KI-Systeme haben sich in den vergangenen Jahren enorm weiterentwickelt. Doch wie nah kommt KI inzwischen tatsächlich an menschliche Intelligenz ran?
Erst kürzlich hat OpenAI sein neustes Abo-Modell ChatGPT Pro vorgestellt, mit dem der US-Konzern vor allem Wissenschaftler:innen ansprechen möchte. Denn der monatliche Plan ermöglicht Zugriff auf OpenAI o1 und soll vor allem die Arbeit mit KI auf Forschungsniveau verbessern.
Bei o1 handelt es sich laut OpenAI selbst um das „intelligentestes Modell“ des Unternehmens. Dieses arbeite auf eine Art und Weise, die der menschlichen Denkweise näher kommt als frühere Sprachmodelle. Doch wie intelligent können diese KI-Systeme tatsächlich sein und wie nah kommen sie damit an die menschliche Intelligenz heran?
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Kann KI mit menschlicher Intelligenz mithalten?
Diese ständig neuen Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz befeuern auch die Debatten um Risiken immer wieder neu. Aber auch die Frage nach einer Artificial General Intelligence, also einer allgemeinen Künstlichen Intelligenz, wird dabei immer wieder aufgeworfen.
Der Begriff hat sich vor allem seit dem Erscheinen des gleichnamigen Buches von Ben Goertzel und Cassio Pennachin aus dem Jahr 2007 in der Szene etabliert. Eine exakte Definition für den Begriff gibt es bis heute nicht, aber AGI wird im Allgemeinen als KI-System angesehen, das über menschenähnliche Denk- und Verallgemeinerungsfähigkeiten verfügt.
„Die meiste Zeit meines Lebens dachte ich, dass Leute, die über AGI sprechen, Spinner sind“, erklärt der Computerwissenschaftler Subbarao Kambhampati von der Arizona State University in Tempe gegenüber Nature. „Jetzt redet natürlich jeder darüber. Man kann nicht sagen, dass jeder ein Spinner ist.“
Doch wie nah an einer AGI sind wir mit den heutigen Entwicklungen tatsächlich? Laut dem Deep-Learning-Forscher Yoshua Bengio von der Universität Montreal „fehlen noch einige Teile“ dafür.
An welche Grenzen stoßen Sprachmodelle bisher noch?
KI-Sprachmodelle sind inzwischen in der Lage, Sprache auf eine ähnliche Art und Weise zu nutzen wie der Mensch. Dabei imitieren sie die menschliche Vorgehensweise, wie Anil Ananthaswamy bei Nature schreibt.
Durch diese Fähigkeit können KI-Systeme inzwischen zahlreiche Probleme lösen und beispielsweise wissenschaftliche Artikel zusammenfassen oder mathematische Problemstellungen lösen.
Dennoch sind KI-Systeme noch weit davon entfernt, sich zu einer AGI zu entwickeln. Laut Francois Chollet, einem Ex-KI-Forscher bei Google, sind Sprachmodelle auch unabhängig von ihrer Größe nur begrenzt in der Lage, Probleme zu lösen, die eine Neukombination des Gelernten zur Bewältigung neuer Aufgaben erfordern.
LLMs können sich nicht wirklich an Neues anpassen, weil sie nicht in der Lage sind, ihr Wissen zu nehmen und dann eine ziemlich ausgeklügelte Rekombination dieses Wissens vorzunehmen, um sich an einen neuen Kontext anzupassen.
Problematisch könnte auch sein, dass die Daten für das Training von KI-Sprachmodellen begrenzt sind. Diese könnten laut Forschenden von Epoch AI, einem Institut in San Francisco, bereits zwischen 2026 und 2032 erschöpft sein.
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