Vorbereitung auf künstliche allgemeine Intelligenz anhand von Beispielen

Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Maschinen nicht auf vorprogrammierte Aufgaben beschränkt sind, sondern mit menschenähnlicher Autonomie und Kompetenz arbeiten. Eine Welt, in der Computerexperten selbstfahrende Autos steuern, sich mit komplexer wissenschaftlicher Forschung befassen, personalisierten Kundenservice bieten und sogar das Unbekannte erkunden.

Dies ist das Potenzial der künstlichen allgemeinen Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI), einer hypothetischen Technologie, die bereit sein könnte, fast jeden Aspekt des menschlichen Lebens und der Arbeit zu revolutionieren. Auch wenn AGI noch reine Theorie ist, können sich Unternehmen proaktiv vorbereiten, indem sie eine solide Dateninfrastruktur aufbauen und ein kooperatives Umfeld fördern, in dem Menschen und KI nahtlos zusammenarbeiten.

AGI, manchmal auch als Strong AI bezeichnet, ist die Science-Fiction-Version der künstlichen Intelligenz (KI), bei der künstliche maschinelle Intelligenz Lernen, Wahrnehmung und kognitive Flexibilität auf menschlichem Niveau ermöglicht. Aber im Gegensatz zum Menschen kennen AGIs keine Erschöpfung und haben keine biologischen Bedürfnisse und können ständig lernen und Informationen in unvorstellbarer Geschwindigkeit verarbeiten. Die Aussicht auf die Entwicklung künstlicher Intelligenzen, die lernen und komplexe Probleme lösen können, verspricht eine Revolutionierung und Umwälzung vieler Branchen, da die maschinelle Intelligenz immer mehr Aufgaben übernimmt, die früher ausschließlich der menschlichen Intelligenz und den kognitiven Fähigkeiten vorbehalten waren.

Stellen Sie sich ein selbstfahrendes Auto vor, das durch AGI gesteuert wird. Es kann nicht nur einen Passagier vom Flughafen abholen und auf unbekannten Straßen navigieren, sondern auch seine Konversation in Echtzeit anpassen. Es kann Fragen zur lokalen Kultur und Geografie beantworten und sie sogar auf der Grundlage der Interessen des Passagiers personalisieren. Er könnte ein Restaurant vorschlagen, das auf seinen Vorlieben und der aktuellen Beliebtheit basiert. Wenn ein Passagier schon einmal damit gefahren ist, kann die AGI frühere Gespräche nutzen, um die Erfahrung weiter zu personalisieren und sogar Dinge empfehlen, die auf einer früheren Reise gefallen haben.

KI-Systeme wie LaMDA und GPT-3 zeichnen sich durch die Fähigkeit aus, Texte in menschlicher Qualität zu erstellen, bestimmte Aufgaben zu bearbeiten, Sprachen bei Bedarf zu übersetzen und verschiedene kreative Inhalte zu erstellen. Auch wenn diese Technologien Large Language Models (LLM) manchmal den Anschein erwecken, sollten wir uns vor Augen führen, dass sie nicht die aus Science-Fiction bekannten Denkmaschinen sind. 

Diese Leistungen werden durch eine Kombination aus ausgeklügelten Algorithmen, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Prinzipien der Computer Science erreicht. LLMs wie ChatGPT werden mit riesigen Mengen an Textdaten trainiert, sodass sie Muster und statistische Zusammenhänge innerhalb der Sprache erkennen können. NLP-Techniken helfen ihnen, die Nuancen der menschlichen Sprache zu analysieren, einschließlich Grammatik, Syntax und Kontext. Durch den Einsatz komplexer KI-Algorithmen und computerwissenschaftlicher Methoden können diese KI-Systeme dann menschenähnlichen Text erzeugen, Sprachen mit beeindruckender Genauigkeit übersetzen und kreative Inhalte produzieren, die verschiedene Stile nachahmen.

Die heutige KI, einschließlich der generativen KI (gen AI), wird oft als enge KI bezeichnet und zeichnet sich dadurch aus, dass sie riesige Datensätze durchsucht, um Muster zu erkennen, Workflows zu automatisieren und Texte in menschlicher Qualität zu erstellen. Diesen Systemen mangelt es jedoch an echtem Verständnis und sie können sich nicht an Situationen anpassen, die nicht beim Training vorkamen. Diese Lücke verdeutlicht den großen Unterschied zwischen der aktuellen KI und dem Potenzial der AGI.

Die Fortschritte sind zwar beeindruckend, aber der Sprung von schwacher KI zu echter AGI ist eine große Herausforderung. Forscher erforschen intensiv das künstliche Bewusstsein, die Fähigkeit zur Problemlösung und das logische Denken von Maschinen. Auch wenn der Zeitplan für die Entwicklung einer echten AGI noch ungewiss ist, kann ein Unternehmen seine technologische Infrastruktur auf künftige Fortschritte vorbereiten, indem es schon heute eine solide datengestützte Infrastruktur aufbaut. 

Aufgrund des theoretischen Charakters von AGI ist es schwierig, den genauen Technologie-Stack zu bestimmen, den Unternehmen benötigen. Wenn die AGI-Entwicklung jedoch ähnliche Bausteine wie die Narrow AI verwendet, werden einige bestehende Tools und Technologien wahrscheinlich entscheidend für die Einführung sein.

Die genaue Natur der allgemeinen Intelligenz bei AGI bleibt unter KI-Wissenschaftlern umstritten. Für manche, wie Goertzel und Pennachin , verfügt die AGI über Selbstverständnis und Selbstkontrolle. Microsoft und OpenAI haben behauptet , dass die Funktionen von GPT-4 der Leistung des Menschen verblüffend nahekommen. Die meisten Experten stufen es als leistungsstarkes, aber schmales KI-Modell ein.

Die aktuellen Fortschritte in der KI zeigen beeindruckende Funktionen in bestimmten Bereichen. Selbstfahrende Autos eignen sich hervorragend für das Navigieren auf der Straße, und Supercomputer wie IBM Watson® können riesige Datenmengen analysieren. Unabhängig davon sind dies Beispiele für Narrow KI. Diese Systeme sind in ihren spezifischen Bereichen hervorragend, verfügen aber nicht über die allgemeinen Problemlösungsfähigkeiten, die für AGI vorgesehen sind.

Ungeachtet dessen ist es angesichts der großen Bandbreite an Prognosen für die Einführung künstlicher Intelligenz (AGI) zwischen 2030 und 2050 und darüber hinaus von entscheidender Bedeutung, die Erwartungen zu steuern und zunächst den Wert aktueller KI-Anwendungen zu nutzen. Obwohl die Führungskräfte einige Vorbehalte gegenüber den Vorteilen der aktuellen KI haben, investieren Unternehmen aktiv in die Implementierung von KI, indem sie ihre Budgets erheblich erhöhen, die Anwendungsfälle ausweiten und die Projekte von der Testphase in die Produktion verlagern.

Laut Andreessen Horowitz betrugen die durchschnittlichen Ausgaben der befragten Unternehmen im Jahr 2023 für Foundation Models Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), Self-Hosting-Modelle und Feinabstimmungsmodelle 7 Millionen US-Dollar. Fast alle Befragten gaben an, erste Ergebnisse von Experimenten mit generativer KI zu versprechen und planen, ihre Ausgaben im Jahr 2024 zur Unterstützung der Produktionsworkloads zu erhöhen. Interessanterweise ist im Jahr 2024 eine Verlagerung der Finanzierung über Software-Posten zu beobachten, wobei weniger Führungskräfte Budgets aus Innovationsfonds zuweisen, was darauf hindeutet, dass Gen-KI schnell zu einer unverzichtbaren Technologie wird. 

In kleinerem Rahmen verlagern einige Unternehmen ihre Budgets für die generative KI zugunsten von Einsparungen beim Personalbestand, insbesondere im Kundenservice. Ein Unternehmen berichtete von Einsparungen in Höhe von etwa 6 US-Dollar pro Anruf, der von seinem LLM-gestützten Kundenservicesystem bedient wird, was einer Kostensenkung von 90 % entspricht – eine wichtige Rechtfertigung für höhere Investitionen in generative KI.

Über Kosteneinsparungen hinaus suchen Unternehmen nach konkreten Möglichkeiten, den Return on Investment (ROI) der KI zu messen. Dabei konzentrieren sie sich, je nach Anwendungsfall, auf Faktoren wie Umsatzgenerierung, Kosteneinsparungen, Effizienzgewinne und Genauigkeitsverbesserungen. Ein wichtiger Trend ist die Einführung mehrerer Modelle in der Produktion. Dieser Multi-Modell-Ansatz verwendet mehrere KI-Modelle zusammen, um ihre Stärken zu kombinieren und das Gesamtergebnis zu verbessern. Dieser Ansatz dient auch dazu, Lösungen auf bestimmte Anwendungsfälle zuzuschneiden, die Anbieterbindung zu vermeiden und von schnellen Fortschritten in diesem Bereich zu profitieren.

46 % der Befragten einer Umfrage von 2024 gaben an, Open-Source-Modelle zu bevorzugen. Auch wenn die Kosten nicht der Hauptgrund waren, so spiegelt dies doch die wachsende Überzeugung wider, dass der von der KI generierte Wert den Preis übersteigt. Es zeigt, dass die Denkweise der Geschäftsleitung zunehmend anerkennt, dass es das Geld wert ist, eine genaue Antwort zu erhalten. 

Unternehmen sind nach wie vor an der Anpassung von Modellen interessiert, aber angesichts der Zunahme hochwertiger Open-Source-Modelle entscheiden sich die meisten dafür, LLMs nicht von Grund auf zu trainieren. Stattdessen verwenden sie Retrieval-Augmented Generation oder Feintuning bei Open-Source-Modellen für ihre spezifischen Anforderungen.

Die Mehrheit (72 %) der Unternehmen, die APIs für den Modellzugriff nutzen, verwendet Modelle, die bei ihren Cloud-Service-Anbietern gehostet werden. Auch Anwendungen, die sich nicht nur auf ein LLM für die Texterstellung stützen, sondern es mit anderen Technologien integrieren, um eine vollständige Lösung zu schaffen und die Arbeitsabläufe in Unternehmen und die Verwendung eigener Daten grundlegend zu überdenken, sind auf dem Markt sehr erfolgreich.

Deloitte untersuchte den Wert der von generativer KI erzeugten Ergebnisse an mehr als 2.800 Führungskräften. Hier sind einige Bereiche, in denen Unternehmen einen ROI erzielen:

• Text (83 %): Generative KI hilft bei der Automatisierung von Aufgaben wie dem Verfassen von Berichten, der Zusammenfassung von Dokumenten und der Erstellung von Marketingtexten.
• Code (62 %): Generative KI hilft Entwicklern, Code effizienter und mit weniger Fehlern zu schreiben.
• Audio (56 %): Call-Center mit generativer KI und realistischer Audiounterstützung Kunden und Mitarbeiter.
• Bild (55 %): Generative KI kann simulieren, wie ein Produkt in der Wohnung eines Kunden aussehen könnte, oder einen Unfallort rekonstruieren, um Versicherungsansprüche und Haftung zu bewerten.
• Andere potenzielle Bereiche: Videogenerierung (36 %) und 3D-Modellgenerierung (26 %) zur Erstellung von Marketingmaterialien, virtuellen Renderings und Produktmodellen.

Die Qualifikationslücke in der Entwicklung von generativer KI ist eine große Hürde. Start-ups, die Tools zur Vereinfachung der KI-Entwicklung innerhalb des Unternehmens anbieten, werden sich wahrscheinlich schneller durchsetzen, da es in den Unternehmen schwierig ist, die richtigen Talente zu finden.

Obwohl AGI maschinelle Autonomie verspricht, die weit über generative KI hinausgeht, benötigen selbst die fortschrittlichsten Systeme immer noch menschliches Fachwissen, um effektiv zu funktionieren. Der Aufbau eines internen Teams mit KI, Deep Learning, maschinelles Lernen (ML) und Data Science entspricht einem strategischen Vorgehen. Vor allem aber sind Data Scientists, KI-Ingenieure, Informatiker und ML-Spezialisten unabhängig von der Stärke der KI (schwach oder stark) für die Entwicklung und Bereitstellung dieser Systeme unerlässlich.

Diese Anwendungsbereiche werden sich mit dem Fortschritt der KI-Technologie sicher weiterentwickeln. Wenn sich Unternehmen jedoch auf diese Kernbereiche konzentrieren, können sie das Potenzial von KI-Fortschritten nutzen, sobald diese eintreten.

Obwohl die KI in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht hat, müssen immer noch große Hürden überwunden werden, um eine echte AGI, also Maschinen mit menschlicher Intelligenz, zu erreichen. Hier sind 7 kritische Fähigkeiten, mit denen die aktuelle KI zu kämpfen hat und die AGI beherrschen sollte:

1. Visuelle Wahrnehmung: Während Computer Vision erhebliche Hürden bei der Gesichtserkennung und Objekterkennung überwunden hat, wird sie menschlichen Fähigkeiten nicht gerecht. Aktuelle KI-Systeme haben Probleme mit Kontext, Farbe und dem Verständnis, wie sie auf teilweise ausgeblendete Objekte reagieren sollen. 

• Audiowahrnehmung: KI hat zwar Fortschritte bei der Spracherkennung gemacht, kann aber Akzente, Sarkasmus und andere Emotionen in der Sprache nicht zuverlässig verstehen. Sie hat auch Schwierigkeiten, unwichtige Hintergrundgeräusche herauszufiltern. Problematisch ist für sie auch, nonverbale Ausdrücke wie Seufzer, Lachen oder Lautstärkeänderungen zu verstehen. 

• Feinmotorik: Es ist denkbar, dass AGI-Software mit Robotertechnik-Hardware gekoppelt wird. In diesem Fall würde die AGI die Fähigkeit erfordern, mit fragilen Objekten umzugehen, Werkzeuge in realen Umgebungen zu manipulieren und sich schnell an neue physische Aufgaben anpassen zu können. 

• Problemlösung: Eine schwache KI ist hervorragend darin, spezifische, klar definierte Probleme zu lösen, aber AGI müsste Probleme so lösen, wie es ein Mensch tun würde, mit Argumentation und kritischer Denkens. Die AGI müsste mit Unsicherheiten umgehen und Entscheidungen auf der Grundlage unvollständiger Informationen treffen. 

• Navigation: Selbstfahrende Autos verfügen über beeindruckende Fähigkeiten, aber eine menschenähnliche Navigation erfordert eine sofortige Anpassung an komplexe Umgebungen. Menschen können sich problemlos in überfüllten Straßen, unebenem Gelände und wechselnden Umgebungen bewegen. 

• Kreativität: KI kann zwar bis zu einem gewissen Grad kreative Textformate erzeugen, aber echte Kreativität setzt Originalität und Innovation voraus. Die Entwicklung neuer Ideen, Konzepte oder Lösungen ist ein Markenzeichen menschlicher Kreativität.

• Soziales und emotionales Engagement: Die menschliche Intelligenz ist eng mit unseren sozialen und emotionalen Fähigkeiten verwoben. AGI müsste Emotionen erkennen und verstehen, einschließlich der Interpretation von Mimik, Körpersprache und Tonfall. Um angemessen auf Emotionen reagieren zu können, muss AGI ihre Kommunikation und ihr Verhalten an den emotionalen Zustand anderer anpassen.

Sobald die theoretische AGI jedoch das oben Genannte erreicht, um zu tatsächlicher AGI zu werden, sind ihre Anwendungsmöglichkeiten breit gefächert. Hier sind einige Beispiele dafür, wie die AGI-Technologie verschiedene Branchen revolutionieren könnte:

Kundendienst

Stellen Sie sich ein Kundenservice-System mit AGI vor. Es würde auf umfangreiche Kundendaten zugreifen und sie mit Echtzeitanalysen für einen effizienten und personalisierten Service kombinieren. Durch die Erstellung eines umfassenden Kundenprofils (demografische Daten, vergangene Erfahrungen, Bedürfnisse und Kaufgewohnheiten) könnte AGI Probleme vorhersehen, Antworten individuell anpassen, Lösungen vorschlagen und sogar Folgefragen vorhersagen.

Beispiel: Stellen Sie sich die beste Kundenservice-Erfahrung vor, die Sie jemals hatten. AGI kann das durch ein Wahrnehmungssystem bieten, das potenzielle Probleme vorhersieht, eine Tonanalyse einsetzt, um die Stimmung des Kunden besser zu verstehen, und ein ausgezeichnetes Gedächtnis besitzt, das die spezifischsten Kleinigkeiten zur Falllösung abrufen kann. Durch das Verständnis der Feinheiten der menschlichen Sprache kann AGI sinnvolle Gespräche führen, komplexe Probleme angehen und Schritte zur Fehlerbehebung durchführen. Darüber hinaus ermöglicht ihm seine emotionale Intelligenz, die Kommunikation einfühlsam und unterstützend zu gestalten und so eine positivere Interaktion für den Kunden zu schaffen.

Intelligenz programmieren

Über die Codeanalyse hinaus erfasst AGI die Logik und den Zweck bestehender Codelisten, schlägt Verbesserungen vor und generiert auf der Grundlage menschlicher Vorgaben neuen Code. AGI kann die Produktivität steigern, indem sie ein fest codiertes Verständnis der Architektur, der Abhängigkeiten und der Änderungshistorie vermittelt.

Beispiel: Beim Erstellen einer E-Commerce-Funktion sagt ein Programmierer zu AGI: „Ich benötige eine Funktion zur Berechnung der Versandkosten auf der Grundlage von Standort, Gewicht und Versandart.“ AGI analysiert relevanten Code, generiert einen Funktionsentwurf mit Kommentaren, die seine Logik erklären, und ermöglicht es dem Programmierer, ihn zu überprüfen, zu optimieren und zu integrieren.

Navigation, Exploration und autonome Systeme

Aktuelle selbstfahrende Autos und autonome Systeme sind stark auf vorprogrammierte Karten und Sensoren angewiesen. Eine AGI würde nicht nur ihre Umgebung wahrnehmen, sie würde sie verstehen. Sie könnte Echtzeitdaten von Kameras, LiDAR und anderen Sensoren analysieren, um Objekte zu identifizieren, Risiken zu bewerten und Umweltveränderungen wie plötzliche Wetterereignisse oder unerwartete Hindernisse vorauszusehen. Im Gegensatz zu aktuellen Systemen mit begrenzten Reaktionsmöglichkeiten kann AGI komplexe Entscheidungen in Echtzeit treffen.

Dabei können mehrere Faktoren wie der Verkehrsfluss, die Wetterbedingungen und sogar potenzielle Gefahren berücksichtigt werden, die außerhalb der unmittelbaren Sensorreichweite liegen. AGI-gestützte Systeme wären nicht auf vorprogrammierte Routen beschränkt. Sie können aus Erfahrungen lernen, sich an neue Situationen anpassen und sogar unbekanntes Terrain erkunden. Stellen Sie sich autonome Erkundungsfahrzeuge vor, die durch komplexe Höhlensysteme navigieren, oder Drohnen, die bei Such- und Rettungseinsätzen in sich ständig verändernden Umgebungen helfen.

Beispiel: Ein selbstfahrendes Auto mit AGI-Antrieb stößt auf seiner üblichen Route auf einen unerwarteten Stau. Anstatt vorprogrammierten Anweisungen strikt zu folgen, analysiert die AGI Echtzeit-Verkehrsdaten von anderen vernetzten Fahrzeugen. Anschließend ermittelt es alternative Routen und berücksichtigt dabei Faktoren wie Entfernung, geschätzte Fahrzeit und potenzielle Gefahren wie Baustellen. Schließlich wählt es in Echtzeit die effizienteste und sicherste Route und sorgt dafür, dass die Fahrgäste während der gesamten Fahrt informiert sind und sich wohlfühlen.

Gesundheitswesen

Die riesige Menge an medizinischen Daten, die heute erzeugt wird, bleibt weitgehend ungenutzt. AGI könnten medizinische Bilder, Patientenakten und genetische Daten analysieren, um subtile Muster zu erkennen, die der menschlichen Aufmerksamkeit entgehen könnten. Durch die Analyse alter Daten und medizinischer Trends könnte AGI das potenzielle Risiko eines Patienten, bestimmte Krankheiten zu entwickeln, vorhersagen. AGI könnte auch die genetische Veranlagung und die Krankengeschichte eines Patienten analysieren, um die Behandlungspläne anzupassen. Dieser personalisierte Ansatz könnte zu wirksameren Therapien mit weniger Nebenwirkungen führen.

Beispiel: Ein Patient geht zu einem Arzt wegen besorgniserregender Symptomen. Der Arzt lädt die Krankengeschichte des Patienten und die jüngsten Testergebnisse in ein AGI-gestütztes medizinisches Analysesystem hoch. Die AGI analysiert die Daten und identifiziert eine seltene genetische Mutation, die mit einer bestimmten Krankheit in Verbindung steht. Diese Informationen sind für den Arzt von entscheidender Bedeutung, da sie eine gezieltere Diagnose und einen individuelleren Behandlungsplan ermöglichen und so die Ergebnisse der Patienten verbessern können.

Bildung

Stellen Sie sich einen AGI-Tutor vor, der keine Informationen präsentiert, sondern den Lernprozess individuell anpasst. AGI könnte die Leistung, den Lernstil und die Wissenslücken eines Schülers analysieren, um einen maßgeschneiderten Lernprozess zu bieten. Es würde nicht alle Schüler gleich behandeln. AGI könnte das Tempo und den Schwierigkeitsgrad des Materials in Echtzeit an das Verständnis des Schülers anpassen. Ein Schüler versteht etwas nicht? AGI liefert weitere Erklärungen und Beispiele. Ein umfassendes Verständnis für ein Thema entwickeln? AGI kann anspruchsvolleres Material miteinbeziehen. AGI könnte über Vorlesungen und Lehrbücher hinausgehen. Es kann interaktive Simulationen, personalisierte Übungen und sogar spielerische Erfahrungen erstellen, um die Schüler zu beschäftigen und zu motivieren.

Beispiel: Ein Schüler tut sich mit einem komplexen mathematischen Konzept schwer. Der AGI-Tutor identifiziert die Schwierigkeit und passt seinen Ansatz an. Anstelle einer trockenen Unterrichts wird das Konzept mit interaktiven Simulationen visuell präsentiert und in kleinere, besser überschaubare Schritte unterteilt. Die Schüler üben mit personalisierten Übungen, die auf ihre spezifischen Wissenslücken zugeschnitten sind, und die AGI gibt während des gesamten Prozesses Feedback und Lob.

Fertigung und Lieferkettenmanagement

AGI könnte die Fertigung revolutionieren, indem sie jeden Schritt des Prozesses optimiert. Durch die Analyse großer Datenmengen von Sensoren in der gesamten Produktionslinie zur Ermittlung von Engpässen könnte AGI Anpassungen der Maschineneinstellungen empfehlen und die Produktionspläne in Echtzeit für maximale Effizienz optimieren. Die Analyse historischer Daten und Sensormesswerte könnte AGI dabei helfen, Fehler beim Equipment vorherzusagen, bevor sie auftreten. Dieser proaktive Ansatz würde kostspielige Ausfallzeit verhindern und zu einem reibungslosen Betrieb beitragen. Da AGI komplexe Logistiknetzwerke in Echtzeit verwaltet, kann es Lieferrouten optimieren, mögliche Verzögerungen vorhersagen und den Bestand anpassen, um eine Just-in-Time-Lieferung zu gewährleisten und Abfall und Speicherkosten zu minimieren.

Beispiel: Stellen Sie sich vor, ein AGI-System überwacht ein Montageband in einer Fabrik. Es erkennt eine leichte Vibration in einer wichtigen Maschine, die auf möglichen Verschleiß hinweist. AGI analysiert historische Daten und prognostiziert einen möglichen Ausfall innerhalb der nächsten 24 Stunden. Es alarmiert das Wartungspersonal, das das Problem proaktiv angehen kann, bevor es die Produktion stört. Dies ermöglicht einen reibungslosen und effizienten Betrieb und vermeidet kostspielige Ausfallzeit.

Finanzdienstleistungen

AGI könnte die Finanzanalyse revolutionieren, indem es über traditionelle Methoden hinausgeht. AGI könnte riesige Datensätze analysieren, die Finanznachrichten, die Stimmung in den sozialen Medien und sogar Satelliten umfassen, um komplexe Markttrends und potenzielle Störungen zu identifizieren, die von menschlichen Analysten unbemerkt bleiben könnten. Es gibt Start-ups und Finanzinstitute, die bereits an begrenzten Versionen solcher Technologien arbeiten und diese einsetzen.

Durch die Verarbeitung großer Mengen historischer Daten könnte AGI noch genauere Finanzmodelle erstellen, um Risiken zu bewerten und fundiertere Investitionsentscheidungen zu treffen. AGI könnte komplexe Handelsalgorithmen entwickeln und ausführen, die Marktdaten, Echtzeitnachrichten und die Stimmung in den sozialen Medien berücksichtigen. Die menschliche Aufsicht würde jedoch für die endgültige Entscheidungsfindung und ethische Überlegungen von entscheidender Bedeutung bleiben.

Beispiel: Ein Hedgefonds verwendet ein AGI-System zur Analyse der Finanzmärkte. AGI erkennt eine subtile Veränderung der Stimmung in den sozialen Medien gegenüber einer bestimmten Branche und identifiziert einen möglichen Abschwung. Es analysiert historische Daten und Nachrichtenartikel und bestätigt so eine mögliche Marktkorrektur. Mit diesen Informationen kann der Fondsmanager fundierte Entscheidungen treffen, um sein Portfolio anzupassen und Risiken zu mindern.

Forschung und Entwicklung

AGI könnte riesige Datensätze und wissenschaftliche Literatur analysieren, neue Hypothesen formulieren und Experimente in einem noch nie dagewesenen Umfang planen, um wissenschaftliche Durchbrüche in verschiedenen Bereichen zu beschleunigen. Stellen Sie sich einen wissenschaftlichen Partner vor, der Daten untersuchen und bahnbrechende Ideen entwickeln kann, indem er umfangreiche wissenschaftliche Datensätze und Literatur analysiert, um subtile Muster und Verbindungen zu erkennen, die menschlichen Wissenschaftlern entgehen könnten. Dies könnte dazu führen, dass völlig neue Hypothesen und Forschungswege definiert werden.

Durch die Simulation komplexer Systeme und die Analyse riesiger Datenmengen konnte das AGI anspruchsvolle Experimente in einem noch nie dagewesenen Maßstab entwerfen. Dies würde es Wissenschaftlern ermöglichen, Hypothesen effizienter zu testen und bisher unvorstellbare Forschungsgrenzen zu erkunden. Eine AGI könnte unermüdlich arbeiten und Forschern helfen, Daten zu sichten, komplexe Simulationen zu verwalten und neue Forschungsrichtungen vorzuschlagen. Diese Zusammenarbeit würde das Tempo wissenschaftlicher Durchbrüche erheblich beschleunigen.

Beispiel: Ein Team von Astrophysikern erforscht die Entstehung von Galaxien im frühen Universum. AGI analysiert riesige Datensätze von Teleskopen und Simulationen. Sie zeigt einen bisher übersehenen Zusammenhang zwischen der Verteilung der dunklen Materie und der Entstehung von Sternhaufen auf. Auf dieser Grundlage schlägt das AGI eine neue Hypothese über die Entstehung von Galaxien vor und schlägt eine Reihe innovativer Simulationen vor, um ihre Gültigkeit zu testen. Dieses neu gewonnene Wissen ebnet den Weg für ein tieferes Verständnis der Ursprünge des Universums.

AGI wäre eine Technologie, die die Art und Weise, wie Branchen wie das Gesundheitswesen oder das Produktionswesen arbeiten, für immer verändern würde. Große Technologieunternehmen und Forschungslabors investieren Ressourcen in die Entwicklung dieser Technologie, und verschiedene Schulen stellen sich der Herausforderung, echte menschliche Intelligenz in Maschinen zu integrieren. Hier sind einige der wichtigsten Erkundungsbereiche:

1. Symbolische KI: Dieser Ansatz konzentriert sich auf die Entwicklung von Systemen, die Symbole und Logik manipulieren, um Wissen und Argumentation darzustellen. Ziel ist es, ein System zu schaffen, das Probleme verstehen und lösen kann, indem es Regeln befolgt, ähnlich wie der Mensch Logik verwendet.

• Subsymbolische KI (künstliche neuronale Netze): Dieser Ansatz ist von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert. Dabei geht es um den Aufbau künstlicher neuronaler Netze mit miteinander verbundenen Knoten, um Informationen auf der Grundlage großer Datenmengen zu lernen und zu verarbeiten.

• Künstliches Bewusstsein: Dieser Bereich befasst sich damit, Maschinen mit subjektiver Erfahrung und Selbstbewusstsein auszustatten. Es ist ein sehr theoretisches Konzept, das aber eine Schlüsselkomponente echter Intelligenz sein könnte.

• Emuliertes Gehirn: Dieser hochgesteckte Ansatz zielt darauf ab, eine detaillierte Computersimulation eines biologischen Gehirns zu erstellen. Die Theorie besagt, dass Bewusstsein und Intelligenz innerhalb der Simulation entstehen könnten, indem die Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns kopiert wird.

• Verkörperte KI und verkörperte Kognition: Dieser Ansatz konzentriert sich auf die Rolle des physischen Körpers eines Agenten und seine Interaktion mit der Umgebung bei der Gestaltung der Intelligenz. Die Idee ist, dass für echte Intelligenz ein Agent benötigt wird, um die Welt durch einen physischen Körper zu erfahren und von ihr zu lernen.

Das AGI-Forschungsfeld entwickelt sich ständig weiter. Dies sind nur einige der Ansätze, die untersucht wurden. Wahrscheinlich wird eine Kombination dieser Techniken oder völlig neue Ansätze letztendlich zur Realisierung der AGI führen.

AGI ist derzeit vielleicht noch Science-Fiction, doch Unternehmen können sich auf die Zukunft vorbereiten, indem sie mit IBM Watsonx ™ eine KI-Strategie für ihr Unternehmen entwickeln. Dabei handelt es sich um ein Portfolio aus KI-Produkten, das die Wirkung generativer KI in zentralen Arbeitsabläufen beschleunigt und so die Produktivität steigert. Trainieren, validieren, optimieren und implementieren Sie KI-Modelle, um den Nutzen von KI mit vertrauenswürdigen Daten in Ihrem gesamten Unternehmen zu skalieren und zu beschleunigen.