Künstliche Allgemeine Intelligenz: Eine Geschichte des vorsichtigen Aufbaus von Fähigkeiten

Wir leben in der Ära der Künstlichen Intelligenz, wobei die globale KI‑Marktgröße bereits US$240 billion und jetzt geschätzt wird, bis 2030 über US$730 billion zu liegen, bei einer jährlichen Wachstumsrate von über 17 %.

Unter all dem Aufruhr rund um KI ist ein Paradigma, das die Aufmerksamkeit aller auf sich gezogen hat, AGI, Künstliche Allgemeine Intelligenz.

Aber was ist das? Warum reden alle darüber, und warum ist die wissenschaftliche und technologische Gemeinschaft so begierig darauf, jede Entwicklung zu beobachten? Lassen Sie uns tiefer eintauchen, um es besser zu verstehen.

Bevor wir jedoch direkt in die Künstliche Allgemeine Intelligenz einsteigen, lassen Sie uns versuchen, zu bestimmen, was allgemeine Intelligenz bedeutet.

Festlegung der Konturen der allgemeinen Intelligenz

Allgemeine Intelligenz impliziert die Fähigkeit, eine Reihe von Zielen zu erreichen und verschiedene Aufgaben auszuführen, deren Kontexte und Umgebungen unterschiedlich sind. Systeme, die ‘allgemein intelligent’ sind, müssen:

• Probleme und Situationen bewältigen, die wesentlich anders sind als das, was vorhersehbar wäre
• In der Lage sein, das erworbene Wissen zu verallgemeinern, sodass es von einem Problemkontext auf andere übertragen werden kann.

Die wissenschaftliche Gemeinschaft erwartet außerdem, dass verschiedene reale allgemeine Intelligenzen einige gemeinsame Eigenschaften teilen, ohne jedoch genau zu wissen, welche das sein könnten.

Die Prämisse der Künstlichen Allgemeinen Intelligenz baut auf diesen Merkmalen der allgemeinen Intelligenz auf und versucht, darüber hinaus zu denken.

Die Kernhypothese von AGI

Die Hypothese erhielt ihre erste offizielle Formulierung in einem Paper mit dem Titel “Artificial General Intelligence: Concept, State of the Art, and Future Prospects,” veröffentlicht im Journal of Artificial General Intelligence von Ben Goertzel. Die Hypothese besagte Folgendes:

„Die Schaffung und das Studium synthetischer Intelligenz mit ausreichend breitem (z. B. menschenähnlichem) Umfang und starker Generalisierungsfähigkeit ist im Grunde qualitativ anders als die Schaffung und das Studium synthetischer Intelligenz mit deutlich engerem Umfang und schwächerer Generalisierungsfähigkeit.“

Um seine Merkmale auszuarbeiten, wird AGI einen ausreichend breiten Umfang haben und über eine starke Generalisierungsfähigkeit verfügen.

In einer populäreren Schreibweise und Erklärung wissenschaftlicher Dinge ist AGI ein Strom theoretischer KI‑Forschung, der darauf abzielt, KI mit einem menschlichen Niveau kognitiver Funktionen zu entwickeln, einschließlich der Fähigkeit zum Selbstlernen.

Viele Forscher glauben, dass es praktisch nicht möglich sei, KI auf ein „menschliches Niveau kognitiver Funktionen“ zu heben. Dennoch wird sie eindeutig als eine stärkere Form von KI im Vergleich zu den schwachen oder engeren KI‑Systemen, die wir bisher gesehen haben, angesehen.

Künstliche Allgemeine Intelligenz als „Starke KI“

Laut IBM ist „Starke künstliche Intelligenz (KI), auch bekannt als Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) oder allgemeine KI, eine theoretische Form von KI, die verwendet wird, um eine bestimmte Denkweise der KI-Entwicklung zu beschreiben. Wenn Forscher starke KI entwickeln können, würde die Maschine eine Intelligenz benötigen, die der des Menschen entspricht; sie würde ein selbstbewusstes Bewusstsein besitzen, das Probleme lösen, lernen und für die Zukunft planen kann.“

Starke KI würde im Wesentlichen wie ein Mensch auf kognitiver Ebene funktionieren. Sie würde wie ein Kind beginnen, durch Eingaben und Erfahrungen zu lernen und Fortschritte in ihren Fähigkeiten machen, um schließlich zu einer Maschine zu werden, die so intelligent ist, dass sie nicht mehr vom menschlichen Gehirn zu unterscheiden ist.

Funktional würde sich starke KI von schmaler oder schwacher KI durch ihre Fähigkeit unterscheiden, eine Vielzahl und Vielfalt von Aufgaben zu bewältigen.

Um diese Unterscheidung zu verdeutlichen, konzentriert sich schwache oder enge KI darauf, eine wiederholende Aufgabe auszuführen, während starke KI verschiedene Aufgaben gleichzeitig erledigen kann. Noch wichtiger ist, dass schwache oder enge KI stets von menschlichen Eingaben abhängt, während AGI bzw. starke KI, sobald sie die anfänglichen Wachstums‑ und Lernphasen abgeschlossen hat, nicht mehr auf Anweisungen von Menschen angewiesen sein wird. Sie wird ein Bewusstsein erzeugen, das dem menschlichen ähnelt, anstatt es zu simulieren.

Mit all diesen Erkenntnissen als theoretischer Grundlage für AGI stellt sich die Frage, wie man sie angehen soll, insbesondere wenn die Forscher sagen, dass ein ideales AGI nie erreicht werden kann. Es gibt vier grobe Ansätze für AGI: Symbolisch, Emergentistisch, Hybrid und Universalistisch.

Der symbolische Ansatz für AGI: Dieser Ansatz geht davon aus, dass Geister hauptsächlich dazu da sind, Symbole zu manipulieren, die verschiedene Aspekte der Welt oder sich selbst darstellen. Er nimmt außerdem an, dass ein physisches Symbolsystem die Fähigkeit besitzt, symbolische Entitäten einzugeben, auszugeben, zu speichern und zu verändern und dadurch geeignete ausführbare Aktionen auslösen kann, um das Endziel zu erreichen.

Daher zentriert sich die symbolische kognitive Architektur um das Konzept eines „Arbeitsgedächtnisses“, das bei Bedarf auf das Langzeitgedächtnis zurückgreift und eine zentrale Steuerung von Wahrnehmung, Kognition und Handlung nutzt.

Der emergentistische Ansatz für AGI: Der emergentistische Ansatz für AGI geht davon aus, dass die Verarbeitungsfähigkeiten abstrakter Symbole aus niederen subsymbolischen Dynamiken hervorgehen. Einfacher ausgedrückt dreht sich dieser Ansatz um die Betrachtung des menschlichen Gehirns als ein Set einfacher Elemente, die sich bei Bedarf komplex selbst organisieren können.

Der hybride Ansatz für AGI: Der hybride Ansatz für AGI hat das Phänomen „Das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile“ als Leitphilosophie. Er möchte sowohl auf die Stärken als auch auf die Schwächen der symbolischen und emergentistischen Ansätze reagieren, indem er eine integrative, hybride Architektur kombiniert, die Untersysteme nach den beiden Paradigmen betreibt.

Die Kombination kann ein symbolisches Untersystem mit einem großen subsymbolischen System sein oder eine Population kleiner Agenten, von denen jeder sowohl symbolisch als auch subsymbolisch ist.

Der universalistische Ansatz für AGI: Der universalistische Ansatz für AGI beginnt mit Algorithmen, die bei Bereitstellung massiver und unrealistisch enormer Rechenleistung eine immens leistungsfähige allgemeine Intelligenz erzeugen können. Ziel ist es, sie schließlich zu skalieren, indem man sie anpasst, um mit realistischen Rechenressourcen zu arbeiten.

Während all diese Ansätze sich weiterentwickelt haben und die Forschung rund um das Paradigma stetig voranschreitet, haben viele Technologieunternehmen praktische Lösungen rund um AGI entwickelt. Das bekannteste davon ist Open AI.

Führende Unternehmen, die an AGI arbeiten

1. Open AI

OpenAI, am bekanntesten für seine Lösung ChatGPT, verfolgt eine AGI‑zentrierte Vision. In einem Blog‑Post, der am 24. Februar 2023 veröffentlicht wurde, begann das Unternehmen seine Pläne ohne jede Unklarheit. Es erklärte, seine Mission sei es, „sicherzustellen, dass Künstliche Allgemeine Intelligenz – KI‑Systeme, die im Allgemeinen intelligenter als Menschen sind – der gesamten Menschheit zugutekommt.“

Das Unternehmen sagte, dass seine Systeme, die AGI näher kommen, „immer vorsichtiger bei der Erstellung und dem Einsatz“ seiner Modelle werden. Als Beispiele hob es die Einführung von InstructGPT und ChatGPT hervor.

Was ist ChatGPT?

Erstellt von Open AI und am 30. November 2022 gestartet, ist ChatGPT im Kern ein KI‑gesteuertes Tool zur Verarbeitung natürlicher Sprache, das menschenähnliche Unterhaltungen mit dem Chatbot ermöglicht. Es kann nicht nur Fragen beantworten, sondern auch beim Verfassen von E‑Mails, Aufsätzen, Code und mehr helfen.

Klicken Sie hier für die Liste der fünf besten ChatGPT-Erweiterungen.

Was ist Instruct GPT?

Instruct GPT, ein von Open AI geprägter Begriff, ist ein fortschrittliches KI‑gesteuertes Sprachmodell, das Anweisungen aus einem Texteingabe‑Prompt folgen kann. Seine fortgeschrittenen Fähigkeiten, textbasierte Anforderungen zu verstehen und entsprechende textbasierte Antworten zu generieren, machen es zu einem leistungsstarken Werkzeug für zahlreiche service‑ und inhaltsbasierte Zwecke.

Open AI Chat GPT in Zahlen

Laut den zuletzt verfügbaren Zahlen hat ChatGPT von OpenAI mehr als 100 million wöchentliche aktive Nutzer. Berichte, die am 12. Oktober 2023 veröffentlicht wurden, besagten, dass OpenAI einen Jahresumsatz von US$1,3 Milliarden erzielt und mehr als US$100 Millionen pro Monat generiert, was einem Anstieg von 30 % gegenüber den Zahlen aus dem Sommer 2023 entspricht.

Open AI organisatorische Umstrukturierung

OpenAI stand jedoch zuletzt in den Nachrichten wegen seiner organisatorischen Umstrukturierung, die weltweit in der Technologie‑ und Investitionsgemeinschaft Aufsehen erregte. Der Vorstand beschloss, den CEO Sam Altman zu entlassen, weil er nicht „konsequent offen“ in seiner Kommunikation war. Fünf Tage nach seiner plötzlichen Entlassung entschied der Vorstand jedoch, Altman wieder in seine frühere Position zurückzuholen.

Berichten zufolge hatte jedes einzelne Mitglied des Open‑AI‑Personals einen Brief mitunterzeichnet, in dem sie erklärten, dass sie erwägen würden zu kündigen, wenn Herr Altman nicht wieder in seine frühere Position zurückgebracht würde. Einer der Vorstandsmitglieder, die für die Entlassung von Sam Altman verantwortlich waren, Open AIs Chefwissenschaftler Ilya Sutskever, schrieb auf seinem X‑Handle Folgendes: following: “I deeply regret my participation in the board’s actions. I never intended to harm OpenAI. I love everything we’ve built together, and I will do everything I can to reunite the company.”

Mit Herrn Altman zurück als CEO von Open AI scheint die Kontroverse ein Relikt der Vergangenheit zu sein.

Während OpenAI am prominentesten ist, um im AGI‑Bereich Aufmerksamkeit zu gewinnen, gibt es seit langem weitere Akteure. DeepMind ist ein solcher Akteur, der seit 2010 tätig ist.

2. DeepMind

DeepMind’s offizielles langfristiges Ziel ist es, „Intelligenz zu lösen, indem allgemeinere und fähigere Problemlösungs‑Systeme entwickelt werden, die als Künstliche Allgemeine Intelligenz bekannt sind.“ Das Unternehmen ging 2014 eine Partnerschaft mit Google ein.

Das Betriebsprinzip von DeepMind war stets, die Wissenschaft voranzutreiben, um der Menschheit zu nutzen. Daher möchte es künstliche Intelligenz einsetzen, um gesellschaftlichen Bedürfnissen und Erwartungen gerecht zu werden.

Was als bisheriger Erfolg von DeepMind gewertet werden kann, ist, dass seine Programme gelernt haben, Augenerkrankungen so effektiv wie die weltweit besten Ärzte zu diagnostizieren, 30 % der Energie zu sparen, die zur Kühlung von Rechenzentren verwendet wird, die komplexen dreidimensionalen Formen von Proteinen vorherzusagen und damit den Weg für Fortschritte in der Pharmaindustrie zu revolutionieren.

Laut verfügbaren data hat DeepMind nur eine Finanzierungsrunde am 1. Februar 2011 abgeschlossen, bevor es mit Google zusammenarbeitete. Die Investoren waren Founders Fund und Horizons Ventures. Die Finanzierung belief sich Berichten zufolge auf US$50 million.

3. Adept

Ein weiterer aufstrebender Akteur im Bereich AGI ist Adept. Im März 2023, kaum ein Jahr alt, hat das Startup mit nur 25 Mitarbeitenden raised funds aufgenommen, indem es eine rudimentäre Version eines digitalen Assistenten demonstrierte.

Adept hat untersucht, wie Menschen Computer nutzen, um ein KI‑Modell zu bauen, das einen Textbefehl in eine Reihe von Aktionen umwandeln kann. Die Finanzierungsrunde wurde mit einer Post‑Money‑Bewertung von US$1 billion abgeschlossen.

Laut David Luan, dem Mitbegründer von Adept, möchte das Unternehmen dasselbe Modell für die Berechnung entwickeln, ähnlich wie ein Synthesizer einem Musiker ermöglicht, die Klänge vieler Instrumente zu spielen, ohne das Originalinstrument erlernen zu müssen.

AGI: Der Weg nach vorn

Die Menschen haben unterschiedliche Ansichten über das Potenzial von AGI. Einige glauben, dass AGI gefährliche Konsequenzen für die Menschheit haben könnte, während andere glauben, dass AGI nicht das erreichen kann, was wir erwarten.

Laut Diego Klabjan, Professor an der Northwestern University und Gründungsdirektor des Master‑Studiengangs für Analytics der Schule:

„Menschliche Gehirne haben Milliarden von Neuronen, die auf sehr faszinierende und komplexe Weise verbunden sind, und der aktuelle Stand der Technik ist nur einfache Verbindungen, die sehr einfachen Mustern folgen. Von ein paar Millionen Neuronen zu Milliarden Neuronen mit der heutigen Hardware‑ und Software‑Technologie zu gelangen – das sehe ich nicht kommen.“

Das Future of Humanity Institute der Universität Oxford führte eine Umfrage unter 352 Forschern im Bereich Maschinelles Lernen über das Entwicklungspotenzial von KI durch. Die Medianzahl der Befragten machte bemerkenswerte jahresweise Vorhersagen.

• Bis 2026: könnten Maschinen in der Lage sein, Schulaufsätze zu schreiben
• Bis 2027: könnten selbstfahrende Lastwagen Fahrer überflüssig machen
• Bis 2031: könnte KI im Einzelhandelssektor Menschen übertreffen
• Bis 2049: könnte KI zum nächsten Stephen King werden
• Bis 2137: könnten alle menschlichen Jobs automatisiert sein

Es ist noch viel zu früh, um vorherzusagen, wohin KI uns letztlich führen wird. Aber wie alle Technologien kann sie zum Guten oder zum Schlechten eingesetzt werden.

Open‑AI‑CEO Sam Altman ist der Ansicht, „es sollte eine gründliche Prüfung aller Bemühungen geben, AGI zu bauen, und eine öffentliche Konsultation für wichtige Entscheidungen.“ Er geht sogar noch weiter und sagt:

„Die Welt könnte sich extrem anders entwickeln als heute, und die Risiken könnten außergewöhnlich sein. Eine fehljustierte superintelligente AGI könnte der Welt gravierenden Schaden zufügen; ein autoritäres Regime mit einer entscheidenden superintelligenten Führung könnte das ebenfalls tun.“

Dennoch gibt es AGI‑Lösungsanbieter wie DeepMind und weitere, die glauben, dass AGI der Vorbote vieler wissenschaftlicher Durchbrüche sein und reale Veränderungen zum Besseren bringen wird. AGI wird definitiv einen bedeutenden Einfluss auf unsere Bestrebungen in Forschung, Ingenieurwesen, Wissenschaft und Sicherheit für die Welt haben. Ein großer Teil des Erfolgs wird zweifellos davon abhängen, wie vorsichtig und abgestimmt menschliche Handlungen sind.

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