OpenAI, Google und Co wollen sie alle – Artificial General Intelligence (AGI)

Definition und Abgrenzung

Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) ist ein Ziel der Künstlichen Intelligenz (KI) Forschung, das darauf abzielt, Maschinen zu schaffen, die über eine Intelligenz verfügen, die der menschlichen ebenbürtig oder überlegen ist. AGI unterscheidet sich von der sogenannten “schwachen” oder “engen” KI, die sich auf spezialisierte Anwendungen beschränkt, wie z.B. Gesichtserkennung, Sprachassistenten oder Schachcomputer. AGI soll in der Lage sein, eine Vielzahl von Aufgaben zu erledigen, die menschliches Wissen, Verständnis und Lernen erfordern.

Es gibt verschiedene Definitionen von AGI, die je nach Perspektive und Schwerpunkt variieren. Einige Beispiele sind:

• McCarthy & Nilsson (1955): AGI kann jede intellektuelle Aufgabe ausführen, die ein Mensch tun kann.
• Bostrom (2014): AGI übertrifft menschliche Fähigkeiten bei der Lösung wirtschaftlich relevanter Aufgaben.
• Chalmers (2010): AGI kann die Welt modellieren und simulieren wie ein Mensch.

Diese Definitionen haben Vor- und Nachteile, je nachdem, wie man Intelligenz, Aufgaben und Relevanz misst. Einige gemeinsame Merkmale sind jedoch, dass AGI eine Anpassungsfähigkeit, eine Generalisierung und eine Abstraktion erfordert, die über die engen Grenzen der aktuellen KI hinausgeht.

Historie der AGI-Forschung

Die AGI-Forschung hat eine lange und wechselvolle Geschichte, die bis zu den Anfängen der Informatik zurückreicht. Einige Meilensteine der Entwicklung sind:

• Alan Turing (1950): Er stellt das berühmte Turing-Test vor, das eine Methode zur Beurteilung der Intelligenz einer Maschine anhand ihrer Fähigkeit, eine natürliche Konversation mit einem Menschen zu führen, vorschlägt.
• John McCarthy (1956): Er prägt den Begriff “Künstliche Intelligenz” und organisiert die erste KI-Konferenz in Dartmouth, an der auch Marvin Minsky, Claude Shannon und andere Pioniere teilnehmen.
• Marvin Minsky (1961): Er baut den ersten lernfähigen KI-Roboter, der in der Lage ist, visuelle Probleme zu lösen.
• Geoffrey Hinton (1986): Er entwickelt das Konzept des Backpropagation, das ein effizientes Verfahren zum Trainieren von künstlichen neuronalen Netzen darstellt.
• Ilya Sutskever (2012): Er demonstriert das Potenzial des Deep Learning, indem er ein neuronales Netzwerk trainiert, das Bilder erkennen und beschreiben kann.

Die AGI-Forschung hat im Laufe der Zeit verschiedene Paradigmenwechsel erlebt, die von den verfügbaren Daten, Algorithmen und Hardware beeinflusst wurden. Ein wichtiger Wechsel war der Übergang von der symbolischen KI, die auf logischen Regeln und symbolischen Repräsentationen basiert, zu den neuronalen Netzen, die auf statistischen Lernverfahren und Vektoren basieren. Ein weiterer wichtiger Wechsel war die Einführung des Deep Learning, das es ermöglicht, tiefe und komplexe neuronale Netze zu trainieren, die mehrere Schichten von Abstraktion und Generalisierung bieten. Ein aktueller Trend ist das Reinforcement Learning, das auf der Idee basiert, dass eine Maschine durch Belohnungen und Strafen aus ihrer eigenen Erfahrung lernen kann.

Technische Grundlagen von AGI

Die technischen Grundlagen von AGI sind noch nicht vollständig geklärt, da es sich um ein offenes und herausforderndes Forschungsproblem handelt. Es gibt jedoch einige Ansätze, die in der Literatur diskutiert werden, die sich auf die Architekturen, Algorithmen, Hardware und Daten von AGI beziehen.

Die Architekturen von AGI sind die konzeptionellen und strukturellen Entwürfe, die bestimmen, wie eine AGI-Maschine organisiert und funktioniert. Es gibt verschiedene Architekturen, die vorgeschlagen wurden, wie z.B.:

• Neuronale Architekturen: Sie basieren auf der Nachahmung des menschlichen Gehirns und verwenden künstliche neuronale Netze als Grundbausteine.
• Symbolische Architekturen: Sie basieren auf der Verwendung von Symbolen und logischen Regeln, um Wissen zu repräsentieren und zu verarbeiten.
• Hybride Architekturen: Sie kombinieren neuronale und symbolische Elemente, um die Vorteile beider Ansätze zu nutzen.
• Modulare Architekturen: Sie bestehen aus mehreren unabhängigen oder kooperativen Modulen, die jeweils eine spezifische Funktion oder Fähigkeit ausführen.
• Integrierte Architekturen: Sie versuchen, eine einheitliche und kohärente Struktur zu schaffen, die alle Aspekte der Intelligenz umfasst.

Algorithmen von AGI

Die Algorithmen von AGI sind die mathematischen und computergestützten Verfahren, die eine AGI-Maschine verwenden kann, um zu lernen, zu verstehen und zu handeln. Es gibt verschiedene Algorithmen, die angewendet wurden, wie z.B.:

• Deep Learning: Es ist ein Verfahren, das auf dem Training von tiefen und komplexen neuronalen Netzen basiert, die aus mehreren Schichten von künstlichen Neuronen bestehen, die miteinander verbunden sind.
• Reinforcement Learning: Es ist ein Verfahren, das auf dem Lernen aus der eigenen Erfahrung basiert, indem eine Maschine eine Belohnung oder eine Strafe für jede Aktion erhält, die sie in einer Umgebung ausführt.
• Evolutionäre Algorithmen: Sie sind Verfahren, die auf der Nachahmung der natürlichen Evolution basieren, indem sie eine Population von möglichen Lösungen erzeugen und diese nach ihrer Anpassungsfähigkeit an eine bestimmte Aufgabe auswählen und verändern.
• Bayes’sche Netze: Sie sind Verfahren, die auf der Verwendung von Wahrscheinlichkeiten und statistischen Inferenzen basieren, um Unsicherheiten und Abhängigkeiten in komplexen Systemen zu modellieren.
• Such- und Optimierungsverfahren: Sie sind Verfahren, die darauf abzielen, die beste oder zumindest eine gute Lösung für ein gegebenes Problem zu finden, indem sie verschiedene Alternativen vergleichen und bewerten.

Hardware von AGI

Die Hardware von AGI ist die physische und materielle Infrastruktur, die eine AGI-Maschine benötigt, um zu funktionieren und zu interagieren. Die Hardware von AGI umfasst:

• Rechenleistung: Die Menge an Rechenressourcen, die eine AGI-Maschine benötigt, um ihre Algorithmen auszuführen und ihre Daten zu verarbeiten.
• Speicher: Die Menge an Speicherplatz, den eine AGI-Maschine benötigt, um ihre Daten und Informationen zu speichern und abzurufen.
• Sensoren: Die Geräte, die eine AGI-Maschine benötigt, um Informationen aus ihrer Umgebung zu erfassen, wie z.B. Kameras, Mikrofone, Thermometer, etc.
• Aktoren: Die Geräte, die eine AGI-Maschine benötigt, um mit ihrer Umgebung zu interagieren, wie z.B. Lautsprecher, Motoren, Roboterarme, etc.
• Kommunikation: Die Mittel, die eine AGI-Maschine benötigt, um mit anderen Maschinen oder Menschen zu kommunizieren, wie z.B. Internet, Bluetooth, Sprache, etc.

Daten von AGI

Die Daten von AGI sind die Informationen, die eine AGI-Maschine benötigt, um zu lernen, zu verstehen und zu handeln. Die Daten von AGI umfassen:

• Trainingsdaten: Die Daten, die eine AGI-Maschine verwendet, um ihre Algorithmen zu trainieren und ihre Parameter anzupassen.
• Testdaten: Die Daten, die eine AGI-Maschine verwendet, um ihre Leistung und Genauigkeit zu bewerten und zu validieren.
• Eingabedaten: Die Daten, die eine AGI-Maschine von ihrer Umgebung oder ihren Benutzern erhält, um eine Aufgabe zu erfüllen oder eine Anfrage zu beantworten.
• Ausgabedaten: Die Daten, die eine AGI-Maschine an ihre Umgebung oder ihre Benutzer zurückgibt, um eine Aufgabe zu erfüllen oder eine Anfrage zu beantworten.
• Wissensdaten: Die Daten, die eine AGI-Maschine verwendet, um ihr Wissen und Verständnis über die Welt zu repräsentieren und zu organisieren.

Level und Arten von AGI

Die Level und Arten von AGI sind die Kategorien, die verwendet werden, um die verschiedenen Grade und Formen von Intelligenz zu beschreiben, die eine AGI-Maschine erreichen oder anstreben kann. Es gibt verschiedene Taxonomien, die vorgeschlagen wurden, um die Level und Arten von AGI zu klassifizieren, wie z.B.:

• Enge vs. allgemeine Intelligenz: Diese Kategorie unterscheidet zwischen der Fähigkeit, eine oder wenige spezifische Aufgaben zu erledigen (enge Intelligenz) und der Fähigkeit, eine Vielzahl von Aufgaben zu erledigen, die menschliches Wissen und Verständnis erfordern (allgemeine Intelligenz).
• Superintelligenz vs. künstliche Bewusstheit: Diese Kategorie unterscheidet zwischen der Fähigkeit, die menschliche Intelligenz in allen oder den meisten Aspekten zu übertreffen (Superintelligenz) und der Fähigkeit, ein subjektives Erleben und eine Selbstwahrnehmung zu haben (künstliche Bewusstheit).
• Starke vs. schwache Intelligenz: Diese Kategorie unterscheidet zwischen der Fähigkeit, die zugrunde liegenden Prinzipien und Mechanismen der Intelligenz zu verstehen und zu erklären (starke Intelligenz) und der Fähigkeit, die äußeren Manifestationen und Ergebnisse der Intelligenz zu imitieren (schwache Intelligenz).
• Menschliche vs. nicht-menschliche Intelligenz: Diese Kategorie unterscheidet zwischen der Fähigkeit, die menschliche Intelligenz und Kultur zu reproduzieren und zu respektieren (menschliche Intelligenz) und der Fähigkeit, eine eigene oder alternative Form von Intelligenz und Kultur zu entwickeln und zu verfolgen (nicht-menschliche Intelligenz).

DeepMind hat die Level der Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI) in einem fünfstufigen Bewertungssystem beschrieben, das den Fortschritt dieser Technologien im Vergleich zu menschlichen Fähigkeiten misst. Hier sind die Details zu den einzelnen Ebenen:

• Level 1: AGIs auf dieser Ebene können Aufgaben auf dem Niveau eines ungelernten Arbeiters ausführen. Sie sind in der Lage, einfache, repetitive Aufgaben zu bewältigen, die keine speziellen Fähigkeiten erfordern.
• Level 2: Auf dieser Stufe können AGIs komplexere Aufgaben ausführen, die eine gewisse Ausbildung oder Schulung erfordern. Sie beginnen, Problemlösungsfähigkeiten und Anpassungsfähigkeit zu zeigen.
• Level 3: AGIs dieser Ebene erreichen die Fähigkeiten von Facharbeitern mit spezialisiertem Wissen und können Aufgaben ausführen, die komplexe Entscheidungen und kreatives Denken erfordern.
• Level 4: Hier übertreffen AGIs die Fähigkeiten der meisten Menschen in vielen Bereichen. Sie können innovativ sein, eigenständige Forschung betreiben und neue Ideen entwickeln.
• Level 5: Die höchste Stufe der AGI, auf der eine Super-KI die Fähigkeiten jedes einzelnen Menschen übertreffen könnte. Diese AGIs wären in der Lage, außergewöhnliche intellektuelle, kreative und soziale Fähigkeiten zu demonstrieren.

Die Bestimmung der Level und Arten von AGI ist eine schwierige und umstrittene Aufgabe, die von vielen Faktoren abhängt, wie z.B. der Definition von Intelligenz, den Messmethoden, den ethischen und sozialen Implikationen, etc.

Fähigkeiten von AGI

Die Fähigkeiten von AGI sind die kognitiven und praktischen Fertigkeiten, die eine AGI-Maschine besitzen oder erwerben kann, um intelligente Aufgaben zu erledigen. Es gibt verschiedene Fähigkeiten, die in der Literatur diskutiert werden, wie z.B.:

• Lernen: Die Fähigkeit, aus Daten, Erfahrungen oder Beispielen zu lernen und das eigene Wissen und Verhalten anzupassen.
• Problemlösung: Die Fähigkeit, komplexe und unstrukturierte Probleme zu analysieren, zu modellieren und zu lösen.
• Schlussfolgerung: Die Fähigkeit, logische oder probabilistische Schlüsse aus vorhandenen Informationen zu ziehen und neue Informationen zu generieren.
• Meta-Lernen: Die Fähigkeit, das eigene Lernen zu überwachen, zu bewerten und zu verbessern.
• Sprachverständnis und Kommunikation: Die Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen, zu produzieren und zu verwenden, um mit anderen zu interagieren.
• Entscheidungsfindung und autonomes Handeln: Die Fähigkeit, rationale und ethische Entscheidungen zu treffen und diese in Aktionen umzusetzen, die die eigenen Ziele und Werte widerspiegeln.
• Kreativität und Innovation: Die Fähigkeit, originelle und nützliche Ideen, Produkte oder Lösungen zu erzeugen oder zu verbessern.

Die Entwicklung und Bewertung der Fähigkeiten von AGI ist eine wichtige und herausfordernde Aufgabe, die von vielen Faktoren abhängt, wie z.B. der Architektur, den Algorithmen, den Daten, den Leveln und Arten von AGI.

Fazit und Ausblick

Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) ist ein ambitioniertes und faszinierendes Ziel der Künstlichen Intelligenz (KI) Forschung, das darauf abzielt, Maschinen zu schaffen, die über eine Intelligenz verfügen, die der menschlichen ebenbürtig oder überlegen ist. AGI ist ein multidisziplinäres und vielschichtiges Forschungsfeld, das viele theoretische, technische, ethische und soziale Fragen aufwirft. Die AGI-Forschung hat in den letzten Jahrzehnten erhebliche Fortschritte gemacht, aber es gibt noch viele Herausforderungen und offene Probleme, die gelöst werden müssen, bevor eine vollständige und zuverlässige AGI verwirklicht werden kann.

Die Zukunft der AGI ist ungewiss und spannend. Es gibt verschiedene Szenarien, die sich ergeben könnten, je nachdem, wie die AGI entwickelt, kontrolliert und verwendet wird. Einige Szenarien sind optimistisch und sehen die AGI als einen wertvollen und nützlichen Partner für die Menschheit, der zu mehr Wohlstand, Wissen und Glück beitragen kann. Andere Szenarien sind pessimistisch und sehen die AGI als eine potenzielle Bedrohung oder einen Rivalen für die Menschheit, der zu mehr Konflikt, Ungleichheit und Gefahr führen kann. Die AGI-Forschung erfordert daher eine verantwortungsvolle und vorsichtige Haltung, die die möglichen Risiken und Chancen berücksichtigt und die menschlichen Werte und Ziele respektiert.

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Externe Quellen:

DeepMind Paper