McKinsey hat sich mit dem Thema der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) auseinandergesetzt, um die Grenzen der aktuellen KI-Technologien zu verstehen und die notwendigen Schritte zu definieren, die zur Realisierung von AGI erforderlich sind. In ihrem Artikel vom März 2024 untersucht McKinsey die Komplexität von AGI und identifiziert die Schlüsselbereiche, die für ihre Entwicklung entscheidend sind. Diese Forschung spiegelt das wachsende Interesse und die Notwendigkeit wider, die Entwicklung von KI-Systemen zu verstehen, die menschliche Fähigkeiten in vollem Umfang nachbilden können.
Laut McKinsey muss AGI, um realisiert zu werden, eine Reihe von Fähigkeiten meistern, die weit über das hinausgehen, was aktuelle KI-Systeme leisten können. Dazu gehört nicht nur die Fähigkeit, komplexe Probleme zu lösen, sondern auch das Verständnis und die Nachbildung menschlicher Emotionen und sozialer Interaktionen. Ein zentrales Merkmal von AGI ist die Autonomie, die es einem System ermöglicht, eigenständig zu hören, zu sprechen, sich zu orientieren und feinmotorische Aufgaben auszuführen. McKinsey betont, dass AGI eine tiefgreifende Integration von kognitiven und emotionalen Fähigkeiten erfordert, die denen eines Menschen gleichkommen.
Der Fortschritt in Richtung AGI erfordert bedeutende Entwicklungen in der algorithmischen Forschung und in neuen robotischen Ansätzen. McKinsey verweist auf die Notwendigkeit, völlig neue Algorithmen und Konzepte zu erforschen, um AGI zu erreichen. Dabei spielt die Idee der verkörperten Kognition eine Rolle, bei der Roboter schnell aus ihrer Umgebung lernen müssen, ähnlich wie Menschen dies in jungen Jahren tun. Die neuesten KI-basierten Robotersysteme, die Technologien wie große Sprachmodelle (LLMs) und große Verhaltensmodelle (LBMs) nutzen, sind ein Schritt in diese Richtung, da sie es Robotern ermöglichen, menschliche Sprache und Aktionen zu emulieren.
Zusätzlich zu algorithmischen Fortschritten unterstreicht McKinsey die Bedeutung von Fortschritten in der Rechenleistung und der Datenverarbeitung. Grafikprozessoren (GPUs) haben bereits maßgeblich zur Entwicklung der KI beigetragen, aber für AGI sind weitere bedeutende Fortschritte in der Computerinfrastruktur erforderlich. Quantum Computing könnte eine Schlüsselrolle bei der Überwindung dieser Herausforderungen spielen, obwohl es noch nicht für alltägliche Anwendungen bereit ist.
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