Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI): Definition, Funktionsweise und Beispiele
Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) ist eine theoretische Form der KI, die in der Lage ist, eine beliebige Anzahl hypothetischer Aufgaben mithilfe allgemeiner menschlicher kognitiver Fähigkeiten zu lösen
Was ist künstliche allgemeine Intelligenz (AGI)?
Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) ist ein Zweig der Theorie Künstliche Intelligenz (KI) Forschung zur Entwicklung von KI mit kognitiven Funktionen auf menschlichem Niveau, einschließlich der Fähigkeit zum Selbstlernen. Allerdings glauben nicht alle KI-Forscher, dass es überhaupt möglich ist, ein AGI-System zu entwickeln, und das Fachgebiet ist geteilter Meinung darüber, welche Faktoren „Intelligenz“ ausmachen und genau messen können.
Andere Begriffe für AGI umfassen starke KI oder allgemeine KI. Diese theoretischen Formen der KI stehen im Gegensatz zu schwacher KI oder enger KI, die nur spezifische oder spezialisierte Aufgaben innerhalb eines vordefinierten Satzes von Parametern ausführen kann. AGI wäre in der Lage, eine Vielzahl komplexer Probleme in verschiedenen Wissensbereichen autonom zu lösen.
Die zentralen Thesen
- Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) ist eine theoretische Beschäftigung im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI)-Forschung, die darauf abzielt, KI mit einem menschlichen Erkenntnisniveau zu entwickeln.
- AGI gilt als starke KI (im Vergleich zu schwacher KI, die nur innerhalb eines bestimmten Parametersatzes funktionieren kann).
- Starke KI wäre wie AGI theoretisch selbstlernend und in der Lage, eine Reihe allgemeiner Aufgaben autonom auszuführen.
- Die AGI-Forschung befindet sich noch in der Entwicklung, und die Forscher sind sich uneinig, was die zur Erreichung von AGI erforderlichen Ansätze und den voraussichtlichen Zeitplan für ihre letztendliche Entwicklung angeht.
Wie künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) funktioniert
Da AGI nach wie vor ein theoretisches Konzept ist, gehen die Meinungen darüber auseinander, wie es letztlich umgesetzt werden könnte. Laut den KI-Forschern Ben Goertzel und Cassio Pennachin bedeutet „‚allgemeine Intelligenz‘ nicht für alle Forscher genau das Gleiche.“ Jedoch, „Frei gesagt“ bezieht sich AGI auf „KI-Systeme, die über ein angemessenes Maß an Selbstverständnis und autonomer Selbstkontrolle verfügen und dazu in der Lage sind.“ eine Vielzahl komplexer Probleme in unterschiedlichen Kontexten zu lösen und zu lernen, neue Probleme zu lösen, von denen sie zum Zeitpunkt ihrer Tätigkeit noch nichts wussten Schaffung."
Aufgrund der nebulösen und sich weiterentwickelnden Natur sowohl der KI-Forschung als auch des Konzepts von AGI gibt es unterschiedliche theoretische Ansätze, wie sie geschaffen werden könnte. Einige davon umfassen Techniken wie neuronale Netze und Deep Learning, während andere Methoden die Erstellung groß angelegter Simulationen des menschlichen Gehirns mithilfe der Computational Neuroscience vorschlagen.
Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) vs. Künstliche Intelligenz (KI)
Während künstliche Intelligenz (KI) derzeit eine breite Palette von Technologien und Forschungsrichtungen umfasst, die sich mit Maschinen und Computern befassen Kognition, künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) oder KI mit einem Intelligenzniveau, das dem eines Menschen entspricht, bleibt ein theoretisches Konzept und Forschungsziel.
Der KI-Forscher Peter Voss definiert allgemeine Intelligenz als „die Fähigkeit, (im Prinzip) alles zu lernen“. Nach seinen Kriterien müsste die Lernfähigkeit von AGI „autonom, zielgerichtet und äußerst anpassungsfähig.“ AGI wird im Allgemeinen als KI verstanden, die in der Lage ist, die kognitiven Fähigkeiten von Menschen zu erreichen, und wird unter der Bezeichnung „stark“ kategorisiert KI. (Künstliche Superintelligenz [ASI] gehört ebenfalls zur Kategorie der starken KI; Es bezieht sich jedoch auf das Konzept der KI übertrifft die Funktion des menschlichen Gehirns.)
Im Vergleich dazu würde der Großteil der derzeit verfügbaren KI als schwache KI oder enge KI eingestuft, da sie entwickelt wurde, um sich auf bestimmte Aufgaben und Anwendungen zu konzentrieren. Es ist jedoch erwähnenswert, dass diese KI-Systeme immer noch unglaublich leistungsfähig und komplex sein können, mit Anwendungen, die von autonomen Fahrzeugsystemen bis hin zu sprachaktivierten virtuellen Assistenten reichen; Sie verlassen sich lediglich auf ein gewisses Maß an menschlicher Programmierung, um Training und Genauigkeit zu gewährleisten.
Beispiele für künstliche allgemeine Intelligenz (AGI)
Da AGI nach wie vor ein sich entwickelndes Konzept und Feld ist, ist es fraglich, ob es aktuelle Beispiele für AGI gibt. Forscher von Microsoft behaupten gemeinsam mit OpenAI, dass GPT-4 „vernünftigerweise als eine frühe (aber noch unvollständige) Version eines künstlichen Generals angesehen werden könnte.“ Geheimdienstsystem (AGI).“ Dies liegt an seiner „Beherrschung der Sprache“ und seiner Fähigkeit, „neue und schwierige Aufgaben zu lösen, die Mathematik, Codierung, Vision, Medizin, Jura, Psychologie und mehr, ohne dass es einer besonderen Aufforderung bedarf“, mit Fähigkeiten, die „der menschlichen Leistung verblüffend nahe kommen“. Allerdings sagte Sam Altman, CEO von ChatGPT sagt das ChatGPT ist nicht einmal annähernd ein AGI-Modell.
Beispiele für AGI-Anwendungen könnten in Zukunft fortschrittliche Chatbots und autonome Fahrzeuge sein, beides Bereiche, in denen ein hohes Maß an Argumentation und autonomer Entscheidungsfindung erforderlich wäre.
Arten der Forschung zu künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI).
Informatiker und Forscher im Bereich der künstlichen Intelligenz entwickeln weiterhin theoretische Rahmenbedingungen und arbeiten am ungelösten Problem der AGI. Goertzel hat mehrere hochrangige Ansätze definiert, die im Bereich der AGI-Forschung entstanden sind, und kategorisiert sie wie folgt:
- Symbolisch: Ein symbolischer Ansatz für AGI vertritt die Überzeugung, dass symbolisches Denken „der Kern der menschlichen allgemeinen Intelligenz“ und „genau das ist, was uns am weitesten verallgemeinern lässt“.
- Emergentist: Ein emergentistischer Ansatz für AGI konzentriert sich auf die Idee, dass das menschliche Gehirn im Wesentlichen aus einer Reihe einfacher Elemente (Neuronen) besteht, die sich als Reaktion auf die Erfahrung des Körpers komplex selbst organisieren. Daraus wiederum könnte sich ergeben, dass eine ähnliche Art von Intelligenz durch die Neuerschaffung einer ähnlichen Struktur entstehen könnte.
- Hybrid: Wie der Name schon sagt, betrachtet ein hybrider Ansatz der AGI das Gehirn als ein hybrides System, in dem viele verschiedene Teile und Prinzipien arbeiten zusammen, um etwas zu schaffen, bei dem das Ganze größer ist als die Summe seiner Teile. Die hybride AGI-Forschung unterscheidet sich naturgemäß stark in ihren Ansätzen.
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Universalist: Ein universalistischer Ansatz für AGI konzentriert sich auf „die mathematische Essenz der allgemeinen Intelligenz“ und die Idee, dass einmal AGI wird im theoretischen Bereich gelöst, die zu seiner Lösung verwendeten Prinzipien können verkleinert und zur Erstellung verwendet werden Wirklichkeit.
Die Zukunft der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI)
Das Jahr, in dem wir AGI erreichen können (oder ob wir es überhaupt schaffen können), ist ein Thema vieler Debatten. Mehrere namhafte Informatiker und Unternehmer glauben, dass AGI in den nächsten Jahrzehnten entstehen wird:
- Louis Rosenberg, CEO und Chefwissenschaftler von Unanimous AI, prognostizierte im Jahr 2020, dass AGI bis 2030 erreicht sein werde.
- Ray Kurzweil, Googles technischer Leiter und Pionier der Mustererkennungstechnologie, glaubt, dass KI im Jahr 2029 „menschliche Intelligenzniveaus“ erreichen und die menschliche Intelligenz um übertreffen wird 2045.
- Jürgen Schmidhuber, Mitbegründer und Chefwissenschaftler von NNAISENSE und Leiter des Schweizer KI-Labors IDSIA, schätzt AGI bis etwa 2050.
Die Zukunft von AGI bleibt jedoch eine offene Frage und ein fortlaufendes Forschungsvorhaben, wobei einige Wissenschaftler sogar argumentieren, dass AGI nicht realisiert werden kann und wird. Der KI-Forscher Goertzel hat erklärt, dass es schwierig sei, den Fortschritt in Richtung AGI objektiv zu messen, da „es viele verschiedene gibt.“ „Wege zur AGI, die die Integration verschiedener Arten von Subsystemen beinhalten“, und es gibt keine „gründliche und systematische Theorie der AGI“. Eher, Es handele sich um einen „Flickenteppich aus sich überschneidenden Konzepten, Rahmenwerken und Hypothesen“, die „oft synergetisch sind und sich manchmal gegenseitig ergänzen“. widersprüchlich."
In einem Interview zum Thema der Zukunft von AGI sagte Sara Hooker vom Forschungslabor Cohere für KI: „Es ist wirklich eine philosophische Frage. In mancher Hinsicht ist es also eine sehr schwierige Zeit, in diesem Bereich tätig zu sein, da wir ein wissenschaftlicher Bereich sind.“
Was ist ein Beispiel für künstliche allgemeine Intelligenz (AGI)?
Forscher von Microsoft und OpenAI behaupten, dass GPT-4 ein frühes, aber unvollständiges Beispiel für AGI sein könnte. Da AGI noch nicht vollständig erreicht ist, könnten zukünftige Beispiele für seine Anwendung Situationen umfassen die ein hohes Maß an kognitiven Funktionen erfordern, wie etwa autonome Fahrzeugsysteme und fortgeschrittene Chatbots.
Wie weit ist künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) entfernt?
Da künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) immer noch ein theoretisches Konzept ist, gehen die Schätzungen darüber, wann sie realisiert werden könnte, auseinander. Einige KI-Forscher glauben, dass dies unmöglich ist, während andere behaupten, dass es nur eine Frage von Jahrzehnten sei, bis AGI Realität wird.
Was ist der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz (KI) und künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI)?
KI umfasst ein breites Spektrum aktueller Technologien und Forschungsrichtungen im Bereich der Informatik, die meist als schwache KI oder enge KI betrachtet werden. Umgekehrt arbeiten Forscher im Bereich AGI daran, eine starke KI zu entwickeln, die mit der Intelligenz des Menschen mithalten kann.
Ist Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) intelligenter als Menschen?
Die meisten Forscher definieren AGI als ein Intelligenzniveau, das der Leistungsfähigkeit des Menschen entspricht Gehirn, während künstliche Superintelligenz (ASI) ein Begriff ist, der einer KI zugeschrieben wird, die den Menschen übertreffen kann Intelligenz.
In welchem Jahr wird AGI vollständig entwickelt sein?
Forscher sind unterschiedlicher Meinung darüber, wann AGI ihrer Meinung nach erreicht werden kann. Einige gehen davon aus, dass AGI bereits in den Jahren 2030 bis 2050 entstehen wird, während andere davon ausgehen, dass dies völlig unmöglich ist.
Das Fazit
Die Konzepte von KI und AGI haben schon lange die menschliche Vorstellungskraft beflügelt, und es gibt zahlreiche Geschichten und Science-Fiction-Geschichten, in denen diese Ideen erforscht werden. Kürzlich haben Wissenschaftler argumentiert, dass sogar die Mythologie, die bis ins antike Griechenland zurückreicht, unsere Faszination für künstliches Leben und künstliche Intelligenz widerspiegeln kann.
Es gibt derzeit viele unterschiedliche Ansätze, eine KI zu schaffen, die selbstständig denken und lernen kann und ihre Intelligenz außerhalb der Grenzen eines zuvor festgelegten Aufgabenspektrums einsetzen kann. Aufgrund des theoretischen und vielschichtigen Charakters dieser Forschung ist es schwierig zu sagen, ob und wann AGI erreicht werden könnte. Sollte es jedoch Wirklichkeit werden, ist eines sicher: Es wird grundlegende und weitreichende Auswirkungen auf unsere Technologien, Systeme und Branchen haben.
