Was ist künstliche allgemeine Intelligenz und wie unterscheidet sie sich von generativer KI?

Seit dem Durchbruch von KI ins Rampenlicht Ende 2022 sind fast jede Woche Tausende von KI-Modellen aufgetaucht. Es kann schwindelerregend sein, mitzuhalten, was was tut.

Wenn Sie sich mit KI-Grundlagen auskennen, kennen Sie sich vielleicht schon mit generativer künstlicher Intelligenz (GAI) aus. Umgekehrt sind Sie mit einer anderen Art von KI, der sogenannten künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI), möglicherweise nicht so vertraut.

Obwohl sie ähnlich klingen, sind sie nicht ganz gleich. Und nein, es liegt nicht nur daran, dass ihre Akronymbuchstaben vertauscht sind. Also, was ist der Unterschied zwischen den beiden?

Was ist Künstliche Allgemeine Intelligenz?

Stellen Sie sich eine KI vor, die denken, schlussfolgern, wahrnehmen und schlussfolgern kann – all die Dinge, die Menschen tun können. Das und mehr soll künstliche allgemeine Intelligenz sein. Obwohl theoretisch, könnte künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) jede intellektuelle Aufgabe ausführen, genau wie ein Mensch, aber mit weniger oder keinen Fehlern.

Es unterscheidet sich von der künstlichen engen Intelligenz (ANI), die in einem bestimmten Bereich oder Aufgabenbereich hochqualifiziert ist. Narrow Intelligence ist darauf ausgelegt, nur bei einer oder sehr wenigen spezifischen Aufgaben zu glänzen, wie ein emeritierter Professor in einer sehr kleinen Disziplin.

AGI soll eine KI sein, die fühlen, Entscheidungen basierend auf ihren Gefühlen treffen, Probleme lösen, lernen, Sprachen verarbeiten und andere kognitive Fähigkeiten ausführen kann. Ohne vorheriges Einspeisen von Daten sollte AGI unabhängig von den beteiligten Variablen etwas Sinnvolles liefern.

Science-Fiction-KIs kommen kaum heran, daher ist AGI immer noch nur eine Theorie. Obwohl einige KI-Modelle in den Arbeiten der Beschreibung von AGI nahe kommen, stützt es sich immer noch stark auf gelieferte Daten und muss noch unabhängige Argumente bilden. Obwohl sie sich in der Problemlösung, der Verarbeitung natürlicher Sprache und dergleichen auszeichnen, sind sie noch weit entfernt, bevor wir sie als ausgewachsene AGIs bezeichnen können.

Zum Beispiel arbeitet Google DeepMind Tag und Nacht daran, AGI-Modelle zu entwickeln, die der menschlichen Intelligenz ebenbürtig sind, mit der Fähigkeit, genau wie Menschen zu lernen und zu argumentieren. Um mehr zu erfahren, schauen Sie sich die an Erstaunliche Dinge, die vorhandene DeepMind-Bots von Google leisten können.

Was sind also die potenziellen Anwendungen der künstlichen allgemeinen Intelligenz? Nun, es verspricht, in jedem erdenklichen Bereich Bedeutung zu finden. Beispielsweise können AGI und Biotechnologie eine erstklassige Gesundheitsversorgung zu einem Bruchteil der Kosten anbieten. Es kann Behandlungspläne personalisieren und die Diagnose mit minimalen Fehlern beschleunigen.

Es kann dies und vieles mehr in Bereichen wie Robotik und Automatisierung, Forschung, Bildung, Landwirtschaft, Weltraumforschung usw. tun.

Was ist generative künstliche Intelligenz?

Wie bereits erwähnt, fallen die meisten zum Zeitpunkt des Schreibens existierenden KI-Modelle in diese Kategorie.

Generative künstliche Intelligenz (GAI) umfasst jede KI, die, wie der Name schon sagt, aus zuvor imputierten Daten neues Material, sei es Audio, Bild oder Text, generiert. Mit anderen Worten, jede KI, die Sie zum Generieren von Inhalten auffordern oder auf Anfragen reagieren müssen, indem Sie auf gespeicherte Informationen zugreifen, kann als GAI klassifiziert werden.

Zum Beispiel die üblichen Text-zu-Sprache- und Bild-zu-Bild-Übersetzer und neuere Entwicklungen wie DALL-E (Was ist DALL-E?), MuseNet, Style-based Generative Adversarial Networks (StyleGAN), Jukebox und Generative Pre-trained Transformers (GPT-3, GPT-3.5, GPT-4) werden unter Generative AI kategorisiert.

Die generative KI verwendet Deep-Learning-Techniken, um Inhalte so nah wie möglich an den Eingabeaufforderungen zu generieren. Sie verwenden die Eingabeaufforderungen als Konstruktionsmaterial, um die Inhalte zu erstellen, die Sie produzieren möchten. Hier sind einige Beispiele dafür, was ChatGPT für Sie tun kann wenn du mehr darüber wissen willst.

Wie ähneln sich künstliche allgemeine Intelligenz und generative künstliche Intelligenz?

Obwohl sie sich in ihrer Arbeitsweise und ihrem Fachwissen unterscheiden, haben AGI und generative KI mehrere Gemeinsamkeiten.

1. Lernen

AGI und GAI sind maschinelle Lernmodelle, die über überwachte, halbüberwachte und unüberwachte Algorithmen unter Verwendung tiefer neuronaler Netze lernen. Dies dient dazu, Daten zu analysieren und zu verarbeiten, um Inhalte zu generieren, die dem Kontext der Aufforderung entsprechen.

Wie Menschen können AGI-Modelle aus verschiedenen Daten und Erfahrungen lernen. Gleichzeitig wird GAI an bestehenden großen Datenpools geschult, um die zugrunde liegenden Muster und Beziehungen zwischen Daten zu verstehen, um neue, aussagekräftige und relevante Daten zu generieren.

2. Anwendungsbereich

Sowohl AGI als auch GAI können für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Text-, Bild- und Videoinhalte.

Generative KI kann entwickelt werden, um verschiedenen Zwecken in begrenzten Bereichen zu dienen. Andererseits ist die künstliche allgemeine Intelligenz selbstverständlich in allen Lebensbereichen anwendbar, da sie selbstständig argumentieren und Aufgaben ausführen kann.

3. Katalysatoren für Veränderungen

Das Ziel des technologischen Fortschritts ist es, Wandel und Wachstum zu fördern. AGI und GAI sind unverzichtbar, um dringend benötigte Veränderungen und Innovationen zu beschleunigen, die die Welt dringend braucht.

Mit der Einführung nutzbarer GAI und AGI wird der Menschheit versichert, dass bald ein rascher Fortschritt folgt, der die menschliche Arbeitszeit exponentiell verkürzt.

4. Quelle des ethischen Dilemmas

Während es nach einer guten Idee klingt, sich zusätzliche Hilfe von KI zu holen, ergeben sich mehrere Bedenken, wenn es eine klare Grenze dafür geben muss, was ethisch richtig ist, was KI überwachen soll.

Mit generativer KI gab es sie Bedenken hinsichtlich der Urheberrechtsregeln rund um KI-Kunst und selbst Fragen darüber, ob KI-Kunst echte Kunst ist. Wenn AGI genug Zeit hat, könnte sie die Menschheit als sinnlos ansehen und sich für die Ausrottung der Menschheit einsetzen – ein Sci-Fi-Horror, der Realität wird.

Die Vorschriften im Bereich der KI waren eine Herausforderung, da dies Neuland für die Menschheit ist.

Wie unterscheidet sich Künstliche Allgemeine Intelligenz von Generativer Künstlicher Intelligenz?

Der bedeutendste Unterschied zwischen ihnen besteht darin, dass AGI noch entwickelt werden muss, während GAI existiert und bereits verwendet wird. Weitere Unterschiede liegen in folgenden Punkten:

1. Betriebsarten

Abgesehen davon, dass AGI immer noch auf der Wunschliste von Informatikern steht, unterscheiden sich ihre Arbeitsweisen deutlich.

Künstliche allgemeine Intelligenz ist nicht auf eine bestimmte Aufgabe oder Domäne beschränkt und führt Aufgaben ohne spezifische Programmierung aus. Auf der anderen Seite konzentriert sich die generative KI darauf, neue Inhalte innerhalb einer Nische basierend auf bestehenden Mustern und Daten zu generieren.

2. Anpassungsfähigkeit

AGI kann lernen und sich an neue Situationen anpassen, während die generative KI durch die Eingabedaten und die spezifische Domäne, in der sie tätig ist, begrenzt ist.

Ein AGI, der den Vertrieb und die Finanzen eines Unternehmens überwacht, kann sich im Falle einer plötzlichen Veränderung wie einer Pandemie anpassen. Das AGI-Modell wird in der Lage sein, intelligente Rückschlüsse aus verfügbaren Daten zu ziehen und die Betriebsabläufe der Organisation neu zu konfigurieren, um der neuen Entwicklung Rechnung zu tragen.

Das ist etwas, was die generative KI allein nicht leisten kann.

3. Erkenntnis

Künstliche allgemeine Intelligenz ist in ihrem Problemlösungsansatz wahrscheinlich eher menschenähnlich. Dies steht im Gegensatz zur generativen KI, die mit vortrainierten Input-Out-Sequenzen arbeitet. Eine generative KI kann nur das tun, wofür sie programmiert wurde, nicht mehr und nicht weniger. Ein AGI hingegen lernt, argumentiert, vergleicht und folgert.

Einfach gesagt, ein AGI kann wie ein Mensch denken und vielleicht sogar besser.

4. Lernansatz

Generative KI lernt oft durch unbeaufsichtigtes Training über umfangreiche Datenressourcen, wodurch sie lernt, wie sie aus bereits vorhandenen Inhalten neue Inhalte erstellen kann.

AGI wird eine Kombination aus überwachtem und unüberwachtem Lernen und Verstärkungslernen verwenden. Dies stellt sicher, dass es angesichts der enormen Ressourcen, die ihm zur Verfügung stehen, intelligente Entscheidungen treffen kann.

GAI, AGI und darüber hinaus

Es ist nicht zu leugnen, dass künstliche allgemeine Intelligenz der Stoff ist, aus dem Träume schnell Wirklichkeit werden. Wir gewöhnen uns gerade an die generative künstliche Intelligenz, dürfen es aber nicht zu bequem machen.

Künstliche allgemeine Intelligenz wird bald nicht mehr nur eine Theorie sein, sondern eine ausgearbeitete aktive Form der Intelligenz, die hoffentlich mit und für uns arbeitet.