So ziemlich die gesamte Tech-Branche steckt derzeit schier endlose Ressourcen in das KI-Rennen und setzt dabei vor allem auf immer größere Rechenzentren, um damit eines Tages eine sogenannte künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) zu erreichen, welche dem Menschen mindestens ebenbürtig sein soll. Doch trotz aller Bemühungen hinken moderne KI-Modelle der menschlichen Intelligenz noch in vielen Bereichen nach.
Dies führt IBM in einem neuerlichen Blog-Post aus. Dort ist die Rede davon, dass Künstliche Intelligenz zwar zuweilen erstaunliche Ergebnisse liefert, hingegen aber auch bei eher einfachen Aufgaben an ihre Grenzen gerät. Es fehlt an einem tatsächlichen Verständnis, weshalb eine KI mit Gigawatt-starken Rechenzentren schon mal gegen ein menschliches Gehirn unterliegen kann, welches sich mit schätzungsweise 25 Watt begnügt.
IBM auf neuen Wegen
Es liegt die Vermutung nahe, dass komplexe Intelligenz mit mehr zusammenhängt als nur immer neuen Informationen und immer größeren Modellen. IBM verfolgt nach eigenen Angaben neue Ansätze im Rahmen des Forschungsprojektes „Thinking Fast and Slow“. Inspiriert sei dies von den Arbeiten des Nobelpreisträgers Daniel Kahnemann zur menschlichen Kognition.
Verfolgt wird ein Ansatz, bei dem die schnelle Mustererkennung von KI mit regelbasiertem Denken kombiniert wird. Als Beispiel wird eine von einem Sprachmodell generierte Antwort genannt, die von einer symbolischen KI-Komponente noch einmal auf logische Konsistenz geprüft wird. Damit soll auch erreicht werden, dass Künstliche Intelligenz in Zukunft nicht mehr selbstbewusst falsche Antworten liefert.
Braucht es die AGI?
IBM Aktie Chart
Ob damit eine AGI erreicht werden kann oder dieses Ziel überhaupt erstrebenswert ist, das lässt IBM noch ein Stück weit offen. Interessant sind neue Ideen aber gerade für Anleger in jedem Fall. Es ist sehr wahrscheinlich, dass der nächste Evolutionsschritt bei Künstlicher Intelligenz weniger mit brachialer Rechenleistung als neuen Ansätzen bei der grundlegenden Funktion zu tun hat.
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