Glossar

Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI)

Was ist Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI)?

Künstliche allgemeine Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI) bezeichnet ein hypothetisches KI-System, das ein breites Spektrum geistiger Aufgaben auf menschlichem Niveau bewältigt und Gelerntes flexibel auf neue Bereiche überträgt. Heutige Systeme sind in vielen Aufgaben leistungsfähig, zeigen aber weiterhin Grenzen, etwa bei Zuverlässigkeit. Eine allgemein anerkannte Definition oder Messmethode gibt es nicht; ob und wann AGI erreicht wird, ist in der Fachwelt umstritten.

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Verwandte Begriffe

Künstliche Superintelligenz (ASI)

Künstliche Superintelligenz (Artificial Superintelligence, ASI) ist ein theoretisches Konzept für eine KI, die Menschen in nahezu allen geistigen Fähigkeiten deutlich übertrifft, einschließlich Forschung, Planung und sozialem Urteilsvermögen. Ein solches System existiert nicht. Der Begriff wird vor allem in Philosophie und KI-Sicherheitsforschung verwendet, um Fragen der Kontrolle und Ausrichtung künftiger Systeme an menschlichen Werten zu diskutieren.

KI-Grundlagen
KI-Sicherheit
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Singularität

Die technologische Singularität ist eine theoretische Vorstellung: ein Zeitpunkt, ab dem künstliche Intelligenz sich selbst so schnell verbessert, dass der technische Fortschritt für Menschen nicht mehr vorhersehbar oder steuerbar ist. Bekannt wurde der Begriff durch den Autor Vernor Vinge und den Futuristen Ray Kurzweil. Ob und wann es dazu kommt, ist wissenschaftlich offen und umstritten. Die Debatte beeinflusst dennoch Diskussionen über KI-Sicherheit, Regulierung und langfristige Risiken.

Zukunftsszenario
Superintelligenz
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Turing-Test

Der Turing-Test geht auf den Mathematiker Alan Turing zurück, der ihn 1950 als „Imitationsspiel“ beschrieb. Eine Person führt schriftliche Gespräche mit einem Menschen und einer Maschine; kann sie die Maschine nicht zuverlässig erkennen, gilt der Test als bestanden. Heutige Sprachmodelle führen oft sehr menschlich wirkende Gespräche – der Test sagt jedoch nur etwas über überzeugende Sprache aus, nicht über Verständnis oder Verlässlichkeit.

Geschichte
KI-Grundlagen
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Foundation-Modell

Ein Foundation-Modell (Basismodell) ist ein großes KI-Modell, das mit sehr umfangreichen, breit gefächerten Daten vortrainiert wurde und sich anschließend für viele unterschiedliche Aufgaben nutzen lässt. Der Begriff wurde 2021 an der Stanford University geprägt. Bekannte Beispiele sind große Sprachmodelle wie Claude oder GPT sowie Bildmodelle. Unternehmen bauen ihre Anwendungen meist auf solchen Modellen auf, statt eigene von Grund auf zu trainieren; die EU-KI-Verordnung spricht von KI-Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck.

Basismodell
Sprachmodelle
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