Artificial General Intelligence (AGI)

Was ist Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI)?

Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI), oft auch als “Starke KI” bezeichnet, stellt den Heiligen Gral der Informatik dar. Im Gegensatz zu den “Schwachen KI”-Systemen, die wir heute verwenden – die darauf ausgelegt sind, bei spezifischen Aufgaben wie Schachspielen, Gesichtserkennung oder Sprachübersetzung zu glänzen – würde AGI eine generalisierte kognitive Fähigkeit besitzen.

Ein AGI-System wäre in der Lage, jede intellektuelle Aufgabe auszuführen, die ein Mensch bewältigen kann. Es würde nicht nur vorprogrammierten Regeln folgen, sondern die Kapazität besitzen für:

• Abstraktes Denken
• Gesunden Menschenverstand
• Transferlernen (Wissen von einem Bereich auf einen anderen anwenden)
• Selbstbewusstsein und Bewusstsein (umstritten)

Der Unterschied zwischen Schwacher KI und AGI

Um AGI zu verstehen, muss man sie mit der aktuellen Technologie vergleichen:

• Schwache KI (Narrow AI): Ein Schachcomputer wie Deep Blue kann einen Großmeister schlagen, aber kein Auto fahren oder ein Gedicht schreiben. Er ist brillant, aber unflexibel; er versagt außerhalb seines spezifischen Trainings.
• AGI (Starke KI): Eine AGI könnte morgens Schach lernen, nachmittags eine Krankheit diagnostizieren und abends eine Symphonie schreiben. Sie ahmt die fluide Intelligenz des menschlichen Gehirns nach.

Schlüsselkonzepte und Tests für AGI

Wie werden wir wissen, wann wir AGI erreicht haben? Mehrere Benchmarks wurden vorgeschlagen:

1. Der Turing-Test

1950 von Alan Turing vorgeschlagen, besagt dieser Test, dass eine Maschine intelligent ist, wenn sie sich mit einem Menschen so unterhalten kann, dass sie nicht von einem anderen Menschen zu unterscheiden ist. Obwohl klassisch, argumentieren viele, dass er eher Täuschung als echtes Verständnis testet.

2. Der Kaffee-Test

Apple-Mitbegründer Steve Wozniak schlug einen praktischeren Test vor: Ein Roboter muss in der Lage sein, ein zufälliges amerikanisches Haus zu betreten, herauszufinden, wie man sich in der Küche zurechtfindet, die Geräte zu identifizieren und ohne Hilfe eine Tasse Kaffee zu kochen. Dies erfordert Wahrnehmung, Planung und motorische Fähigkeiten.

3. Der Roboter-Studenten-Test

Vorgeschlagen von Ben Goertzel, fordert dieser eine KI heraus, sich an einer Universität einzuschreiben, Kurse zu belegen und einen Abschluss zu machen, genau wie ein Mensch es würde.

Der Weg zur AGI: Aktuelle Ansätze

Forscher verfolgen verschiedene Wege, um allgemeine Intelligenz zu erreichen:

• Large Language Models (LLMs): Systeme wie GPT-4 zeigen Funken von allgemeinem logischen Denken, vermissen aber noch echte Weltmodelle und logische Konsistenz.
• Gehirn-Emulation: Der Versuch, die biologische Struktur des menschlichen Gehirns Neuron für Neuron zu kartieren und zu simulieren.
• Hybride Systeme: Die Kombination von symbolischer KI (Logik und Regeln) mit neuronalen Netzen (Mustererkennung), um robusteres logisches Denken zu schaffen.

Risiken und die Singularität

Die Entwicklung von AGI birgt tiefgreifende Implikationen. Futuristen wie Ray Kurzweil sagen die Technologische Singularität voraus – einen Punkt, an dem AGI beginnt, sich selbst rekursiv zu verbessern, was zu einer Intelligenzexplosion führt, die das menschliche Verständnis weit übersteigt.

Prominente Persönlichkeiten wie Elon Musk und Sam Altman haben Organisationen (OpenAI, Neuralink) gegründet, die sich darauf konzentrieren sicherzustellen, dass AGI, wenn sie eintrifft, mit menschlichen Werten und Sicherheit im Einklang steht. Die Herausforderung des “Alignment” – sicherzustellen, dass ein superintelligentes System das will, was wir wollen – wird als eines der wichtigsten Probleme in der menschlichen Geschichte angesehen.