MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Diskussion um die Ankunft der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) hat in den letzten Jahren an Intensität gewonnen. Experten aus der ganzen Welt debattieren darüber, wann Maschinen menschliche Intelligenz erreichen könnten.
Die Frage, wann künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) Realität wird, beschäftigt Wissenschaftler und Technologen weltweit. Eine umfassende Analyse von Expertenmeinungen deutet darauf hin, dass es nicht mehr um das Ob, sondern um das Wann geht. Laut einer Untersuchung von Cem Dilmegani, dem Hauptanalysten bei AIMultiple Research, gibt es eine 50-prozentige Wahrscheinlichkeit, dass Maschinen zwischen 2040 und 2061 menschliches Intelligenzniveau erreichen.
Einige neuere Umfragen deuten jedoch darauf hin, dass die technologische Singularität früher eintreten könnte. Eine im Jahr 2023 durchgeführte Studie mit 2.778 Wissenschaftlern legt nahe, dass AGI spätestens 2040 erreicht wird. Dario Amodei, CEO von Anthropic, glaubt sogar, dass dies bereits 2026 geschehen könnte.
Der Fortschritt in der Entwicklung von AGI wird maßgeblich durch die rasante Entwicklung von transformerbasierten großen Sprachmodellen (LLMs) vorangetrieben. Diese Technologie bildet die Grundlage für Chatbots wie ChatGPT und Bildgeneratoren wie Dall-E. Vor diesen technologischen Fortschritten hatten einige Wissenschaftler im Jahr 2019 vorhergesagt, dass AGI erst 2060 oder möglicherweise nie erreicht werden würde.
Ein wesentlicher Grund, warum AGI als unvermeidlich angesehen wird, ist das Fehlen theoretischer Grenzen für die Steigerung der Rechenleistung. Moore’s Law, das besagt, dass sich die Rechenleistung etwa alle 18 Monate verdoppelt, wird oft als Grundlage für diese Annahme herangezogen. Allerdings gibt es in jüngster Zeit Stimmen, die behaupten, dass Moore’s Law nicht mehr zutrifft.
Quantum Computing wird ebenfalls als Mittel zur Überwindung von Rechenbeschränkungen genannt. Quantencomputer können Berechnungen parallel durchführen, indem sie die Gesetze der Quantenmechanik nutzen. Dies könnte zukünftige KI-Systeme mit erheblich mehr Rechenkapazität ausstatten als die besten Modelle von heute.
Dennoch gibt es auch Skeptiker. Yann LeCun, der Chef-Wissenschaftler für KI bei Facebook, argumentiert, dass die derzeitigen Ansätze zur KI-Entwicklung nicht mit menschlicher Intelligenz kompatibel sind. Er fordert die Wissenschaftler auf, sich von der Vorstellung einer AGI zu lösen und stattdessen spezialisierte Systeme zu entwickeln.
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