Was kommt nach ChatGPT?

Die KI-Elite plant bereits den nächsten Schritt. Sogenannte "Weltmodelle" sollen die Limitierungen aktueller Systeme überwinden.

gpt-image-1 | All-AI.de

Die Welt staunt noch über die Fähigkeiten von ChatGPT und ähnlichen Sprachmodellen, doch in den Denkfabriken der KI-Forschung blickt man bereits auf das nächste große Ziel. Während der Wettlauf um immer gigantischere Datensätze und Parameterzahlen die Schlagzeilen dominiert, halten einflussreiche Köpfe der Szene den aktuellen Ansatz für eine Sackgasse. Auf einem Symposium am renommierten MIT wurde deutlich: Die Zukunft der künstlichen Intelligenz liegt nicht im reinen Textverständnis, sondern in der Fähigkeit, die Welt wie ein Mensch zu begreifen.

Vom Papagei zum Kleinkind

Die aktuellen Stars der KI-Welt, die großen Sprachmodelle (LLMs), sind im Grunde genommen hochkomplexe Mustererkenner. Sie lernen aus unvorstellbaren Textmengen statistische Zusammenhänge, was ihnen erlaubt, menschenähnliche Antworten zu generieren. Yann LeCun, leitender KI-Wissenschaftler bei Meta und einer der Pioniere des Deep Learning, vergleicht diesen Lernprozess jedoch eher mit dem eines Papageis als dem eines Menschen. Ihm und anderen Forschern schwebt stattdessen die Entwicklung von sogenannten "Weltmodellen" vor.

Diese Modelle sollen nicht nur durch Text, sondern durch multimodale Daten wie Videos und sensorische Interaktion lernen – ähnlich einem Kleinkind, das durch Beobachten, Anfassen und Ausprobieren ein intuitives Verständnis für die physikalische Welt entwickelt. Ein solches System würde nicht nur wissen, dass ein Ball rollt, sondern es würde die physikalischen Prinzipien dahinter "verstehen". LeCun ist überzeugt, dass dies der entscheidende Schritt ist, um Maschinen mit einer Form von gesundem Menschenverstand auszustatten.

Roboter mit echtem Hausverstand

Die praktischste Anwendung dieser neuen KI-Generation liegt in der Robotik. Bisherige Roboter scheitern oft an trivialen Aufgaben, weil ihnen ein grundlegendes Verständnis ihrer Umgebung fehlt. Tye Brady, Chefredner von Amazon Robotics, verdeutlichte, dass selbst in hochautomatisierten Lagern die Fähigkeit der Maschinen, auf unvorhergesehene Situationen zu reagieren, stark begrenzt ist. Ein Roboter mit einem integrierten Weltmodell könnte jedoch neue Aufgaben ohne explizites Training lernen, indem er die Situation analysiert und auf sein erlerntes Weltverständnis zurückgreift.

Die Sorge, dass solche intelligenten Systeme die menschliche Kontrolle untergraben könnten, teilt LeCun indes nicht. Er argumentiert, dass man diesen Systemen von Grund auf Leitplanken und Zielvorgaben einprogrammieren müsse, ähnlich wie die Gesellschaft menschliches Verhalten durch Gesetze und Normen reguliert. Der Wettlauf um immer größere Sprachmodelle könnte sich also bald als Nebenschauplatz erweisen, während die eigentliche Entwicklung im Stillen bereits eine neue Richtung eingeschlagen hat.

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