Künstliche allgemeine Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI) ist ein Begriff, der eine Art von künstlicher Intelligenz beschreibt, die in einem breiten Spektrum von Aufgaben kognitive Fähigkeiten auf dem Niveau des Menschen besitzt. Die Idee, eine intelligente Maschine zu schaffen, die wie ein Mensch denken, lernen und sich verhalten kann, ist seit langem das Ziel vieler Forscher und Wissenschaftler. In diesem Artikel versuchen wir, den Begriff einzuordnen. Artificial General Intelligence – Der heilige Gral der KI-Forschung.
Fehlende Flexibilität klassischer Expertensysteme
Das Konzept der künstlichen Intelligenz gibt es schon seit dem letzten Jahrhundert. Schon 1950 schlug Alan Turing, ein britischer Mathematiker und Informatiker, den Turing-Test vor, der auch heute noch als Maßstab dafür gilt, ob eine Maschine ein intelligentes Verhalten zeigen kann, das dem eines Menschen entspricht. Zu dieser Zeit konzentrierten sich die Forscher:innen allerdings nur auf die Entwicklung von Expertensystemen, die bestimmte Aufgaben erfüllen konnten, wie z. B. Schach spielen oder Krankheiten diagnostizieren. Diesen Systemen fehlte jedoch die Flexibilität und Verallgemeinerbarkeit der menschlichen Intelligenz, was zur Entwicklung des Konzepts der AGI führte.
„Artificial General Intelligence (AGI) ist eine künstlicher Agent, der die Fähigkeit besitzt, jede intellektuelle Aufgabe zu verstehen oder zu erlernen, die ein Mensch erledigen kann.“ – Shane Legg , DeepMind
Das Streben nach AGI wurde durch die Grenzen bestehender KI-Systeme motiviert, die hochspezialisiert, doch nicht in der Lage waren, Wissen von einem Bereich auf einen anderen zu übertragen. Die Forscher:innen wollten ein System (er)schaffen, das lernen, sich anpassen und eine breite Palette von Aufgaben erfüllen kann, ähnlich wie ein Mensch.
Die Ursprünge des Begriffs Artificial General Intelligence
Über den Ursprung des Begriffs „Artificial General Intelligence“, kurz AGI, gibt es widersprüchliche Angaben. Die meisten Quellen meinen, der Begriff wurde zum ersten Mal 1997 von Mark Gubrud, Physiker, Universität von Maryland, in einer Diskussion über die Auswirkungen vollautomatischer militärischer Produktion und Operationen verwendet.
Andere wiederum behaupten, der Begriff wurde in den 1990er Jahren von Shane Legg geprägt, einem Informatiker und Mitbegründer von DeepMind, einem britischen Unternehmen für künstliche Intelligenz, das 2014 von Google übernommen wurde. Er definierte AGI als „einen künstlichen Agenten, der die Fähigkeit besitzt, jede intellektuelle Aufgabe zu verstehen oder zu erlernen, die ein Mensch erledigen kann“. Legg diskutierte damals mit seinem ehemaligen Kollegen und KI-Experten Ben Goertzel über dessen bevorstehende Sammlung von Aufsätzen über übermenschliche KI, die schließlich unter dem Titel Artificial General Intelligence 2007 veröffentlicht wurde.
Die Definition des Begriffs AGI ist nicht unumstritten
Nicht nur der Ursprung, auch die Definition des Begriffes „AGI“ ist umstritten und bis heute nicht geklärt. Microsoft-Forscher behaupten, dass sie bereits „Funken“ von AGI in GPT-4 gesehen haben wollen. Anthropic-CEO Dario Amodei meint, dass AGI in nur zwei bis drei Jahren eintreten wird. Und Shane Legg, prognostiziert, dass eine 50% Chance besteht, dass AGI bis 2028 eintritt. Doch wie kann man einen Begriff einordnen, der noch nicht einmal richtig definiert ist?
Diese Uneinigkeit unter Experten zeigte sich auch auf einer TED AI-Konferenz, die im Oktober 2023 in San Francisco stattfand. Zumindest in einem Punkt ist man sich weitgehend einig: Der Großteil der KI-Branche glaubt, dass Transformer-Modelle (wie Googles „Gemini“ oder OpenAIs „ChatGPT“) der Weg zur AGI sind. Viele meinen, die dramatischen Fortschritte bei Modellen wie diesen haben die Zeitspanne bis zum Erreichen dieses Ziels verkürzt.Pressemeldungen wie jene über Blake Lemoines Chat mit Googles LaMDA Chatbot, dem er ein Bewusstsein zuschreibt oder das mysteriöse „Projekt Q*“ von OpenAI, welches Gerüchten zufolge ein AGI-Durchbruch gebracht haben soll, gießen weiter Öl ins Feuer.
Wie will man die Intelligenz einer AGI „messen“?
Trotz des Hypes rund um AGI findet man überraschenderweise kaum Informationen darüber, wie man diese messen kann und will. Was macht eine AGI aus und welche Eigenschaften muss sie haben? Wenn man den Menschen zum Vorbild nimmt, müssten das folgende Merkmale sein:
- Kognitive Tests und Benchmarks: Diese könnten analog zu den Tests sein, die zur Messung menschlicher Intelligenz verwendet werden, wie z.B. IQ-Tests, aber angepasst für KI-Systeme. Sie könnten Aufgaben zur Problemlösung, Sprachverständnis, Lernfähigkeit und Kreativität umfassen.
- Anpassungsfähigkeit und Generalisierung: Eine echte AGI sollte in der Lage sein, in einer Vielzahl von Umgebungen und Aufgaben zu funktionieren, ohne für jede spezifische Aufgabe neu trainiert werden zu müssen. Dies könnte durch Tests in unterschiedlichen und unvorhersehbaren Umgebungen bewertet werden.
- Soziale und emotionale Intelligenz: Die Fähigkeit, soziale Hinweise zu verstehen und angemessen auf emotionale Kontexte zu reagieren, könnte ein weiteres Maß für AGI sein.
- Selbstverbesserung und Lerngeschwindigkeit: Eine AGI sollte in der Lage sein, sich selbstständig zu verbessern und effizient von neuen Erfahrungen zu lernen.
- Interdisziplinäre Leistung: Die Fähigkeit, Wissen und Fähigkeiten über verschiedene Wissensgebiete hinweg zu integrieren und anzuwenden, wäre ein weiterer Indikator für AGI.
- ICH-Bewusstsein: Die Fähigkeit, sich selbst als eigenständiges Individuum wahrzunehmen
Was man nicht messen kann, kann man auch nicht verbessern. – Lord Kelvin
2017 wurden im Rahmen einer Konferenz der Universität Toronto zum Thema „Wie weit ist AGI entfernt“ mehrere Tests für vorgeschlagen.
- Der Turing-Test: Der legendäre Turing Test stammt aus dem Jahr 1950, benannt nach dem britischen Mathematikgenie Alan Turing. Mit ihm soll festgestellt werden, ob eine Maschine das Denkvermögen eines Menschen hat
- Der Employment-Test: Vorgeschlagen von Nils Nilson im Jahr 2005. Der Test zielt darauf ab, die Leistungsfähigkeit von AI-Programmen anhand ihrer Fähigkeit, menschliche Jobs auszuführen, zu messen. Er wurde als Alternative zum Turing-Test vorgeschlagen, der als nicht ausreichend angesehen wird, um menschenähnliche KI zu beurteilen.
- Der Lovelace-Test: Der Lovelace-Test ist nach Ada Lovelace benannt, die oft als erste Computerprogrammiererin angesehen wird. Sie hatte die Vision, dass Computer nicht nur einfache Berechnungen durchführen, sondern auch komplexe, kreative Aufgaben erledigen können. Der Lovelace-Test reflektiert diese Vision, indem er die kreative Kapazität einer KI in den Mittelpunkt stellt.
- Der Kaffee-Test: Eine Idee von Steve Wozniak, dem Mitbegründer von Apple, aus dem Jahr 2007. Dieser Test prüft, ob ein Roboter in der Lage ist, in ein unbekanntes Haus zu gehen und dort eine anständige Tasse Kaffee zuzubereiten.
- Der Roboter-College-Student-Test: Eingeführt von Ben Goertzel im Jahr 2012. Hier wird getestet, ob ein Roboter sich an einem College einschreiben und einen Abschluss erwerben kann, indem er dieselben Methoden und Mittel wie ein menschlicher Student verwendet.
Trotz dieser vielfältigen Tests gab es in den letzten Jahren kaum signifikante neuen Entwicklungen in der endgültigen Bewertung von künstlicher Intelligenz.
Levels of AGI von Google DeepMind
Googles DeepMind Team hat im November 2023 in dem auf achxiv.org veröffentlichten Paper „Levels of AGI: Operationalizing Progress on the Path to AGI“ einen neuen Ansatz gewagt. Dieser Rahmen misst nicht nur, wie „intelligent“ die KI wird. Er misst auch, wie breit gefächert oder spezialisiert die Fähigkeiten der KI sind, und bietet so eine doppelte Perspektive auf die Entwicklung zur AGI.
Artificial General Intelligence – Der heilige Gral der KI-Forschung
Die Entwicklung der Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI) steht an der Schwelle zu einer neuen Ära in der Welt der Technologie und darüber hinaus. AGI, im Gegensatz zu spezialisierter KI, die für bestimmte Aufgaben entwickelt wird, zielt darauf ab, ein breites Spektrum menschlicher kognitive Fähigkeiten zu emulieren und zu übertreffen. Dieses zukunftsorientierte Feld verspricht nicht nur technologische Durchbrüche, sondern auch tiefgreifende gesellschaftliche Veränderungen.
Schlüsselaspekte sind Generalisierung und Anpassungsfähigkeit
Einer der Schlüsselaspekte von AGI ist ihre Fähigkeit zur Generalisierung und Anpassungsfähigkeit. Im Gegensatz zu aktuellen KI-Systemen, die in eng definierten Domänen operieren, wird AGI in Zukunft in der Lage sein, Wissen und Fähigkeiten über verschiedene Felder hinweg zu übertragen und sich neuen, unvorhergesehenen Herausforderungen anzupassen. Dies bedeutet, dass AGI in Bereichen wie medizinischer Forschung, Umweltmanagement und sogar in kreativen Berufen bedeutende Fortschritte erzielen könnte.
Ein weiterer aufregender Aspekt ist das Potenzial von AGI, menschliches Lernen und Problemlösung zu ergänzen und zu erweitern. In Bildungseinrichtungen könnte AGI individualisiertes Lernen ermöglichen, indem es den Lernstil und das Tempo jedes Schülers berücksichtigt. In der Arbeitswelt könnte AGI dazu beitragen, Entscheidungsfindungsprozesse zu verbessern, indem es komplexe Datenmuster analysiert und innovative Lösungen vorschlägt.
Eine Zukunft voller Möglichkeiten und Gefahren
Allerdings bringt die Aussicht auf AGI auch ethische und gesellschaftliche Bedenken mit sich. Die Fragen der Kontrolle, des Datenschutzes und der Sicherheit stehen im Mittelpunkt der Diskussion. Es wird entscheidend sein, Richtlinien und Standards zu entwickeln, die sicherstellen, dass AGI zum Wohle der Gesellschaft eingesetzt wird und nicht missbraucht oder manipuliert wird.
In der wirtschaftlichen Landschaft könnte AGI zu einer Neugestaltung der Arbeitswelt führen. Während einige Berufe möglicherweise durch AGI ersetzt werden, könnten sich neue Karrierewege und Branchen eröffnen, die auf den Fähigkeiten und Möglichkeiten von AGI basieren. Die Bildungssysteme müssten sich anpassen, um die Menschen auf eine Welt vorzubereiten, in der Mensch und Maschine Hand in Hand arbeiten.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Zukunft von AGI eine Welt voller Möglichkeiten verspricht, aber auch eine Welt, die sorgfältige Überlegungen und Vorbereitungen erfordert. Es ist eine Zukunft, die nicht nur technologische Fortschritte mit sich bringt, sondern auch die Notwendigkeit, unsere ethischen, sozialen und wirtschaftlichen Systeme zu überdenken und neu zu gestalten.