Definition
AGI wird definiert als eine Maschinenintelligenz, die in der Lage ist, jegliche intellektuelle Aufgabe zu verstehen und zu erlernen, die auch von einem menschlichen Wesen ausgeführt werden kann (Manuskript, S. 264). Im Gegensatz zur schwachen KI strebt AGI eine umfassende, flexible Intelligenz an, die es ihr ermöglicht, selbstständig zu denken, zu lernen und kreativ zu sein (Bostrom, 2014).
Historische Entwicklung
Die Vorstellung von künstlicher Intelligenz reicht bis in die Antike zurück, wie der Mythos von Talos zeigt. Die moderne Ära der KI-Forschung begann jedoch erst Mitte des 20. Jahrhunderts. Ein entscheidender Moment war die Dartmouth-Konferenz 1956, die oft als Geburtsstunde der KI-Forschung bezeichnet wird (McCarthy et al., 2006).
Technologische Grundlagen und Herausforderungen
Maschinelles Lernen und Deep Learning bilden das Herzstück der modernen KI-Entwicklung. Trotz beeindruckender Fortschritte in Teilbereichen bleiben fundamentale Beschränkungen bestehen. Da die mangelnde Verallgemeinerungsfähigkeit im Kontrast zur menschlichen Fähigkeit steht, Erlerntes nahtlos auf neuartige Kontexte anzuwenden (Lake, Salakhutdinov, & Tenenbaum, 2017).
Neue Forschungsansätze
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, werden innovative Ansätze erforscht. Dazu gehören differenzierbare neuronale Computer und probabilistische Programmierung (Ha et al., 2016). Diese könnten zu einer kausaleren und robusteren Modellierung von Wissen führen als die rein korrelationsbasierte Herangehensweise aktueller Deep Learning-Systeme (Pearl, 2009).
Globale Forschungslandschaft
Die AGI-Forschung ist ein globales Unterfangen. Führende Akteure wie OpenAI, DeepMind und Meta treiben die Entwicklung voran. OpenAI beispielsweise arbeitet an der Entwicklung von Richtlinien und Standards, die sicherstellen sollen, dass AGI-Technologien im besten Interesse der Menschheit eingesetzt werden (OpenAI, 2021).
Ethische Herausforderungen und Governance
Die Entwicklung von AGI wirft bedeutende ethische Fragen auf. Eine zentrale Sorge ist, dass AGI-Systeme, die menschliche Intelligenz übertreffen, außer Kontrolle geraten und Entscheidungen herbeiführen könnten (Singularität), die nicht im Einklang mit menschlichen Werten und Interessen stehen (Bostrom, 2014). Um dies zu adressieren, werden verschiedene Governance-Modelle diskutiert, darunter die Entwicklung einer „Verfassungs-KI“ und internationale Regulierungsrahmen wie der EU AI Act (European Commission, 2021).
Gesellschaftliche Auswirkungen
Die potenziellen Auswirkungen von AGI auf die Gesellschaft sind weitreichend. AGI wird zu einer massiven Umstrukturierung des Arbeitsmarktes führen und personalisiertes Lernen durch AGI-Tutoren wird die Bildungslandschaft revolutionieren (Brynjolfsson & McAfee, 2014). Zudem wird AGI unser Verständnis von Intelligenz, Bewusstsein und dem Wesen des Menschseins grundlegend in Frage stellen“ (Chalmers, 1996).
Referenzen
Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press.
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. W. W. Norton & Company.
Chalmers, D. J. (1996). The Conscious Mind: In Search of a Fundamental Theory. Oxford University Press.
European Commission. (2021). Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council Laying Down Harmonized Rules on Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act). Brussels.
Ha, D., Dai, A. M., & Le, Q. V. (2016). HyperNetworks. In Proceedings of the International Conference on Learning Representations.
Lake, B. M., Salakhutdinov, R., & Tenenbaum, J. B. (2017). Human-level concept learning through probabilistic program induction. Science, 358(6365), 1046-1050.
McCarthy, J., Minsky, M., Rochester, N., & Shannon, C. (2006). A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. In AI Magazine.
OpenAI. (2021). OpenAI API. Retrieved from https://openai.com/api.