AGI – Artificial general intelligence | Correct Conception GmbH

AGI
Artificial general intelligence
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Allgemeine k├╝nstliche Intelligenz
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Unterschiede zwischen KI und AGI
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AGI Potenziale
KI und die neueste Entwicklungen

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AGI – Allgemeine k├╝nstliche Intelligenz | Ein ├ťberblick

AGI, oder Allgemeine K├╝nstliche Intelligenz, strebt danach, Maschinen mit menschen├Ąhnlichen Denkf├Ąhigkeiten auszustatten. Dieses ambitionierte Ziel umfasst Selbstlernen, Probleml├Âsung und Anpassungsf├Ąhigkeit ├╝ber spezifische Aufgaben hinaus.

…die Zukunft

AGI Kurz erkl├Ąrt

Allgemeine k├╝nstliche Intelligenz (AGI), ein theoretischer Bereich der KI-Forschung, zielt darauf ab, Systeme mit menschen├Ąhnlichen Intelligenzmerkmalen zu entwickeln. Diese Systeme sollen die F├Ąhigkeit besitzen, sich selbst zu schulen und Aufgaben auszuf├╝hren, f├╝r die sie nicht speziell trainiert wurden.

Die heutigen KI-Technologien arbeiten innerhalb festgelegter Grenzen. Zum Beispiel sind KI-Modelle f├╝r Bilderkennung nicht f├╝r das Erstellen von Webseiten konzipiert. AGI hingegen befasst sich mit der Entwicklung von KI-Systemen, die eigenst├Ąndig lernen und sich selbst steuern k├Ânnen. Sie sollen in der Lage sein, komplexe Herausforderungen in bisher unbekannten Kontexten zu meistern. AGI, das menschliche F├Ąhigkeiten nachahmt, bleibt jedoch ein theoretisches Ziel und Forschungsgebiet. Wir bei Correct Conception haben einen digitalen KI-Mitarbeiter, wir haben ihn AGI genannt. Er unterst├╝tzt uns in vielen Bereichen, von der Datenanalyse und Kundenbetreuung bis hin zur Optimierung unserer Webdesign-Prozesse und der Bereitstellung ma├čgeschneiderter Marketingstrategien, wodurch wir die Effizienz steigern und innovative L├Âsungen f├╝r unsere Kunden anbieten k├Ânnen.

 

Unterschiede zwischen KI und AGI

In der KI-Forschung wurden im Laufe der Zeit viele Fortschritte erzielt, wobei einige Systeme spezifische menschliche Intelligenzleistungen nachahmen. Beispielsweise nutzen KI-Zusammenfasser Machine Learning, um aus Dokumenten die Kernpunkte zu extrahieren und verst├Ąndliche Zusammenfassungen zu erstellen. KI bezieht sich also auf das Fachgebiet der Informatik, das Software die F├Ąhigkeit verleiht, anspruchsvolle Aufgaben auf menschlichem Niveau zu l├Âsen.

Im Gegensatz dazu kann ein AGI-System vielf├Ąltige Herausforderungen in unterschiedlichen Bereichen bew├Ąltigen, ├Ąhnlich wie ein Mensch, und dies ohne manuelle Eingriffe.

AGI Potenzial

AGI hat das Potenzial, Aufgaben zu meistern, f├╝r die es urspr├╝nglich nicht trainiert wurde, und repr├Ąsentiert das Konzept einer umfassenden k├╝nstlichen Intelligenz mit generalisierten menschlichen kognitiven F├Ąhigkeiten.

W├Ąhrend einige Informatiker AGI als hypothetisches Programm mit menschlichen Denk- und Erkenntnisf├Ąhigkeiten ansehen, ben├Âtigen aktuelle KI-Systeme spezifisches Training f├╝r bestimmte Aufgaben. Zum Beispiel, muss ein gro├čes Sprachmodell zuerst mit medizinischen Daten, bzw. Wissen trainiert werden, bevor es effektiv als medizinischer Chatbot funktionieren kann.

Die Herausforderungen

Die Entwicklung allgemeiner k├╝nstlicher Intelligenz (AGI) begegnet einigen zentralen Schwierigkeiten:

Interdisziplin├Ąre Anwendung Moderne KI-Systeme sind auf spezifische Bereiche beschr├Ąnkt und verm├Âgen es nicht, Wissen ├╝ber verschiedene Dom├Ąnen hinweg zu transferieren. Im Gegensatz dazu k├Ânnen Menschen Kenntnisse aus einem Gebiet effektiv in einem anderen anwenden, wie beispielsweise p├Ądagogische Konzepte im Spieleentwurf zur Gestaltung einnehmender Lernumgebungen. W├Ąhrend Menschen theoretisch erlerntes Wissen auf praktische Szenarien anwenden k├Ânnen, ben├Âtigen Deep-Learning-Modelle umfangreiches Training mit speziellen Datens├Ątzen, um unbekannte Daten zuverl├Ąssig zu verarbeiten.┬á

Emotionale und kreative Intelligenz Trotz Fortschritten im Deep Learning, die auf die Machbarkeit von AGI hindeuten, steht die Nachbildung menschlicher Kreativit├Ąt noch aus. Kreatives Denken beinhaltet emotionale Aspekte, die gegenw├Ąrtige neuronale Netzwerke noch nicht simulieren k├Ânnen. W├Ąhrend Menschen in einem Gespr├Ąch auch auf Basis ihrer Emotionen reagieren, basieren die Textantworten von NLP-Modellen auf trainierten sprachlichen Daten und Mustern. Hier muss noch vieles verbessert werden.

Sensorische Wahrnehmung F├╝r AGI ist es erforderlich, dass KI-Systeme physisch mit ihrer Umgebung interagieren und diese so erfassen, wie es Menschen tun. Die aktuelle Computertechnologie muss weiterentwickelt werden, um Formen, Farben, Geschmack, Ger├╝che und Kl├Ąnge mit menschen├Ąhnlicher Pr├Ązision differenzieren zu k├Ânnen. Diese Herausforderungen hei├čt es zu meistern.┬á

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Beatrice