K\u00fcnstliche allgemeine Intelligenz (AGI) ist zweifellos ein faszinierendes Thema in der Technologiebranche. Es ist jedoch auch ein Thema, das zu kontroversen Diskussionen f\u00fchrt. Die Schwierigkeit liegt darin, dass es keine einheitliche Definition f\u00fcr den Begriff gibt. Genau hier setzt das Team von Google DeepMind an und hat k\u00fcrzlich einen Fachartikel ver\u00f6ffentlicht, in dem sie nicht nur eine neue Definition von AGI pr\u00e4sentieren, sondern auch ein umfassendes Klassifikationsschema vorstellen.<\/p>\n
Aber worum geht es eigentlich bei AGI? Im Grunde genommen bezieht sich AGI auf k\u00fcnstliche Intelligenz, die dem Menschen in verschiedenen Aufgaben gleichwertig oder sogar \u00fcberlegen ist. Klingt einfach, oder? Nun, nicht ganz. Die genauen Details dar\u00fcber, was als menschen\u00e4hnlich angesehen wird und um welche Aufgaben es sich handelt, wurden oft vernachl\u00e4ssigt. Das Team von Google DeepMind hat sich nun die Zeit genommen, die wesentlichen gemeinsamen Merkmale bisheriger AGI-Definitionen zu analysieren und f\u00fcnf aufbauende Stufen von AGI zu skizzieren.<\/p>\n
Die erste Stufe ist die aufkommende AGI, die wir vielleicht schon in hochmodernen Chatbots wie ChatGPT und Bard sehen k\u00f6nnen. Aber es gibt noch weitere Stufen, wie die kompetente, erfahrene, meisterhafte und \u00fcbermenschliche AGI. Letztere Stufe ist wirklich beeindruckend, denn sie ist in der Lage, eine breite Palette von Aufgaben besser als Menschen zu erledigen. Dazu geh\u00f6ren das Entschl\u00fcsseln von Gedanken anderer Menschen, die Vorhersage zuk\u00fcnftiger Ereignisse und sogar die Kommunikation mit Tieren. Es ist wichtig zu erw\u00e4hnen, dass bisher noch keine h\u00f6here Stufe als die aufkommende AGI erreicht wurde.<\/p>\n
Julian Togelius, ein KI-Forscher an der New York University, betont, dass diese neue Definition dringend ben\u00f6tigte Klarheit in diesem Thema schafft. Viele Menschen verwenden den Begriff AGI leichtfertig, ohne wirklich zu wissen, was sie damit meinen. Shane Legg, Mitbegr\u00fcnder von DeepMind und leitender Wissenschaftler f\u00fcr AGI im Unternehmen, der den Begriff vor etwa 20 Jahren gepr\u00e4gt hat, bemerkt, dass der Begriff AGI in vielen Diskussionen scheinbar f\u00fcr verschiedene Dinge verwendet wird, was zu Verwirrung f\u00fchrt. Angesichts der zunehmenden Bedeutung von AGI als Thema ist es nun erforderlich, genauer zu definieren, was wir damit meinen.<\/p>\n
Fr\u00fcher wurde AGI in ernsthaften Diskussionen h\u00f6chstens als unklar und im schlimmsten Fall als unrealistisches Wunschdenken bel\u00e4chelt. Aber mit dem Hype um generative Modelle ist AGI zu einem viel diskutierten Thema geworden. Urspr\u00fcnglich schlug Legg den Begriff seinem fr\u00fcheren Forscherkollegen Ben Goertzel vor, um ihn f\u00fcr den Titel von Goertzels Buch aus dem Jahr 2007 \u00fcber zuk\u00fcnftige Entwicklungen in der KI zu verwenden. Legg gibt zu, dass seine Definition damals nicht besonders klar war, da er AGI eher als Forschungsgebiet betrachtete und nicht als ein konkretes Artefakt.<\/p>\n
Im Laufe der Zeit begannen Menschen jedoch, KI als eine m\u00f6gliche F\u00e4higkeit von Computerprogrammen zu betrachten. Heutzutage ist es \u00fcblich, dass f\u00fchrende KI-Unternehmen wie Google DeepMind und OpenAI in der \u00d6ffentlichkeit mutige Aussagen \u00fcber ihre Mission machen, solche Programme zu entwickeln. Legg betont, dass es bei solchen Diskussionen wichtig ist, pr\u00e4zise zu sein und genau zu erkl\u00e4ren, was man damit meint.<\/p>\n
Die Forscher von DeepMind betonen, dass eine AGI sowohl universell einsetzbar als auch leistungsstark sein muss, und nicht nur eines von beiden. Eine AGI sollte nicht nur verschiedene Aufgaben bew\u00e4ltigen k\u00f6nnen, sondern auch die F\u00e4higkeit besitzen, zu lernen, wie diese Aufgaben durchgef\u00fchrt werden, ihre eigene Leistung zu bewerten und gegebenenfalls um Unterst\u00fctzung zu bitten.<\/p>\n
Meredith Ringel Morris, leitende Wissenschaftlerin f\u00fcr die Interaktion zwischen Mensch und KI bei DeepMind, betont, dass der Fokus bei einer AGI mehr darauf liegen sollte, was sie erreichen kann, als auf die Art und Weise, wie sie es erreicht. Dennoch betont sie, dass die Arbeitsweise einer AGI keineswegs unwichtig ist. Die Herausforderung besteht darin, dass wir noch nicht ausreichend dar\u00fcber informiert sind, wie hochmoderne Modelle wie gro\u00dfe Sprachmodelle im Detail funktionieren, um dies zu einem zentralen Aspekt der Definition zu machen. Morris ist der Meinung, dass es wichtig sein k\u00f6nnte, unsere Definition von AGI zu \u00fcberdenken, sobald wir ein besseres Verst\u00e4ndnis der zugrundeliegenden Prozesse gewinnen. Unser Fokus sollte derzeit auf den Aspekten liegen, die wir wissenschaftlich messen k\u00f6nnen.<\/p>\n
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