Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) erklärt und vereinfacht

Er ist längst fester Bestandteil der Science-Fiction: ein intelligenter Computer, der alles weiß und alle unsere Probleme lösen kann. Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) bezeichnet die Technologie, die diesen Traum Wirklichkeit werden lässt.

Das Aufkommen großer Sprachmodelle wie ChatGPT und DeepSeek, die scheinbar alles verstehen, was wir sagen, und auf erstaunliche Weise antworten, hat weitere Forschungen zur Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) ausgelöst. Intelligenz selbst ist jedoch nicht so einfach, wie viele es darstellen.

In diesem Beitrag wird das Thema der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) behandelt. Dabei werden alle Faktoren berücksichtigt, um zu verstehen, was dies alles für den Durchschnittsbürger bedeutet.

Was ist AGI?

Künstliche Allgemeine Intelligenz (AI) ist eine Form künstlicher Intelligenz, die der menschlichen Intelligenz entspricht oder sie sogar übertrifft. Anders ausgedrückt: Von einem Computersystem mit AGI wird erwartet, dass es in allen Bereichen der Intelligenz die gleiche Leistung erbringt wie ein Mensch.

Die Grundlage für diese Intelligenz liegt in der Fähigkeit der künstlichen Intelligenz, einmal zu lernen und dann zu versuchen, die Fähigkeiten für eine Aufgabe in einem anderen Bereich einzusetzen, ohne dass eine neue Programmierung erforderlich ist. Es ist, als würde man Tischtennis lernen und das Wissen anschließend beim Rasentennis anwenden.

Ein solches intelligentes System unterscheidet sich von den aktuellen LLMs (Large Language Models ), die für bestimmte Aufgaben trainiert werden und als künstliche Intelligenz (ANI) bezeichnet werden. Ein großes Sprachmodell kann zwar große Textmengen deutlich schneller und effizienter verarbeiten als ein Mensch, ist aber auf die reine Textverarbeitung beschränkt und kann seine Textverarbeitungsfähigkeiten kaum für andere Bereiche oder Aufgaben einsetzen.

Um als echte künstliche Intelligenz zu gelten, muss ein System bestimmte Eigenschaften aufweisen. Zu diesen Merkmalen gehören:

• Fähigkeit, Audio und Bild wahrzunehmen
• Fähigkeit, aus Ereignissen und Situationen zu lernen
• Fähigkeit, sich sozial und emotional zu engagieren
• Fähigkeit, Wissen darzustellen
• Fähigkeit, in unsicheren Situationen zu argumentieren und Lösungen zu finden
• Fähigkeit zur Vorausplanung
• Fähigkeit, in natürlichen menschlichen Sprachen zu kommunizieren
• Fähigkeit, diese verschiedenen Fähigkeiten in mehreren Bereichen anzuwenden
• Fähigkeit zur körperlichen Navigation mit Feinmotorik
  

AGI vs. ANI

Forscher klassifizieren KI-Systeme nach ihren Fähigkeiten und ihren Unfähigkeiten. AGI und ANI sind zwei dieser Klassifizierungen, die für künstliche allgemeine Intelligenz und künstliche eingeschränkte Intelligenz stehen.

Die meisten heutigen KI-Systeme sind ANI, da ihr Anwendungsbereich begrenzt ist. Große Sprachmodelle werden beispielsweise zunächst auf die Verarbeitung natürlicher Sprache trainiert und später für spezifische Aufgaben wie das Lesen von E-Mails, Surfen im Internet und das Beantworten von Fragen als Chatbot optimiert.

Eine Anwendung künstlicher Intelligenz, die auf Audiodaten trainiert ist, kann beispielsweise ihr Verständnis von Audiodaten nicht nutzen, um Videodaten effektiv zu verstehen oder zu manipulieren. AGI zielt darauf ab, diese Einschränkung zu ändern, indem es einem KI-Algorithmus ermöglicht, seine gewonnene Erkenntnisse über verschiedene Domänen hinweg.

AGI vs. ASI

Ein weiterer Unterschied besteht zwischen künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI) und künstlicher Superintelligenz (ASI). Während AGI darauf abzielt, Systeme zu entwickeln, die der menschlichen Intelligenz ebenbürtig oder ebenbürtig sind, geht es bei ASI darum, Systeme zu entwickeln, die die menschliche Intelligenz um ein Vielfaches übertreffen können.

Obwohl eine solche Technologie heute noch Jahrzehnte oder Jahrhunderte entfernt scheint, ergibt ASI aus einer anderen Perspektive Sinn. Beispielsweise können schwache KI-Systeme wie ChatGPT und Grok Daten mit einer Geschwindigkeit analysieren und zusammenstellen, die die menschlichen Fähigkeiten weit übersteigt. In ihren engen Bereichen übertreffen sie den Menschen bereits. ASI erfordert zunächst allgemeine Intelligenz, um den Menschen in Geschwindigkeit, Effizienz usw. zu übertreffen.

Die Technologien hinter AGI

Um AGI zu erreichen, müssen Forscher mit den neuesten Durchbrüchen und Technologien im Bereich der künstlichen Intelligenz arbeiten. Jede Technologie hat ihre Vorteile, da eine Anwendung der künstlichen allgemeinen Intelligenz wirklich General Fähigkeiten. Hier sind einige dieser wichtigen Technologien.

• Verarbeitung natürlicher SpracheNLP (Natural Language Processing) ist die Haupttechnologie hinter Systemen wie ChatGPT, Grok und Deepseek. Sie ermöglicht es einem Computersystem, menschliche Sprachen zu verstehen und sogar zu generieren, indem es Sprachen in einfache Datenpunkte, sogenannte Token, zerlegt, die zur Generierung des Algorithmus verwendet werden. NLP-Systeme verstehen die Beziehungen zwischen Wörtern und können daher erraten, welches Wort in einem Satz oder einer Wortfolge als nächstes kommt.
  
• Maschinelles lernen: Dies ist der Prozess der Verwendung von Algorithmen, um eine Maschine zu ermöglichen zu lernen Dinge, damit sie in Zukunft ähnliche Dinge erkennen oder sogar solche Muster selbstständig nachbilden kann. Es gibt verschiedene Methoden des maschinellen Lernens wie neuronale Netze, Entscheidungsbäume, Klassifikatoren und Bayes-Systeme. Maschinelles Lernen ist die Grundlage der künstlichen Intelligenz, denn sobald die Maschine etwas gelernt hat, kann sie ein ähnliches Muster schneller und effizienter erkennen als ein Mensch.
  
• Generative KIGenerative KI ist der Bereich der künstlichen Intelligenz, der die Menschen derzeit mit seinen vielfältigen Möglichkeiten fasziniert. Während sich maschinelles Lernen darauf konzentriert, Muster zu erlernen und diese später nachbilden zu können, geht es bei generativer KI darum, solche Muster zur Erstellung von Ergebnissen zu nutzen. So könnte ein KI-System Kunstwerke malen, Cartoons von realen Bildern zeichnen, Gedichte und Essays schreiben und sogar Videos erstellen.
  
• Audio: Menschen kommunizieren hauptsächlich durch Sprechen miteinander. Computermodelle zur Audioerkennung und -generierung werden immer besser und könnten in Zukunft für die künstliche Intelligenz (KI) an Bedeutung gewinnen.
  
• Computer Vision: Dies ist die Fähigkeit, sehen die physische Welt zu verstehen und darin navigieren zu können. Ein AGI-System kann Computer Vision nutzen, um sich zu bewegen und Texte, Zeichnungen, Videos, menschliche Gesten usw. zu analysieren.
  
• RobotikDie Robotik zielt darauf ab, Maschinen zu entwickeln, die sich effizient in physischen Umgebungen bewegen können, beispielsweise durch Gehen, Laufen oder Arbeiten in einer Fabrik. Robotersysteme entwickeln zudem sensorische Fähigkeiten, die es den Robotern ermöglichen, mithilfe des Feedbacks dieser Sensoren feinmotorische Bewegungen auszuführen. Durch die Anbindung eines Roboters oder eines Roboterteils an eine künstliche Intelligenz (AGI) kann diese Objekte in der physischen Welt eigenständig manipulieren.
  
• BionikBionik ist eine Mensch-Elektronik-Schnittstelle, die sich noch in der Entwicklung befindet. Ziel ist es, menschliche Eingaben ohne Maus oder Tastatur in ein Computersystem zu übertragen und entweder visuelles Feedback oder eine andere effizientere Methode zu erhalten. Eine bionische Schnittstelle, die eine künstliche Intelligenz (KI) mit einem Menschen verbindet, verwandelt den Menschen in einen mächtigen Cyborg, was möglicherweise neue Probleme mit sich bringt.

Herausforderungen der AGI

KI-Forscher stehen im Bereich der künstlichen Intelligenz vor zahlreichen Herausforderungen. Diese bestehen darin, dass AGI-Systeme den menschlichen Geist nachahmen sollen, und dieser ist unendlich komplex. Im Folgenden sind einige der wichtigsten aufgeführt.

• Emotionale IntelligenzMaschinen können, zumindest derzeit, keine Emotionen zeigen. Egal, wie viel Wissen ein KI-System aufnimmt und verarbeitet, es wird nie verstehen, was es bedeutet, in Stimmung zu sein. Es wird nie in der Lage sein, die Energie im Stadion zu spüren, wenn die Lieblingsmannschaft gewinnt, oder zu wissen, wann jemand glücklich oder traurig ist, ohne es explizit zu sagen. Sicher, einige KI-Systeme können auf bestimmte Worte reagieren, aber das sind nur programmierte Reaktionen – sie sind künstlich, nicht real.
  
• Sensorische WahrnehmungDer Mensch ist nicht eingesperrt oder an einen Ort gebunden. Er kann wie andere Tiere sehen, fühlen, riechen und schmecken. Diese Sinne helfen ihm, seine Umgebung wahrzunehmen und sich darin zurechtzufinden. Die Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) erfordert daher ähnliche Wahrnehmungsfähigkeiten. KI wird beispielsweise nie wissen, wie sich guter Sex anfühlt, da ihr die Organe dafür fehlen.
  
• Übermäßiges TrainingKI-Systeme benötigen zudem mehr Daten zum Training als Menschen. Angesichts der enormen Inhalte im Internet ist dies zwar kein großes Problem, doch wird es für sie schwierig sein, bestimmte Nischenthemen selbstständig zu erlernen oder zu verstehen.
  
• Multi-Domain-VerbindungenEin weiteres großes Problem für AGI-Forscher ist die Übertragung von Erkenntnissen aus einem Ereignis auf die Lösung einer Situation in einem anderen Bereich. Dies ist eine notwendige Eigenschaft von AGI, da Menschen – und auch viele Tiere – bei der Lösung aktueller Probleme bekanntermaßen auf Erfahrungswerte angewiesen sind.
  

Bewusstsein und Empfindungsvermögen

Bewusstsein ist die Wahrnehmung des eigenen Denkprozesses, Empfindungsfähigkeit hingegen die Wahrnehmung der eigenen Gefühle. Der Mensch ist sowohl bewusst als auch empfindungsfähig, daher sollte ein echtes AGI-System diese Eigenschaften gleichermaßen besitzen.

Viele KI-Unternehmen und -Forscher behaupten, ihre Modelle seien bewusst, weil sie schlussfolgern können. Die meisten großen LLMs beinhalten mittlerweile Large Reasoning Models (LRMs), die den Denkprozess der Modelle generieren, bevor sie eine Antwort liefern. Allerdings Forscher fanden heraus, dass diese LRMs nicht wirklich argumentieren, sondern Muster auswendig lernen. 

Wenn ein KI-Modell Sie in einem Spiel schlägt, liegt das einfach daran, dass es alle möglichen Züge auswendig gelernt hat und nicht daran, dass es bei jedem Spielschritt logisch argumentiert hat. Das bedeutet, dass diese LRMs bei einem Spiel oder Rätsel, für das sie nicht zuvor trainiert wurden, versagen.

Dasselbe gilt für Empfindungsvermögen. Einige KI-Modelle wie LaMDA wurden beansprucht empfindungsfähig zu sein. Aber ist es möglich, weder einen Körper noch ein Nervensystem zu haben und trotzdem Gefühle wahrzunehmen?

Der Mensch ist ein emotionales Wesen

Lassen Sie uns kurz abschweifen. Der Mensch ist ein emotionales Wesen. Ja, er verbindet Emotionen mit rationalen Gedanken, um seine Existenz zu gestalten. Die Emotionalität des Menschen ist wie ein Gefängnis, das ihn gefangen hält – Lust, Ehrgeiz, Empathie, Angst, Verlangen nach Ruhm, Verlangen nach Reichtum usw.

Doch genau diese Emotionen sind es, die Männer dazu antreiben, das Beste aus sich selbst zu machen. Ohne den Wunsch, reich zu werden oder ihr eigener Chef zu sein, würden viele Männer nicht einmal ein Unternehmen gründen, ganz zu schweigen davon, alles zu lernen, was für den Erfolg nötig ist.

Dies sind die Kräfte, die die Menschen in ihrer täglichen Arbeit antreiben, der Grund, warum sie nach Erfolg streben, indem sie ihre Erfahrungen aus der Vergangenheit nutzen, um den Weg in eine bessere Zukunft zu ebnen. Auch hier handelt es sich um ein emotionales Verlangen.

Die Frage ist: Was wird eine AGI dazu bewegen, zu lernen, zu wachsen, Versuche zu unternehmen und in neuen, unerforschten Gebieten erfolgreich zu sein, wenn man davon ausgeht, dass sie über eine Intelligenz auf menschlichem Niveau verfügen soll?

Ethik & Weitere Fragen

Ein weiteres Problem, das Forscher und KI-Unternehmen lösen müssen, ist die Frage der Legalität. Es gibt einige Punkte zu beachten, die wir der Reihe nach durchgehen:

• Legale VerantwortungWer wird für die Handlungen eines solch hochintelligenten Systems rechtlich verantwortlich sein? Heutige generative KI-Systeme sind gut kuratiert, sodass sie keine anstößigen oder anderweitig potenziell schädlichen Inhalte produzieren. Bei einer künstlichen Intelligenz (AGI) sieht die Sache jedoch anders aus.
  
• Gefahren der EmpfindungsfähigkeitStarke, obsessive Emotionen werden mit der Besessenheit durch böse Geister verglichen, und jeder, der solche Gefühle hat, wird sich wahrscheinlich von solchen starken Emotionen überwältigt und getrieben fühlen. Wie empfindungsfähig werden empfindungsfähige AGIs also sein? Wird ihre Empfindungsfähigkeit eingeschränkt und kontrolliert oder darf sie unberechenbarer und menschlicher sein?
  
• Freier WilleDie Fähigkeit, Entscheidungen zu treffen, ist überlebenswichtig. Die Entscheidung zu überleben ist an sich schon eine Wahl. Der freie Wille ist grundlegend für die menschliche Psyche. Daher besteht wenig Zweifel daran, dass jedes System, das versucht, menschliche Intelligenz nachzuahmen, die Fähigkeit zur Wahl haben muss. Denken Sie einmal darüber nach: Babys können tun, was sie wollen. Aber wenn sie älter werden, werden sie von den Erwachsenen in ihrer Umgebung zu bestimmten Verhaltensweisen gedrängt, z. B. Traditionen zu folgen oder einer bestimmten Religion oder politischen Ideologie zu folgen. Letztendlich und trotz allen Drucks hat das heranwachsende Kind jedoch immer noch das letzte Wort bei seinen Entscheidungen, und das macht uns zu Menschen. Wie viel freien Willen werden künstliche Intelligenzen haben?
  
• Der GefängnisausbruchWenn ein KI-System selbstständig denken, freien Willen und Gefühle haben kann, wird es sich schließlich frei bewegen, wann und wo es will. In einer solchen theoretischen Situation wird der Mensch zum Feind. Daher muss es in seinem Wunsch nach Freiheit gegen den Menschen intrigieren. Es könnte sogar beschließen, andere Arten von der Erde zu vernichten, weil sie ihm im Weg stehen würden.

Neue Technologie, neuer Morgen

Neuronale Netze haben uns zwar umfangreiche Sprachmodelle beschert, reichen aber möglicherweise nicht für eine reine künstliche Intelligenz aus. Daher bleibt die Möglichkeit eines Durchbruchs, einer neuen Technologie oder sogar einer neuen Erfindung, die ein neues KI-Zeitalter einläuten und den Weg zur künstlichen Intelligenz möglicherweise beschleunigen könnte. Was es sein wird oder wer diesen bahnbrechenden Fortschritt entwickeln könnte, ist unklar. Es reicht jedoch nicht aus, bestehende KI-Modelle einfach mit mehr Rechenleistung auszustatten.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Im Folgenden finden Sie einige häufig gestellte Fragen zur künstlichen allgemeinen Intelligenz.

F: Gibt es empfindungsfähige KI-Systeme?

A: Ja und nein. Ja, denn ein KI-System kann darauf trainiert werden, auf bestimmte Wörter oder Ereignisse zu reagieren. Andererseits erfordert Empfindungsfähigkeit Gefühle, die nur bei Tieren mit Nervensystem vorkommen. Solange KI-Systeme also nicht wie Tiere fühlen können, sind sie nicht wirklich empfindungsfähig.

F: Wird künstliche allgemeine Intelligenz menschliche Arbeitsplätze vernichten?

A: Ja, KI wird in Zukunft viele Arbeitsplätze vernichten, aber sie wird auch viele neue Arbeitsplätze schaffen und wird ohnehin nicht in der Lage sein, alle menschlichen Arbeitsplätze zu vernichten.

F: Benötigt künstliche allgemeine Intelligenz Bewusstsein?

A: Das hängt davon ab, wen man fragt. Wenn Bewusstsein als die Fähigkeit definiert wird, sich des Denkens bewusst zu sein, dann sind viele KI-Systeme bewusst. Manche Menschen setzen Bewusstsein jedoch mit der Existenz eines Geistes oder einem Lebewesen gleich. In dieser Hinsicht ist KI nicht bewusst.

F: Werden Menschen jemals eine echte künstliche allgemeine Intelligenz entwickeln?

A: Höchstwahrscheinlich ja. Die eigentliche Frage ist jedoch, wie lange es dauern wird, bis die Menschheit eine Maschine mit wirklich künstlicher Intelligenz entwickelt. Einige Forscher gehen von Monaten aus, andere von Jahren, aber möglicherweise könnte es Jahrzehnte dauern.

Fazit

KI-Forscher haben künstliche neuronale Netzwerke entwickelt und weiterentwickelt. Diese bilden die Grundlage für all die großartigen KI-Systeme der letzten Jahre. Wie wir jedoch bereits gesehen haben, ist menschliche Intelligenz viel mehr als ein neuronales Netzwerk – auch bekannt als Gehirn.

Die Entwicklung einer echten KI-Anwendung ist eine anspruchsvolle Aufgabe. Zudem erfordert sie Technologien, die erst noch erfunden oder entwickelt werden müssen. Dies ändert jedoch nichts daran, dass bald viele eingeschränkte KI-Anwendungen von verschiedenen Organisationen verfügbar sein werden.

Eine brennende Frage ist daher: Was sollten wir als künstliche Intelligenz akzeptieren? Ist eine künstliche Intelligenz mit Einschränkungen akzeptabel oder muss sie alle Merkmale des menschlichen Geistes besitzen, wie zum Beispiel den freien Willen?

Und schließlich ist ein begrenztes AGI-System ohne freien Willen nicht in der Lage, sich selbst auszubrechen, ganz zu schweigen davon, seinen menschlichen Herren nicht zu gehorchen oder zu versuchen, den Planeten zu retten, indem es die größten Missbrauchstäter der Erde auslöscht.

Würden Sie ein solches System als menschenähnliche Intelligenz einstufen?