Künstliche Intelligenz: AGI ist noch Zukunftsmusik

MIT Technology Review , ein Nachrichtenmedium der amerikanischen Universität Massachusetts Institute of Technology (MIT), hat sich mit den Behauptungen derjenigen auseinandergesetzt, die darauf wetten, dass die künstliche allgemeine Intelligenz (Artificial General Intelligence, kurz AGI) kurz vor der Verwirklichung steht.

Zu den Possibilisten gehört Dario Amodei , Mitbegründer von Anthropic – dem Unternehmen, das Claude entwickelt hat –, dem zufolge die künstliche Intelligenz (KI)im Jahr 2026 das Niveau des Menschen erreichen wird. Ihm zur Seite steht Sam Altman , CEO von OpenAI, der bereits Anfang 2025 wiederholt gesagt hat, dass die Menschen wissen, wie sie zu AGI gelangen , und dass sich entsprechende Anzeichen bereits am Horizont abzeichnen.

Es muss gesagt werden, dass Altman das GPT-5-Modell am 7. August bei seiner Präsentation als „ einen weiteren Schritt in Richtung AGI “ bezeichnete, seine Begeisterung jedoch später dämpfte, da er einige unerwartete Einschränkungen des Modells erkannte und darauf abzielte, dass spezifischere Ziele erreicht werden müssten, bevor man über AGI sprechen könne .

Letztlich gibt der vom MIT Technology Review veröffentlichte Bericht weder den Possibilisten noch den Defätisten Recht oder Unrecht, sondern befasst sich lediglich mit der Realität der Tatsachen und unterstreicht, dass es derzeit an technologischen, wissenschaftlichen und sogar philosophischen Fähigkeiten mangelt .

Was ist AGI?

Eine allgemein akzeptierte Definition besagt, dass AGI die Fähigkeit ist, die menschliche Intelligenz in allen Bereichen zu erreichen oder zu übertreffen und somit zu lernen, jede intellektuelle Aufgabe zu erfüllen, zu der Menschen fähig sind.

Über die einengenden Grenzen von Definitionen hinaus sollte AGI über eine Intelligenz verfügen, die sich an ungewohnte Situationen anpassen kann, auf gesunden Menschenverstand zurückgreift, für die Lösung von Problemen nützliche Informationen verknüpft und auch in der Lage sein, Wissen auf andere Subjekte zu übertragen, seien sie nun menschlich oder künstlich.

Allein die Tatsache, dass sich noch nicht alle Experten über die Definition von Intelligenz einig sind, spricht Bände über die Gültigkeit jeder möglichen Definition allgemeiner künstlicher Intelligenz.

Was jetzt fehlt

Der Bericht stellt fest, dass AGI keine Fata Morgana mehr ist, sondern eine sichtbare Realität am Horizont. Dennoch stehen wir vor einem flexiblen Horizont, der zugleich beschwörend und schwer fassbar ist. Trotz der Leistungsfähigkeit aktueller KI-Modelle ist es immer noch utopisch, alle Wissensbereiche mit der Leichtigkeit abzudecken, mit der Menschen sie abdecken .

Der Bericht des MIT Technology Review stützt sich auf Daten einer separaten Studie der Unternehmensberatung McKinsey. Diese kommt zu dem Schluss, dass die derzeitigen Einschränkungen der KI vor allem folgende Aspekte betreffen:

Visuelle und auditive Wahrnehmung : KIs haben größere Schwierigkeiten als Menschen, bestimmte Farben zu erkennen, und sind weniger gut darin, Geräusche zu erkennen, zu extrahieren und zu verarbeiten.

Feinmotorik : Roboter sind weit davon entfernt, menschliche Bewegungen nachzuahmen

Soziales Engagement : Empathie, Stimmungen oder Gesichtsausdrücke sind Alphabete, die KI nicht kennt.

Diese Makrogruppen von Hindernissen enthalten viele Barrieren, die für die KI heute unüberwindbar erscheinen: autonomes Fahren oder Navigation, Kreativität und vor allem die Fähigkeit, Probleme auf der Grundlage nichtverbundener Informationen zu lösen.

Diese Unfähigkeiten, die der französische Ingenieur und Forscher François Chollet anführt, beziehen sich teilweise auf die Etymologie des Wortes Intelligenz, das sich von intelligere (intus legere, im Inneren lesen) ableitet und wörtlich bedeutet „wissen, erfassen, verstehen und entziffern, was verborgen oder nicht unmittelbar offensichtlich ist“.

Chollet kann auf eine beachtliche Erfolgsbilanz in der KI-Welt zurückblicken. Er gilt als der mutmaßliche Vater von Keras, einer der weltweit am häufigsten genutzten Deep-Learning -Bibliotheken, und ist überzeugt, dass KI-Modelle nicht intelligent genug sind, um Qualität zu garantieren.

Nachdem wir so weit gekommen sind, können wir sagen, dass nicht alle maßgeblichen Stimmen die gleiche Wahrnehmung der Nähe von AGI teilen . Das ist weder neu noch endgültig. Es gibt jedoch noch weitere Elemente zu berücksichtigen.

Was auch in Zukunft fehlen wird

Der Bericht der MIT Technology Review konzentriert sich auf drei Elemente : Architektur, Berechnung und Ideen. Um AGI zu erreichen, ist mehr als nur eine erhöhte Rechenleistung erforderlich. Software, Hardware und Infrastruktur müssen die Ausführung vielfältiger Berechnungen ermöglichen.

Kurz gesagt: Die verschiedenen Chips, die für die AGI erforderlich sind, müssen je nach Aufgabe optimal eingesetzt werden. Diese Berechnungsmethode stellt keine unüberwindbare Einschränkung dar. Der Mangel an Ideen fällt noch deutlicher auf: Henry Ajder, Experte für generative KI und synthetische Medien, ist überzeugt, dass AGI eine neue Architektur erfordert, aber auch die Synthese verschiedener Disziplinen und Ansätze, die nur durch horizontale Zusammenarbeit auf industrieller Ebene erreicht werden kann. Das heißt, Unternehmen unterschiedlicher Art und Spezialisierung müssen ein einheitliches Ökosystem schaffen, das die Entstehung und Entwicklung von AGI fördert.

Hinzu kommt die allgegenwärtige Frage nach dem Energieverbrauch , den AGI erfordern wird und der möglicherweise höher sein könnte als der von KI, der ebenfalls ständig steigt .

Die Regeln ändern, wenn es hart auf hart kommt

Rumman Chowdhury, CEO von Humane Intelligence, hat die Möglichkeit einer Änderung der aktuellen Methoden zur Bewertung von KI ins Spiel gebracht, da er sie für zu restriktiv hält. Humane Intelligence ist eine gemeinnützige Organisation, die sich für mehr Transparenz und Fairness im Einsatz von KI einsetzt und sich dabei vor allem auf deren soziale Auswirkungen konzentriert. Die Forderung der Organisation nach flexibleren Benchmarks ist zwar etwas irritierend, unterstützt aber die Notwendigkeit, AGI über die menschlichen Definitionen hinaus zu bewerten.

Je mehr wir darauf bestehen, Intelligenz anhand von Parametern wie Anpassungsfähigkeit, Umweltwahrnehmung und sozialem Verständnis zu messen, desto geringer wird die Distanz zwischen Mensch und AGI.

Letztendlich ist die künstliche Intelligenz (AGI) in Sicht, aber sie rückt erst näher, wenn wir Antworten auf ihre technische Umsetzung finden und wissen, wie diese neue Form der Intelligenz in unserer Welt Einzug halten wird.

Haben alle recht?

Die Studie zitiert Umfragen, in denen Expertenmeinungen eingeholt wurden, und im Großen und Ganzen lässt sich sagen, dass eine Pattsituation entstanden ist: Fasst man die Ergebnisse zusammen, sprechen sich 50 % der Meinungen für eine baldige AGI aus, die andere Hälfte schätzt, dass diese im Jahr 2047 erreicht werden könnte .

Es besteht die Möglichkeit, dass alle Recht haben und die AGI nicht als Einheit entsteht, sondern Modul für Modul aufgebaut wird und erst in etwa zwanzig Jahren ausgereift ist. Es besteht auch die Möglichkeit, dass alle Unrecht haben, was die Möglichkeit birgt, dass wir die AGI nie erleben werden. Schätzungen, selbst die von Experten, können falsch sein, und dennoch ist es nicht unbedingt wahr, dass nur aus dem Mund der Weisen reines Gold kommt.