Schon sehr lange forschen Experten daran, die künstliche Intelligenz nicht nur schlauer, sondern vor allem menschenähnlicher zu machen. Da stellt sich natürlich die Frage, ob es überhaupt möglich ist, eine künstliche Superintelligenz zu erschaffen. Einen Namen dafür gibt es aber bereits: „Artificial Generell Intelligence“ kurz nur AGI, sie soll in nicht allzu ferner Zukunft das Gehirn des Menschen ersetzen.
Eine ernsthafte Bedrohung?
ChatGPT – diesen Begriff halten sehr viele Menschen für eine ernsthafte Bedrohung. Aber unter Forschern wird das Ganze erst als der Anfang angesehen. Das KI-Sprachmodell ist eine sogenannte schwache KI. Den Begriff „Künstliche Intelligenz“ gibt es bereits seit mehr als 60 Jahren. Mitte der 1950er Jahre tauchte er zum ersten Mal auf und seitdem träumen viele Forscher davon, ein System zu erschaffen, was so wie der Mensch handelt und denkt. Die künstliche Superintelligenz hat den Ehrgeiz, besser als der Mensch zu sein, aber es gibt um diese starke KI seit Jahren immer mehr Diskussionen. Einige Experten halten die künstliche Superintelligenz für Science-Fiction, für andere hingegen ist es der Durchbruch in ein neues Zeitalter.
Wo sind die Grenzen?
Der Hype um die künstliche Intelligenz trägt leider nicht dazu bei, mehr Klarheit in den Streit und die Diskussionen zu bringen. Natürlich sind Laien beeindruckt, aber ChatGPT ist nichts anderes als eine Inselbegabung. Dies gilt übrigens auch für die beliebten Sprachassistenten wie „Alexa“ oder „Siri“ und für Schachcomputer. Alle diese Systeme verstehen ihr Handwerk perfekt, manchmal sogar besser als der Mensch. In den meisten anderen Bereichen können sie dem Menschen aber nicht das Wasser reichen. Gemeint ist damit das Lernverhalten und nicht das allgemeine Verhalten. Der Mensch lernt aus dem, was er früher erlebt hat. Das bereits Erlernte wendet er bei neuen Dingen an und baut sie weiter aus. Die künstliche Intelligenz kann das aber nicht, sie muss, was das Lernen angeht, immer wieder von vorn anfangen.
Was macht AGI anders?
Lernen muss die AGI auch, aber sie lernt aus früheren Anwendungen, genauso wie der Mensch. Mehr noch, die künstliche Superintelligenz kann ihre eigene Leistung beurteilen und sie auch einschätzen. So lernt sie immer weiter und bittet nur bei unüberwindbaren Problemen um Hilfe, was sie dem Menschen noch ähnlicher macht. Allerdings ist das Ganze nur eine von vielen AGI-Definitionen. Experten haben es einmal folgendermaßen formuliert: 100 KI-Fachleute werden darum gebeten, zu definieren, was die AGI meint und es gibt 100 ähnliche, aber trotzdem gleiche Definitionen. Wo steht der Mensch in Sachen AGI? Genau weiß das bedauerlicherweise niemand. Zumindest gibt es in der Theorie Versuche, die AGI zumindest mithilfe einer Formel zu definieren.
Fazit
Es geht zum einen um Algorithmen und zum anderen um künstliche neuronale Netze. Eine der Theorien besagt: Es muss der richtige Algorithmus gefunden werden, der dann in jede beliebige Architektur der künstlichen neuronalen Netze passt. Die andere Theorie hingegen sagt: Baue zunächst eine passende Architektur von künstlichen, neuronalen Netze und füge erst dann nachträglich die Algorithmen ein. Irgendwie klingt das einem sehr abstrakten und abstrusen Problem mit mathematischem Hintergrund. Aktuell lässt sich dieses Problem fatalerweise nicht lösen, da die Formel aus sehr vielen Unbekannten besteht. Das Gehirn des Menschen ist schließlich auch ein komplexes System, was keiner versteht.
Bild: @ depositphotos.com / porndusit@gmail.com
Häufige Fragen
Was ist künstliche Superintelligenz (AGI)?
Künstliche Superintelligenz, auch als Artificial General Intelligence (AGI) bezeichnet, ist ein KI-System, das menschenähnlich denkt und handelt, besser als der Mensch in verschiedenen Bereichen sein soll.
Wie unterscheidet sich AGI von schwacher KI?
Schwache KI, wie ChatGPT, ist auf spezifische Aufgaben beschränkt, während AGI in der Lage sein soll, aus Erfahrungen zu lernen und komplexe Probleme eigenständig zu lösen.
Sind wir nah an der Entwicklung von AGI?
Aktuell gibt es viele Diskussionen und unterschiedliche Meinungen unter Experten, ob AGI in naher Zukunft realisierbar ist oder ob es sich um Science-Fiction handelt.
Was sind die Herausforderungen bei der Entwicklung von AGI?
Die Hauptschwierigkeiten liegen in der Schaffung geeigneter Algorithmen und neuronaler Netze, die das Lernen und die Selbstbewertung ermöglichen.
Wie lernen AGI-Systeme im Vergleich zu Menschen?
AGI-Systeme lernen aus früheren Anwendungen ähnlich wie Menschen, während schwache KI oft von Grund auf neu lernen muss.
Welche Rolle spielen Algorithmen in der AGI-Entwicklung?
Algorithmen sind entscheidend für die Funktionsweise von AGI, da sie bestimmen, wie das System lernt und sich anpasst.
Gibt es eine einheitliche Definition von AGI?
Nein, es gibt viele verschiedene Definitionen von AGI, und Experten haben oft unterschiedliche Ansichten darüber, was genau AGI ausmacht.
Wie wird die öffentliche Wahrnehmung von KI beeinflusst?
Der Hype um KI-Technologien kann zu Missverständnissen führen, da viele Menschen glauben, dass Systeme wie ChatGPT bereits AGI sind, obwohl sie nur schwache KI darstellen.
Was sind neuronale Netze?
Neuronale Netze sind rechnerische Modelle, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind und zur Verarbeitung von Informationen in KI-Systemen verwendet werden.
Warum ist das Verständnis des menschlichen Gehirns wichtig für die AGI-Entwicklung?
Das menschliche Gehirn ist ein komplexes System, dessen Funktionsweise noch nicht vollständig verstanden ist, was die Entwicklung von AGI zusätzlich erschwert.
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