Forscher untersuchen KI-Systeme, die in der Lage sind, spezialisierte Werkzeuge für bestimmte Aufgaben zu nutzen. Laut Demis Hassabis, CEO von Google Deepmind, könnte dies ein wichtiger Weg zur Entwicklung einer allgemeinen künstlichen Intelligenz sein.
Eine Forschungslinie befasst sich mit der Frage, wie große sprachbasierte und multimodale KI-Modelle, die auf bestimmte Bereiche spezialisiert sind, andere spezialisierte KI-Systeme oder -Werkzeuge bei der Lösung komplexer Probleme einsetzen könnten. Diese Werkzeuge könnten Lösungen vorschlagen und die Antworten in natürlicher Sprache oder in Form von Bildern nahtlos an den Benutzer zurückgeben.
Demis Hassabis, CEO von Google Deepmind, schlägt im jüngsten Decoder-Podcast vor, dass die nächste Generation von KI-Systemen diese Fähigkeiten nutzen könnte, wobei das zentrale KI-Modell als Schalter fungiert, der die Anfragen an das entsprechende spezialisierte Tool weiterleitet. Dieser Prozess könnte dann Lösungen in verdaulicher und verständlicher Form liefern, insbesondere in natürlicher Sprache.
Die Benutzer hätten immer noch das Gefühl, mit einem großen KI-System zu interagieren, während sie in Wirklichkeit mit vielen kleinen Systemen interagieren, die durch ein großes Sprachmodell verbunden sind.
Interessanterweise soll GPT-4 von OpenAI ähnlich funktionieren und eine Mischung aus Expertensystemen verwenden, wobei acht Expertennetzwerke bestimmte Aufgaben verwalten.
Hassabis spielt möglicherweise auf Googles bevorstehendes KI-Modell Gemini an, wenn er sagt, er glaube, dass diese Architektur "wahrscheinlich die nächste Ära" für KI-Systeme sein werde. Gemini wird multimodal sein und nach Hassabis Auffassung über eine zukunftssichere Architektur und Fähigkeiten verfügen.
Tool-basierte LLMs als Sprungbrett zur AGI
Die Entwicklung dieser Funktionen ist für Projekte wie einen universellen KI-Assistenten unerlässlich und kann zu Verbesserungen in den Bereichen Planung, Gedächtnis und logisches Denken beitragen - alles wichtige Aspekte der AGI. Diese Entwicklung könnte innerhalb des nächsten Jahrzehnts zu einem AGI oder einem AGI-ähnlichen System führen, sagt Hassabis, der diese Art von KI-Systemen als "auf dem kritischen Weg zur AGI" sieht.
Natürlich sind noch viele Durchbrüche nötig, die viel schwieriger zu erreichen sind und viel länger dauern. Aber aus heutiger Sicht würde es mich nicht überraschen, wenn wir im nächsten Jahrzehnt in die Nähe von AGI oder AGI-ähnlichen Systemen kommen.
Demis Hassabis
Trotz der Fortschritte und Innovationen, die bei der Architektur und den Werkzeugen erforderlich sind, betont Hassabis auch, dass die Skalierung der Systeme wichtig bleibt, obwohl er "nicht überrascht wäre", wenn "die Skalierung bestehender Systeme zu einer relativ geringen Verbesserung der Systemleistung führen würde".
"Ich glaube, im Moment weiß niemand, was der richtige Weg ist. Die Antwort darauf ist, dass man beides so stark wie möglich vorantreiben muss. Also sowohl die Skalierung und das Engineering bestehender Systeme und Ideen als auch die Investition in Forschungseinrichtungen, von denen man glaubt, dass sie Innovationen hervorbringen, die einige der Schwächen des derzeitigen Systems beheben könnten", sagt Hassabis.
Internes Memo über Open-Source-Bedrohungen war echt, aber es stört Hassabis nicht
Bei so viel Innovation und Rechenleistung, die noch nötig sind, um in der KI Fuß zu fassen, sieht Hassabis Google DeepMind "mit vielen Ressourcen" in einer guten Position, um in beide Richtungen - Architektur und Skalierung - Fortschritte zu machen.
Hassabis äußerte sich auch zu einem durchgesickerten Google-Memo, in dem Open-Source-KI als Bedrohung für Googles eigene KI-Bemühungen beschrieben und die Strategien von DeepMind und seiner Schwesterfirma infrage gestellt wurden.
Hassabis bestätigt die Existenz des Memos. Er ist jedoch mit den Schlussfolgerungen des Memos nicht einverstanden, auch wenn er "dieses spezielle Memo nicht im Detail gelesen" habe, und erklärt, dass es sich "nur um Meinungen" handele, die "nicht zu ernst" genommen werden sollten.
Hassabis weist darauf hin, dass sowohl Google als auch DeepMind in der Vergangenheit Open Source und offene Forschung unterstützt und in den letzten zehn Jahren mehrere wissenschaftliche Durchbrüche erzielt haben, wie etwa die Transformer-Netzwerke. Er betonte auch, wie wichtig es sei, die Sicherheit und den Zugang zu leistungsstarken KI-Systemen zu verwalten, um Missbrauch durch böswillige Akteure zu verhindern.
"Wir wollen die Ersten sein, die diese Dinge tun, und wir wollen sie verantwortungsvoll und mutig tun. Wir haben einige der besten Forscher der Welt. Ich glaube, wir haben die größte Ansammlung großartiger Forscher in der Welt, überall auf der Welt, und wir haben eine unglaubliche Erfolgsgeschichte. Und es gibt keinen Grund, warum das nicht auch in Zukunft so sein sollte", sagt Hassabis.
