
刘新传：
学年度学期：19-20-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：6.25，课程得分分数段：80及以下；
学年度学期：20-21-1，课程班：人工智能、机器人与伦理1，课程推荐得分：0.0，教师推荐得分：7.5，课程得分分数段：80-85；
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