KI versus AGI

Eine Superintelligenz, auch bekannt als Artificial General Intelligence (AGI), unterscheidet sich grundlegend von herkömmlicher Künstlicher Intelligenz (ANI = Artificial Narrow Intelligence) durch ihre Fähigkeit, umfassende und vielseitige intellektuelle Aufgaben zu bewältigen. Diese Unterscheidung lässt sich anhand mehrerer wesentlicher Merkmale verdeutlichen:

1. Breite der Fähigkeiten:
   • Herkömmliche KI: Besteht aus spezialisierten Systemen, die auf eng definierte Aufgaben beschränkt sind. Beispiele hierfür sind Spracherkennung, Bildklassifikation, Schachspielen oder spezifische medizinische Diagnosen. Diese Systeme operieren innerhalb klar abgegrenzter Bereiche und können ihre Fähigkeiten nicht ohne Weiteres auf andere Aufgaben übertragen.
   • AGI: Hat die Fähigkeit, jede intellektuelle Aufgabe zu bewältigen, die ein Mensch lösen kann. Dies umfasst nicht nur spezifische Aufgaben, sondern auch die Fähigkeit zu allgemeinem Lernen, Problemlösung, Kreativität und Anpassung an neue und unbekannte Situationen.
2. Adaptivität und Lernfähigkeit:
   • Herkömmliche KI: Lernt und verbessert sich innerhalb der Grenzen ihrer programmierten Aufgabenbereiche durch maschinelles Lernen und andere Techniken. Ihre Lernfähigkeit ist jedoch stark auf die Daten und den Kontext beschränkt, in denen sie trainiert wurde.
   • AGI: Kann aus einer breiten Palette von Erfahrungen und Informationen lernen, ähnlich wie ein Mensch. Sie besitzt die Fähigkeit, sich kontinuierlich weiterzuentwickeln und auf neue Umgebungen und Herausforderungen zu reagieren, indem sie eigene Strategien und Wissen entwickelt.
3. Autonomie und Entscheidungsfindung:
   • Herkömmliche KI: Führt Aufgaben basierend auf vordefinierten Algorithmen und Modellen aus, deren Entscheidungsfindung auf bestimmten Regelwerken und Datensätzen basiert. Ihre Autonomie ist eingeschränkt, und sie benötigt oft menschliche Überwachung und Anpassung.
   • AGI: Verfügt über ein tiefes Verständnis und die Fähigkeit zur autonomen Entscheidungsfindung in einer Vielzahl von Kontexten. Sie kann komplexe und mehrschichtige Probleme analysieren, bewerten und eigenständig Lösungen entwickeln, ohne auf vordefinierte Algorithmen beschränkt zu sein.
4. Verstehen und Interpretieren von Kontext:
   • Herkömmliche KI: Hat Schwierigkeiten, den Kontext über die spezifischen Aufgaben hinaus zu verstehen. Ihre Interpretationen und Reaktionen basieren auf Mustern, die in den Trainingsdaten vorhanden sind.
   • AGI: Besitzt die Fähigkeit, den Kontext in einem umfassenden Sinn zu verstehen. Sie kann zwischen verschiedenen Situationen differenzieren, die Bedeutung und Relevanz von Informationen bewerten und ihre Handlungen entsprechend anpassen.
5. Ethische und soziale Implikationen:
   • Herkömmliche KI: Ethische Fragen und soziale Implikationen sind meist auf die spezifischen Anwendungsbereiche beschränkt, wie etwa Datenschutz bei Sprachassistenten oder Bias in Algorithmen zur Kreditvergabe.
   • AGI: Wirft tiefgreifendere und umfassendere ethische Fragen auf, da ihre Entscheidungen und Handlungen potenziell weitreichende Auswirkungen auf die Gesellschaft haben könnten. Dies schließt Überlegungen zur Kontrolle, Verantwortlichkeit und Integration in menschliche Werte und Normen ein.

Insgesamt repräsentiert AGI eine transformative Vision von Künstlicher Intelligenz, die nicht nur bestehende Aufgaben besser lösen, sondern auch neue, bisher unvorhersehbare Herausforderungen meistern kann. Während herkömmliche KI-Systeme beeindruckende Fortschritte in spezialisierten Bereichen zeigen, bleibt AGI ein ambitioniertes Ziel, das eine fundamentale Neugestaltung unseres Verständnisses von Intelligenz und Technologie erfordert. Bislang ist die Schaffung einer echten AGI noch nicht gelungen, und ihre Entwicklung stellt weiterhin eine der größten Herausforderungen und gleichzeitig faszinierendsten Visionen in der Welt der Künstlichen Intelligenz dar.