Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI): Die nächste Stufe der künstlichen Intelligenz

Neben Verbesserungen und neuen Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) sind sich die meisten Menschen einig, dass der nächste Sprung in der künstlichen Intelligenz mit dem Aufkommen der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) erfolgen wird. Wir definieren AGI im weitesten Sinne als die hypothetische Fähigkeit einer Maschine oder eines Computerprogramms, jede intellektuelle Aufgabe zu verstehen oder zu lernen, die ein Mensch ausführen kann. Es besteht jedoch wenig Konsens darüber, wann und wie dies erreicht werden soll.

Eine Ansicht ist, dass, wenn genügend verschiedene KI-Anwendungen erstellt werden können, von denen jede ein bestimmtes Problem löst, diese Anwendungen schließlich zu einer Form von AGI zusammenwachsen. Das Problem bei diesem Ansatz besteht darin, dass diese sogenannte „schmale“ KI-Anwendung Informationen nicht in einer allgemeinen Form speichern kann. Daher können andere enge KI-Anwendungen diese Informationen nicht nutzen, um ihre Breite zu erweitern. Es ist zwar möglich, Anwendungen für die Sprach- und Bildverarbeitung zusammenzufügen, diese Anwendungen können jedoch nicht auf die gleiche Weise integriert werden, wie das menschliche Gehirn Hören und Sehen integriert.

Andere KI-Forscher glauben, dass, wenn ein ausreichend großes System für maschinelles Lernen (ML) mit ausreichend Computerleistung aufgebaut werden kann, es AGI spontan demonstrieren wird. Wenn wir tiefer in die tatsächliche Funktionsweise von ML eintauchen, bedeutet dies, dass wir über einen Trainingssatz verfügen, der alle Situationen enthält, denen unser hypothetisches ML-System begegnen könnte. Expertensysteme versuchen, domänenspezifisches Wissen zu erfassen, aber es wurde bereits vor Jahrzehnten deutlich gezeigt, dass es unmöglich ist, genügend Fälle und Beispieldaten zu erstellen, um den zugrunde liegenden Mangel an Verständnis des Systems zu überwinden.

Das Problem bei beiden Ansätzen ist, dass sie bestenfalls eine künstliche Intelligenz schaffen können, die smart aussieht. Sie verlassen sich immer noch auf vorgegebene Skripte und Millionen von Trainingsbeispielen. Eine solche künstliche Intelligenz kann immer noch nicht verstehen, dass Wörter und Bilder physische Dinge darstellen, die im physischen Universum existieren. Sie können Informationen mehrerer Sinne immer noch nicht kombinieren. Während es also möglich ist, Sprach- und Bildverarbeitungsanwendungen zu kombinieren, gibt es noch keine Möglichkeit, Sehen, Hören und direkte Interaktion mit der Umwelt so nahtlos zu integrieren, wie es das menschliche Gehirn tut.

Was ist nötig, damit AGI erfolgreich ist?

Um echte AGI zu erreichen, müssen Forscher ihren Fokus von ständig wachsenden Datensätzen auf eine biologisch bedeutsamere Struktur verlagern, die die drei grundlegenden Komponenten des Bewusstseins umfasst: Ein entitätszentriertes Inneres mentales Modell der Umgebung; Wahrnehmung der Zeit, die es einem ermöglicht, zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage aktueller Handlungen und Vorstellungen wahrzunehmen, die es einem ermöglicht, mehrere potenzielle Handlungen zu berücksichtigen und deren Ergebnisse zu bewerten und auszuwählen; Kurz gesagt, AGI muss beginnen, das gleiche Situations- und Vernunftverständnis wie Menschen an den Tag zu legen, um die Welt um sich herum wahrzunehmen.

Um dieses Ziel zu erreichen, muss das Computersystem der künstlichen Intelligenz näher an den biologischen Prozessen im menschlichen Gehirn sein und seine Algorithmen müssen es ihm ermöglichen, abstrakte „Dinge“ mit unendlichen Verbindungen aufzubauen, anstatt den großen Bedarf an heutiger künstlicher Intelligenz zu decken von Arrays, Trainingssätzen und Computerleistung. Eine solche einheitliche Wissensdatenbank könnte in einen mobilen Wahrnehmungs-Pod integriert werden, der visuelle, auditive, motorische und sprachliche Module enthält. Ein solcher Pod würde es dem gesamten System ermöglichen, bei jeder Aktion ein schnelles sensorisches Feedback zu erhalten, was im Laufe der Zeit zu einem End-to-End-System führen würde, das beginnen kann, zu funktionieren, wenn es sich der echten AGI nähert besser mit Menschen zusammenarbeiten.

Selbst wenn es ein solches System gibt, dürfte die tatsächliche Entstehung von AGI eher schleichend und nicht über Nacht erfolgen, hauptsächlich aus zwei Gründen. Erstens und vielleicht am wichtigsten ist die Entwicklung von AGI offensichtlich eine sehr komplexe und schwierige Aufgabe, die erhebliche Fortschritte in verschiedenen Bereichen erfordert, darunter Informatik, Neurowissenschaften und Psychologie. Dies bedeutet zwar mehrere Jahre Forschung und Entwicklung, an denen zahlreiche Wissenschaftler und Ingenieure beteiligt waren, doch die gute Nachricht ist, dass derzeit viel Forschung im Gange ist. Die verschiedenen Komponenten von AGI werden im Zuge ihrer Untersuchung in zahlreichen Bereichen zum Vorschein kommen.

Dann kann die sofortige Befriedigung die Entstehung von AGI verlangsamen, da viele seiner Fähigkeiten für sich genommen einen Marktwert haben. Entwickelte Funktionen können die Art und Weise verbessern, wie Alexa versteht, oder neue Vision-Funktionen können selbstfahrende Autos verbessern, und einzelne Entwicklungen werden schnell auf den Markt gebracht, weil sie kommerziell realisierbar sind. Wenn diese spezialisierteren, individuell vermarktbaren KI-Systeme jedoch auf einer gemeinsamen zugrunde liegenden Datenstruktur aufgebaut werden können, können sie beginnen, miteinander zu interagieren und einen breiteren Kontext aufzubauen, der wirklich verstehen und lernen kann. Je fortschrittlicher diese Systeme werden, desto besser können sie zusammenarbeiten, um umfassendere Informationen zu schaffen.

Wenn diese Aspekte zunehmen, werden Systeme der künstlichen Intelligenz in einzelnen Bereichen menschenähnlichere Leistungen zeigen und sich mit der Weiterentwicklung des Systems zu übermenschlichen Leistungen entwickeln. Doch die Leistung kann nicht in allen Bereichen gleichzeitig gleich sein. Dies deutet darauf hin, dass wir uns irgendwann der AGI-Schwelle nähern, dann die Schwelle erreichen und dann die Schwelle überschreiten. Irgendwann danach werden wir Maschinen haben, die deutlich intelligenter sind als Menschen, und die Menschen werden sich darüber einig sein, dass es AGI vielleicht gibt. Letztlich muss AGI umgesetzt werden, weil der Markt es verlangt.

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