Künstliche Superintelligenz (ASI) und Allgemeine Künstliche Intelligenz (AGI)

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Sind große Sprachmodelle tatsächlich kurz vor dem Erreichen eines menschlichen Niveaus, wie in einigen Publikationen und YouTube-Kanälen behauptet?

In derzeitigen Diskussionen über generative Künstliche Intelligenz werden häufig Begriffe wie Künstliche Superintelligenz und Allgemeine Künstliche Intelligenz verwendet. Sie erwecken den Eindruck, dass wir mit den heutigen großen Sprachmodellen kurz vor der Erreichung von ASI oder AGI stehen.

Interaktives Engagement: Durch das Starten von Gesprächen oder Kollaborationen kann die KI verschiedene Perspektiven und Datenpunkte sammeln und so ihre Wissensbasis bereichern.Autonomie ist essenziell, damit eine KI wirklich ihre Umgebung erkunden und mit ihr interagieren kann. Eine intelligente Maschine sollte in der Lage sein, unabhängige Entscheidungen über ihre Handlungen und zukünftigen Richtungen zu treffen, ohne ständige menschliche Führung.

Verstärkendes Lernen: Nutzung von Frameworks für verstärkendes Lernen kann emotionale Treiber simulieren, indem bestimmte Verhaltensweisen belohnt werden und die KI ermutigt wird, sie zu wiederholen. Verkörperte KI: Ob in einen Roboterkörper integriert oder mit entfernten Sensoren verbunden, erhält die KI eine physische Präsenz, die ihre Lernfähigkeiten verbessert.

Metakognitive Fähigkeiten: Die KI sollte in der Lage sein, über ihre eigenen Denkprozesse nachzudenken, was es ihr ermöglicht, ihre Lernstrategien zu optimieren. Datenbeschränkungen: Da wir die Grenzen der verfügbaren Daten erreichen, werden neue Methoden der Wissensakquisition essenziell.

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