Künstliche allgemeine Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI) ist ein KI-Agent, der in der Lage ist, komplexe Probleme zu lösen, kritisch zu denken und kognitive Funktionen auszuüben, ganz wie ein Mensch es tut. Derzeit ist sie noch ein hypothetischer Zweig der künstlichen Intelligenz, an dem Forscher und Unternehmen aktiv arbeiten.
Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren ein rasantes Wachstum verzeichnet. Und auch für die meisten Unternehmen, die versuchen, sich in der modernen Welt zurechtzufinden, ist KI ein wichtiges Thema. Experten auf allen Ebenen – von Führungskräften bis hin zu neuen Mitarbeitern – sind von der Zukunft mit KI begeistert (auch wenn es ebenso zahlreiche Bedenken gibt). Und angesichts des plötzlichen Booms durch die Verfügbarkeit von generativer KI fragten sich viele anfangs, ob die KI bald in vielen Bereichen die menschlichen Mitarbeiter ersetzen werde.
Bisher hat KI die Menschheit noch nicht überflüssig gemacht. Die Geschäftswelt hat stattdessen begonnen, mit den Fähigkeiten von KI die Effizienz zu verbessern und Workflows zu optimieren. Dies liegt zum Teil daran, dass die derzeit verfügbare KI das ist, was Forscher als schwache KI bezeichnen. Starke KI, auch bekannt als künstliche allgemeine Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI), die menschliche Fähigkeiten besitzt, könnte weltweit drastischere Auswirkungen haben – vorausgesetzt, dieser derzeit hypothetische Traum wird jemals Wirklichkeit.
KI (oder schwache künstliche Intelligenz) ist Technologie, die in der Lage ist, spezialisierte Aufgaben auszuführen – oftmals besser als Menschen. Die KI, die die meisten Menschen derzeit kennen, ist schwache KI. Und trotz ihrer begrenzten Fähigkeiten ist sie äußerst erfolgreich. Schwache KI arbeitet mit zwei Arten von Maschinen: reaktive Maschinen und Maschinen mit begrenztem Arbeitsspeicher. Reaktive Maschinen reagieren direkt auf gestellte Anfragen, können jedoch weder Daten speichern noch aus früheren Erfahrungen lernen. Maschinen mit begrenztem Arbeitsspeicher speichern Informationen und lernen dazu, wenn sie auf neue Daten stoßen.
Viele Menschen wissen nicht, wie viel schwache KI Teil ihres Alltags ist. Einige Beispiele für KI:
- ChatGPT, ein generatives Sprachmodell
- E-Mail-Spamfilter
- Zufällige Wiedergabe in Musik-Apps wie Spotify
- GPS-Navigation wie Google Maps
- Autokorrektur-Funktionen für SMS Intelligente Assistenten wie Siri oder Alexa
Starke KI (künstliche allgemeine Intelligenz) kann alle Aspekte des menschlichen kognitiven Denkens entwickeln, unter anderem Probleme lösen, kritisch denken und lernen. AGI kann Informationen erfassen, sie dann in einem neuen Szenario anwenden und sich veränderten Umgebungen anpassen. Derzeit gibt es starke KI noch nicht, aber Menschen haben sich schon lange vorgestellt, wie sie aussehen könnte: von den skurrilen oder kompetenten Androiden in Star Wars und Star Trek bis hin zu den böswilligen AGIs in 2001: Odyssee im Weltraum und Terminator.
Schwache KI kann derzeit nur bestimmte Aufgaben ausführen, dies gelingt ihr aber sehr gut, oftmals besser als Menschen. In der Regel reduziert der Einsatz von KI menschliche Fehler und steigert die Effizienz. Starke KI wird wahrscheinlich ähnliche Vorteile bieten. Sie kann Aufgaben ohne menschliche Fehler und in unvorstellbarer Geschwindigkeit ausführen.
Der Hauptunterschied zwischen diesen beiden Varianten ist, dass starke KI die Fähigkeit haben wird, wirklich wie ein echter Mensch zu lernen und zu denken. Schwache KI kann nur genauso funktionieren, wie es ihre Programmierung vorsieht. Wenn sie in der Lage ist, eigene Ideen zu entwickeln und sich selbst zu verbessern, wird sie zu einer starken KI.
Bis zur AGI ist es vielleicht noch ein weiter Weg, aber Forscher lassen sich nicht davon abhalten, über AGI hinaus auf den nächsten wichtigen Meilenstein zu blicken. Wissenschaftler sagen voraus, dass der nächste Schritt nach der Entwicklung echter künstlicher allgemeiner Intelligenz die Entwicklung einer künstlichen Superintelligenz sein wird. Genau wie starke KI wird sie alle Aufgaben bewältigen, die menschliche kognitive Fähigkeiten leisten können. Superintelligenz wird sich jedoch völlig ihrer selbst bewusst sein und die menschliche Intelligenz übertreffen. Sie wird mehr leisten können als Menschen. Derzeit ist Superintelligenz noch bloße Theorie, ebenso wie AGI.
Bevor aktuelle KI zu AGI werden kann, muss sie bestimmte Fähigkeiten erlangen:
AGI muss die Fähigkeit entwickeln, räumliche Merkmale zu sehen und zu beurteilen. Derzeit kann KI Farben nicht vollständig erkennen. Beispielsweise kann KI oft nicht erkennen, ob ein Stoppschild rot ist, wenn darauf Aufkleber angebracht sind. Eine AGI hätte ebenso wie ein Mensch kein Problem mit der Vielzahl von Farben und wäre in der Lage, das Objekt als Stoppschild zu identifizieren. KI ist auch nicht in der Lage, dreidimensionale Informationen aus einem statischen Bild zu extrahieren. AGI wird ein Bild betrachten und wissen, dass etwas eine Kugel ist, auch wenn das Bild nur zweidimensional ist.
Menschen können auch erkennen, aus welcher Richtung Geräusche kommen, und Gespräche verstehen, die im Hintergrund geführt werden. KI kann das nicht, aber AGI wäre in der Lage, räumliche Entfernungen zu beurteilen und ruhigere Gespräche zu verfolgen, die gleichzeitig mit anderen lauteren Gesprächen stattfinden.
Menschliche Hände können mühelos eine Vielzahl von Aufgaben ausführen. Damit etwas zu echter AGI wird, müsste es eine ähnliche Feinmotorik entwickeln. Beispielsweise könnte AGI ein Puzzle lösen oder Objekte bewegen.
Selbst kleine Kinder können mehrere Sätze lesen und sie besser verstehen, als KI es derzeit kann. Damit AGI entstehen kann, muss sie alle Arten von Kommunikation lesen, verfolgen und verstehen können. Dazu gehört auch, die Sprache selbst und die Bedeutung dahinter zu verstehen. Diese Fähigkeit ist eine wesentliche Grundlage für AGI, damit sie lernen kann, was sie wissen muss, um komplexere Aufgaben auszuführen.
Damit AGI entstehen kann, muss sie in der Lage sein, ein Problem zu erkennen und zu lösen. Derzeit hat kein bekanntes System die nötigen Fähigkeiten, um ein Problem ohne Prompt effektiv zu lösen. In der Zukunft wird AGI möglicherweise Probleme selbst diagnostizieren und beheben können.
Es gibt KI-Modelle, die in dreidimensionalen Räumen navigieren und diese Räume projizieren können. Echte AGI wird jedoch über diese Fähigkeiten verfügen, ohne dass hierfür menschliches Eingreifen erforderlich ist. Derzeit können KI-Modelle viele dieser Aufgaben bewältigen, aber nicht ohne menschliche Anleitung. AGI wird völlig eigenständig in der Lage sein, Räume abzubilden und darin bestimmte Orte aufzufinden.
KI, wie sie derzeit existiert, kann nicht wirklich etwas Neues schaffen. Sie kann Prompts befolgen und Zeichenfolgen zusammenfügen, aber keine eigenen Inhalte generieren. AGI wird hingegen wirklich kreativ sein. Experten sagen sogar voraus, dass AGI in der Lage sein wird, ihren eigenen Code neu zu schreiben und zu verbessern, um weiterhin Höchstleistungen zu erbringen.
Im Idealfall ist AGI etwas, mit dem Menschen interagieren wollen. Dafür muss AGI lernen, die Emotionen von Menschen aus ihrer Körpersprache und ihrem Gesichtsausdruck abzuleiten und anhand dieser Informationen herauszufinden, wie sie mit ihnen interagieren kann. KI kann inzwischen manche Emotionen mithilfe von Gesichtsscans erkennen, aber nur in begrenztem Umfang und mit vielen Fehlern. Schließlich haben selbst Menschen oft damit Probleme, Emotionen richtig zu verstehen.
Wenn AGI in der Lage ist, Emotionen zu verstehen, kann sie so mit Menschen interagieren, dass es sich natürlich anfühlt. Diese Kommunikation wird nichts mehr mit den generierten Antworten persönlicher Assistenten wie Siri und Alexa zu tun haben. AGI wird in der Lage sein, ohne Vorgaben Gespräche zu führen und anhand der Emotionen von Menschen festzulegen, was sie sagen möchte.
Forscher arbeiten kontinuierlich an der Erweiterung der künstlichen Intelligenz und der Entwicklung einer AGI. Hier einige der Methoden, mit denen Menschen künstliche allgemeine Intelligenz entwickeln:
Manche glauben, dass die Fähigkeit, symbolisches Denken zu verstehen und zu nutzen, das ist, was menschliche Intelligenz ausmacht. Diese Forscher versuchen, der Technologie diese Art des Denkens beizubringen. Sie glauben, dass AGI entsteht, wenn sie dieses Ziel erreichen.
Dieser Forschungsbereich konzentriert sich darauf, dass das menschliche Gehirn ein komplexes Netz von Nervenzellen ist, die elektrische Signale aussenden. Forscher in diesem Bereich versuchen, diese Art von System nachzubilden, und hoffen, dass dadurch AGI entstehen wird.
Manche betrachten menschliche Intelligenz als hybrides System, in dem viele verschiedene Komponenten zusammenarbeiten, um etwas Größeres zu schaffen als die Summe seiner Teile. Forscher versuchen auf vielfältige Weise, dies nachzuahmen, damit menschliche Intelligenz entsteht.
Diese Forscher glauben, dass sie die Theorie der allgemeinen Intelligenz einfach mathematisch lösen müssen, um AGI zu schaffen. Sie arbeiten mit rein theoretischen Modellen, in der Hoffnung, sie in die reale Welt zu übertragen.
Manche Wissenschaftler glauben, dass menschliche Intelligenz nur möglich ist, wenn auch ein physischer Körper vorhanden ist. Sie arbeiten daran, KI in physische Darstellungen des menschlichen Körpers zu integrieren, damit der Durchbruch zur AGI gelingt.
AGI ist für die meisten Forscher ein Ziel, das weit in der Zukunft liegt. Dennoch wissen sie, dass die Entwicklung bestimmter technologischer Fähigkeiten die AGI-Forschung voranbringen wird. Hier einige der wichtigsten Bereiche, die kontinuierlich verbessert werden:
Deep Learning ist eine KI-Disziplin, bei der neuronale Netze trainiert werden, um komplexe Beziehungen zwischen Daten zu verstehen. Forscher werden komplizierte Netze erstellen und das Verständnis der KI für Text, Audio, Bilder, Videos und andere Informationstypen trainieren.
Generative KI ist ein Teilgebiet des Deep Learning, bei der KI Inhalte aus erlerntem Wissen generiert. Diese Modelle werden mithilfe riesiger Datenmengen trainiert, damit sie lernen, Inhalte zu generieren, wie eigentlich nur menschliche Kreativität es kann.
Natural Language Processing (NLP), also die Verarbeitung natürlicher Sprache, ist ein Zweig der KI, mit dem KI-Modelle menschliche Sprache verstehen und generieren können. Diese Technologie liegt KI-Tools wie Chatbots zugrunde.
Computer Vision ist die Fähigkeit von KI, räumliche Informationen aus visuellen Daten zu extrahieren, sie zu analysieren und sie zu verstehen. Sie wird entwickelt, um selbstfahrende Autos zu entwickeln, die Hindernisse erkennen und das Fahrzeug entsprechend enken können.
In diesem Feld geht es darum, mechanische Apparate zu erstellen, die physische Aufgaben ausführen können. Auf diese Weise könnte sich AGI physisch umfassender manifestieren und mehr Dienstleistungen und Aufgaben ausführen.
AGI existiert noch nicht, und es gibt derzeit einige Schwierigkeiten, die diesen Forschungsbereich zu einer echten Herausforderung machen:
Derzeit können viele KI-Systeme nicht miteinander kommunizieren. Es gibt widersprüchliche Interessen, die zu einem Mangel an Datenaustausch zwischen den Forschern und den Modellen führen. Diese Lücken verhindern, dass die Universalität der KI zunimmt.
Es ist schon für Menschen schwer genug, zu verstehen, wie der menschliche Geist funktioniert. Ohne vollständig zu verstehen, was es bedeutet, intelligent zu sein, kann es schwierig sein, Technologie mit menschlichen Fähigkeiten zu entwickeln. Dafür müssen Forscher zuerst verstehen, wie die Intelligenz bei Menschen funktioniert.
KI-Systeme arbeiten in isolierten und eigenständigen Umgebungen. Derzeit gibt es keine Protokolle, die den Datenaustausch und die Zusammenarbeit regulieren und ermöglichen. Dementsprechend gibt es noch nicht das komplexe Netzwerk einer sozialen menschlichen Umgebung, die ein AGI-Modell entwickeln müsste.
Die ultimative Geschäftsstrategie besteht darin, eine Kapitalrendite aus den Ressourcen zu erzielen, die in die Entwicklung und Nutzung von KI investiert werden. KI-Ergebnisse lassen sich jedoch nur schwer messen, da ein Großteil der Entwicklung in kleinen Teilen oder Phasen erfolgt, nicht in Form eines vollständigen Endprodukts. Daher passt die Forschung nicht immer gut in die Strategie.
Allzu oft fehlt es Unternehmen an Plänen oder Richtlinien für KI und dafür, wie sie in ihren Geschäftsbetrieb implementiert werden soll. Außerdem haben Führungsteams nur selten ein tiefgehendes Verständnis dafür, wie KI-Systeme funktionieren, und müssen daher teure KI-Experten einstellen. Das macht die Implementierung kostspielig und erschwert die Entwicklung eines komplexen AGI-Systems.
Die Diskussion über KI-Systeme, die wie Menschen denken und handeln, erzeugt in der Regel große Angst. Menschen befürchten, dass AGI die Welt übernimmt oder die Privatsphäre vollständig verloren geht. Die meisten dieser Sorgen beruhen eher auf Emotionen als auf rationalem Denken. Dennoch gibt es einige sehr reale Risiken, die mit dem Aufbau eines AGI-Systems einhergehen. Hier einige der Befürchtungen:
Menschen, die AGI für böswillige Zwecke nutzen
Voreingenommenheit (sogenannter „Bias“), die das Training der AGI beeinflusst, sodass ein voreingenommenes Modell entsteht.
Mangelnde Sicherheit für (personenbezogene) Daten
Probleme mit der Gesetzgebung für diese Art von Technologie
AGI ist darauf ausgelegt, alles zu schaffen, was ein Mensch tun kann – und das bringt viele Vorteile mit sich:
Viele alltägliche Aufgaben sind eintönig und stehen Produktivitätssteigerungen im Weg. AGI könnte viele dieser Aufgaben erledigen, und zwar viel schneller als ein Mensch. So müssten wir alle diese einfachen Aufgaben nicht mehr ausführen. Zum Beispiel könnten voll funktionsfähige selbstfahrende Autos dafür sorgen, dass Menschen nicht mehr selbst fahren müssen. Stattdessen könnten sie sich einfach von einem Ort zum anderen transportieren lassen. AGI könnte auch in der Lage sein, Regale aufzufüllen oder sogar Haushaltsaufgaben zu erledigen.
AGI wird in der Lage sein, lange Zeit zu arbeiten – ohne Pausen und mit gleichbleibend hoher Leistung. Sie kann Aufgaben erledigen, ohne die Konzentration zu verlieren, sich ablenken zu lassen oder müde zu werden. Das könnte bedeuten, dass AGI dann viele Aufgaben vollständig selbständig erledigt und dass keine Mitarbeiter mehr benötigt werden. In anderen Fällen kann sie eine eher unterstützende Rolle spielen, z. B. indem sie Chirurgen bei langwierigen Operationen hilft.
Manche Arbeiten sind für Menschen sehr gefährlich, und starke KI könnte eine Möglichkeit sein, den Bedarf an menschlicher Arbeit in diesen Bereichen zu reduzieren. Beispielsweise kann Bergbau Gesundheitsschäden verursachen, und Schweißarbeiten unter Wasser sind unglaublich gefährlich. AGI-Roboter, die so geschickt wie Menschen sind, könnten an diesen Orten alle erforderlichen Aufgaben ausführen, ohne dass Menschen gefährdet werden.
Manche hoffen auch, dass AGI-Roboter eine Hilfe bei der Erkundung des Weltraums sein könnten. Diese Maschinen würden weniger Ressourcen für den Transport benötigen und könnten Wissenschaftlern viel detailliertere Forschungsdaten liefern, als es aktuelle Technologien können.
Schwache KI ist bereits in der Lage, Katastrophen in bestimmten Kontexten zu erkennen, um die Prävention zu unterstützen. Eine starke KI wird diese Fähigkeit noch verbessern und angesichts unsicherer Ereignisse wertvolle Hilfe leisten. Ein AGI-Modell kann beispielsweise eine Katastrophe vorhersagen und die besten Evakuierungsrouten aufzeigen.
AGI wirft einige ethische Fragen auf. Die größte Sorge besteht in der Regulierung dieser leistungsstarken Technologien. Wer würde entscheiden, wie AGI verwendet wird? Wer ist verantwortlich, wenn etwas schiefgeht? Diese Fragen müssen bei der Entwicklung von AGI unbedingt beantwortet werden, was jedoch unglaublich schwierig sein kann. Derzeit ist niemand verantwortlich für KI und für die Definition ethischer Richtlinien.
Ein weiteres ethisches Problem ist das faire Training der AGI-Technologie. Experten prognostizieren, dass starke KI-Modelle mit großen Datenmengen trainiert werden müssen. Das könnte dazu führen, dass menschliche Vorurteile in die AGI gelangen. Wenn eine AGI nur mit bestimmten Daten trainiert wird, kann sie später voreingenommen sein.
Es kann schwierig sein, festzustellen, ob jemand eine AGI entwickelt hat, weil sich Intelligenz nicht messen lässt. Forscher haben Tests dafür vorgeschlagen, ob etwas als echte starke KI betrachtet werden kann:
Der Turing-Test ist die ursprüngliche Methode zum Testen von KI, die in den 50er Jahren von Alan Turing, einem britischen Forscher, entwickelt wurde. Er erkannte, dass echte AGI in der Lage sein wird, ein Gespräch mit einem Menschen zu führen, ohne dass dieser bemerkt, dass er mit einer Maschine spricht. Der Mensch wird glauben, dass er mit einem anderen Menschen spricht, weil die Maschine Menschen sehr gut imitiert.
Am Test sind drei Parteien beteiligt: Ein menschlicher Tester muss herausfinden, welche der beiden anderen Parteien der Mensch und welche die Maschine ist. Wenn der Tester die Maschine nicht erkennt, wird sie als AGI betrachtet.
Laut Steve Wozniak, Mitbegründer von Apple, könnte eine Maschine mit echter menschlicher Intelligenz höchstwahrscheinlich den gesamten Prozess der Kaffeezubereitung durchführen. Die Maschine wäre in der Lage, nach den Zutaten zu suchen, sie zu finden, sie an einem Ort zusammenzutragen und die Aufgabe auszuführen.
2012 erklärte ein Forscher namens Ben Goertzel, dass eine Maschine menschliche Intelligenz hätte, wenn sie zum College zugelassen würde, Kurse absolvieren und genügend Tests bestehen würde, um einen menschlichen Abschluss zu erhalten. Ein KI-Roboter aus China hat zwei Mathetests bestanden, aber noch keine schwache KI hat die übrigen Schritte durchgeführt.
Nils J. Nilsson zufolge erreicht eine KI das AGI-Niveau, wenn sie eine Stelle genauso gut besetzen kann wie ein Mensch. Im Prinzip könnte die AGI dann ebenso gut eingestellt werden wie ein menschlicher Mitarbeiter.
AGI mag noch in ferner Zukunft liegen, doch schon jetzt machen die Forscher viele Fortschritte. Hier einige der neuesten Trends im Bereich der allgemeinen KI:
Natural Language Processing hat mit ChatGPT von Open AI erhebliche Fortschritte zu verzeichnen. GPT-4 kann 100 Billionen Parameter verarbeiten und dadurch eine umfassende Sprachverarbeitung gewährleisten. Das zeigt, dass eine KI, die ganz natürlich mit Menschen kommunizieren und interagieren kann, im Bereich des Möglichen liegt.
Der Versuch, das Metaverse zu erweitern, kann potenziell einen Raum für die AGI-Entwicklung schaffen. KI kann dabei helfen, das Metaverse auszubauen, und Chatbots können Anwendern helfen, sich in der virtuellen Welt wie zu Hause zu fühlen.
Automatisierung ist in den meisten Unternehmen und Branchen bereits Realität. Hyperautomatisierung ist dabei die nächste Stufe, auf der Unternehmen ihre Automatisierungsmöglichkeiten skalieren können. In diesem Bereich spielt KI eine wichtige Rolle.
Experten gehen davon aus, dass mehr Menschen auf die Voreingenommenheit achten werden, die durch KI entstehen kann. Das wiederum führt dazu, dass mehr Personen die Nutzung und das Training der KI regulieren und kontrollieren. Es wird erwartet, dass immer mehr Unternehmen KI-Beauftragte und leitende AI Compliance Officers einstellen werden.
Low-Code- und No-Code-Systeme bieten eine anwenderfreundliche Oberfläche, mit der Anwender ohne Programmierkenntnisse experimentieren können. Diese Entwicklung könnte dazu beitragen, dass mehr Menschen an KI arbeiten, und die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass bei der Entwicklung von AGI bahnbrechende Fortschritte erzielt werden.
Auch wenn Menschen Angst haben, dass KI ihre Arbeit ersetzt, geht der Trend derzeit eher dahin, KI am Arbeitsplatz einzusetzen, sie jedoch weiterhin von Menschen abhängig zu machen. Dieser Trend wird sich voraussichtlich noch stärker in Richtung einer Zusammenarbeit von Mensch und KI entwickeln und so die Grundlage für AGI schaffen.
Chatbots sind virtuelle Assistenten, die bestimmte Aufgaben ausführen können. Ein Chatbot kann beispielsweise Anwendern helfen, ihre Passwörter zurückzusetzen, ohne die Hilfe eines Kundenservice-Mitarbeiters in Anspruch zu nehmen. Diese Agenten sorgen dafür, dass Unternehmen weniger auf menschliche Mitarbeiter angewiesen sind, und reduzieren die Betriebskosten. AGI vergrößert diesen Vorteil noch.
Da sich Menschen heute der Vorurteile und Fehler von KI stärker bewusst sind, haben auch die Diskussionen über KI-Ethik zugenommen. Ethische KI-Nutzung wird in Gesprächen über KI und AGI auch weiterhin ständig eine Rolle spielen.
Unternehmen beginnen bereits, KI in den Einstellungsprozess zu integrieren. Es gibt zwar einige Probleme, weil die KI unter Umständen voreingenommen ist, doch ihre Verwendung kann HR-Teams viel Zeit und Unternehmen viel Geld sparen. Zum Beispiel kann die Technologie Lebensläufe analysieren und eine Vorauswahl der Kandidaten für Vorstellungsgespräche treffen.
KI in ihrer begrenzten Form entwickelt sich schon jetzt zu einem wichtigen Bestandteil des Lebens von Menschen und der Arbeitsweise von Unternehmen. Sie kann monotone Aufgaben erledigen und Prozesse beschleunigen. Daher umfasst die Now Platform® bei ServiceNow generative KI, ML-Frameworks ( Maschinelles Lernen), Natural Language Understanding, Such- und Automatisierungsfunktionen, Analytics und Process Mining.
Die KI dieser Plattform ist darauf ausgelegt, die Produktivität und Effizienz zu steigern und die Arbeits-Experience zu verbessern. Erfahren Sie mehr über KI von ServiceNow, und finden Sie heraus, wie generative KI die Weiterentwicklung Ihres Unternehmens sein kann.
Quantenrechner könnten Algorithmen beschleunigen und Modellen die Analyse der großen Datenmengen ermöglichen, die für die Erstellung von AGI erforderlich sind. Es wird bereits untersucht, wie Quantenrechner KI verstärken könnten.