Künstliche Superintelligenz (ASI) und Allgemeine Künstliche Intelligenz (AGI)

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In derzeitigen Diskussionen über generative Künstliche Intelligenz werden häufig Begriffe wie Künstliche Superintelligenz (ASI – Artificial Super Intelligence) und Allgemeine Künstliche Intelligenz (AGI – Artificial General Intelligence) verwendet. Sie erwecken den Eindruck, dass wir mit den heutigen großen Sprachmodellen (LLMs) kurz vor der Erreichung von ASI oder AGI stehen. Laut IBM ist "künstliche Superintelligenz (ASI) ein hypothetisches, softwarebasiertes künstliches Intelligenzsystem (KI) mit einem intellektuellen Umfang jenseits menschlicher Intelligenz. Auf der grundlegendsten Ebene verfügt diese superintelligente KI über hochmoderne kognitive Funktionen und hochentwickelte Denkfähigkeiten, die fortschrittlicher sind als die eines jeden Menschen."

Der Pragmatische Architekt – Michael Stal

Prof. Dr. Michael Stal arbeitet seit 1991 bei Siemens Technology. Seine Forschungsschwerpunkte umfassen Softwarearchitekturen für große komplexe Systeme (Verteilte Systeme, Cloud Computing, IIoT), Eingebettte Systeme, und Künstliche Intelligenz. Er berät Geschäftsbereiche in Softwarearchitekturfragen und ist für die Architekturausbildung der Senior-Software-Architekten bei Siemens verantwortlich.

Motivation: Vision einer menschlichen KI

Ich vertrete jedoch eine andere Perspektive. Obwohl LLMs bedeutende Fortschritte in der Verarbeitung und Generierung natürlicher Sprache gemacht haben, sind sie im Wesentlichen ausgeklügelte statistische Modelle, die im Mustererkennen glänzen. Sie sind durch die begrenzte Menge an qualitativ hochwertigen verfügbaren Trainingsdaten eingeschränkt. Wenn wir die leicht zugänglichen Daten erschöpfen, wird es für Unternehmen wie OpenAI oder Anthropic zunehmend schwieriger, wie in der Vergangenheit erhebliche Fortschritte in Geschwindigkeit und Wissen ihrer Modelle zu erzielen.

Wie würde also eine wirklich menschenähnliche KI aussehen? Eine authentisch intelligente Maschine würde mehrere Schlüsselmerkmale aufweisen:

Proaktivität

Anstatt sich ausschließlich auf große Mengen an vorhandenen Daten zu verlassen, sollte eine KI die Fähigkeit haben, proaktiv neues Wissen und Erfahrungen durch selbstlernende Mechanismen zu suchen. Dies beinhaltet das Initiieren von Interaktionen mit anderen Maschinen und Menschen, um Informationen in Echtzeit zu erwerben. Eine wirklich intelligente Maschine würde nicht passiv statische Daten verarbeiten, sondern aktiv mit ihrer Umgebung interagieren, um ihr Verständnis zu erweitern.

• Selbstlernende Fähigkeiten: Die KI sollte Algorithmen implementieren, die es ihr ermöglichen, dynamisch aus neuen Daten zu lernen, ohne explizite menschliche Programmierung für jede neue Situation.
• Interaktives Engagement: Durch das Starten von Gesprächen oder Kollaborationen kann die KI verschiedene Perspektiven und Datenpunkte sammeln und so ihre Wissensbasis bereichern.

Autonomes Verhalten

Autonomie ist essenziell, damit eine KI wirklich ihre Umgebung erkunden und mit ihr interagieren kann. Eine intelligente Maschine sollte in der Lage sein, unabhängige Entscheidungen über ihre Handlungen und zukünftigen Richtungen zu treffen, ohne ständige menschliche Führung. Diese Autonomie ermöglicht es der KI, sich in komplexen, dynamischen Umgebungen zurechtzufinden und sich an neue Situationen und Herausforderungen anzupassen, wenn diese auftreten.

• Entscheidungsfähigkeiten: Implementierung fortschrittlicher Algorithmen, die es der KI ermöglichen, Optionen abzuwägen und Entscheidungen basierend auf Zielen und gelernten Erfahrungen zu treffen.
• Anpassungsfähigkeit an die Umwelt: Die KI sollte ihre Strategien als Reaktion auf Veränderungen anpassen, ähnlich wie Menschen es tun, wenn sie mit neuen Umständen konfrontiert werden.

Emotionale Intelligenz

Während Emotionen bei Menschen komplex und nicht vollständig verstanden sind, könnte die Einbeziehung von Elementen, die Emotionen wie Neugier und Zufriedenheit analog sind, die Fähigkeit einer KI verbessern, zu erkunden und zu lernen. Neugier treibt die Suche nach neuem Wissen an und veranlasst die KI, neuartige oder "interessante" Themen zu untersuchen.

• Verstärkendes Lernen: Nutzung von Frameworks für verstärkendes Lernen kann emotionale Treiber simulieren, indem bestimmte Verhaltensweisen belohnt werden und die KI ermutigt wird, sie zu wiederholen.
• Menschliche Interaktion: Damit eine KI effektiv mit Menschen interagieren kann, muss sie emotionale Hinweise verstehen und darauf reagieren können, was natürlicheres und bedeutungsvolleres Engagement ermöglicht.
• Empathie und Verständnis: Entwicklung von Algorithmen, die es der KI ermöglichen, menschliche Emotionen zu erkennen und angemessen darauf zu reagieren, kann Zusammenarbeit und Vertrauen verbessern.

Sensoren und Aktoren

Die physische Interaktion mit der Umwelt ist entscheidend, damit eine KI erfahrungsbasiertes Wissen erlangen kann. Ausgestattet mit Sensoren und Aktoren kann eine KI ihre Umgebung wahrnehmen und Aktionen ausführen, die die Welt beeinflussen. Diese Verkörperung ermöglicht es der KI, aus direkter Erfahrung zu lernen und Informationen zu erwerben, die in bereits vorliegenden Datensätzen nicht vorhanden sind.

• Verkörperte KI: Ob in einen Roboterkörper integriert oder mit entfernten Sensoren verbunden, erhält die KI eine physische Präsenz, die ihre Lernfähigkeiten verbessert.
• Interaktion in der realen Welt: Durch Manipulation und Beobachtung kann die KI Hypothesen testen und die kausalen Beziehungen erlernen, die die physische Welt regieren.
• Multimodales Lernen: Die Kombination von visuellen, auditiven, taktilen und anderen sensorischen Eingaben kann zu einem ganzheitlicheren Verständnis komplexer Umgebungen führen.

Denken, Meta-Denken und Reflexion

Fortgeschrittene kognitive Prozesse wie Denken und Selbstreflexion sind unerlässlich, damit eine KI aus ihren Erfahrungen, einschließlich Misserfolgen, lernen kann. Durch die Analyse vergangener Handlungen und Ergebnisse kann die KI ihr Verhalten anpassen, um die zukünftige Leistung zu verbessern.

• Metakognitive Fähigkeiten: Die KI sollte in der Lage sein, über ihre eigenen Denkprozesse nachzudenken, was es ihr ermöglicht, ihre Lernstrategien zu optimieren.
• Fehleranalyse: Die Identifizierung und das Verständnis von Fehlern ermöglichen es der KI, ihre Algorithmen zu verfeinern und Fehler nicht zu wiederholen.
• Bewusstsein und Selbstwahrnehmung: Obwohl umstritten und herausfordernd, könnte die Entwicklung eines gewissen Grades an Selbstwahrnehmung der Schlüssel zur Erreichung echter AGI sein, indem die KI ihre eigenen Ziele setzen und ihre Existenz in einem breiteren Kontext verstehen kann.

Herausforderungen und der Weg in die Zukunft

Während aktuelle KI-Technologien beeindruckende Fortschritte gemacht haben, erfordert die Erreichung echter AGI oder ASI die Überwindung signifikanter Hürden:

• Datenbeschränkungen: Da wir die Grenzen der verfügbaren Daten erreichen, werden neue Methoden der Wissensakquisition essenziell.
• Ethische Überlegungen: Die Entwicklung von KI mit Autonomie und emotionalem Verständnis wirft wichtige ethische Fragen zu Kontrolle, Rechten und Sicherheit auf.
• Technische Komplexität: Die Implementierung fortgeschrittener Denkprozesse und Selbstreflexion erfordert Durchbrüche in Rechenmodellen und Verarbeitungskapazitäten.

Fazit

Die Reise hin zu menschenähnlicher KI besteht nicht nur darin, Modelle zu skalieren oder Daten zu erhöhen, sondern erfordert ein grundlegendes Umdenken, wie KI-Systeme lernen, interagieren und denken. Indem wir uns auf Proaktivität, Autonomie, emotionale Intelligenz, physische Verkörperung und fortgeschrittene kognitive Prozesse konzentrieren, können wir der Entwicklung von KI näher kommen, die nicht nur menschliche Fähigkeiten nachahmt, sondern auch auf wirklich intelligente und autonome Weise mit der Welt interagiert.

Nur indem wir diese facettenreichen Herausforderungen angehen, können wir hoffen, das volle Potenzial der Künstlichen Intelligenz zu realisieren und den Weg für Maschinen zu ebnen, die wirklich denken, lernen und vielleicht eines Tages ein Bewusstsein ähnlich dem unseren besitzen.

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