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Künstliche Generelle Intelligenz (AGI): Kann das überhaupt erreicht werden?

In den Diskussionen um Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) werden die Tech-Riesen nicht müde zu behaupten, dass Künstliche Intelligenz die Menschliche Intelligenz ebenbürtig ist, und es somit eine Generelle Künstliche Intelligenz (AGI: Artificial General Intelligence) geben wird.

Dabei wird allerdings nie wirklich geklärt, was unter der Menschlichen Intelligenz verstanden wird. Wenn es der Intelligenz-Quotient (IQ) ist, dann haben schon verschiedene Tests gezeigt, dass KI-Modelle einen IQ erreichen können, der höher ist als bei dem Durchschnitt der Menschen. Siehe dazu OpenAI Model “o1” hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler? Heißt das, dass das KI-Modell dann intelligenter ist als ein Mensch? Viele Experten bezweifeln das:

“Most experts agree that artificial general intelligence (AGI), which would allow for the creation of machines that can basically mimic or supersede human intelligence on a wide range of varying tasks, is currently out of reach and that it may still take hundreds of years or more to develop AGI, if it can ever be developed. Therefore, in this chapter, “digitalization” means computerization and adoption of (narrow) artificial intelligence” (Samaan 2024, in Werthner et al (eds.) 2024, in Anlehnung an https://rodneybrooks.com/agi-has-been-delayed/).

Es wird meines Erachtens Zeit, dass wir Menschliche Intelligenz nicht nur auf den IQ-Wert begrenzen, sondern entgrenzen. Die Theorie der Multiplen Intelligenzen hat hier gegenüber dem IQ eine bessere Passung zu den aktuellen Entwicklungen. Den Vergleich der Künstlichen Intelligenz mit der Menschlichen Intelligenz nach Howard Gardner wäre damit ein Kategorienfehler.

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Versuch einer Einordnung: Menschliche Intelligenz, Hybride Intelligenz, Künstliche Intelligenz

Artificial Intelligence in relation to human intelligence (Hossein Jarrahi et al. 2022, https://doi.org/10.1177/20539517221142824

Der Begriff “Intelligenz” wird in der aktuellen Diskussion um Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) immer wichtiger. Dabei gibt es oft zwei Argumentations-Pole, die sich scheinbar unüberbrückbar gegenüberstehen:

Zunächst ist da der Standpunkt, dass Künstliche Intelligenz (Technologie) in Zukunft auch die Menschliche Intelligenz umfassen wird. Demgegenüber gibt es die Perspektive, dass die Menschliche Intelligenz Elemente enthält, die (noch) nicht von Technologie (Künstlicher Intelligenz) ersetzt werden kann.

In der Zwischenzeit setzt sich – wie so oft – immer stärker die Auffassung durch, dass es durchaus Sinn machen kann, eine Art Hybride Intelligenz zu thematisieren, also eine Art Schnittmenge zwischen Menschlicher und Künstlicher Intelligenz. In der Abbildung ist diese Sicht auf Intelligenz dargestellt.

“Put simply, humans possess “general intelligence” in being able to comprehend and analyze various situations and stimuli, to ideate, create and imagine. The intelligence projected by AI systems is predominantly task-centered (Narayanan and Kapoor, 2022)” (Hossein Jarrahi et al. 2022).

Ergänzen möchte ich an dieser Stelle, dass hier der Begriff “general intelligence” bei der Menschlichen Intelligenz wohl auf den Intelligenz-Quotienten verweist, der allerdings in der Gesamtdiskussion wenig hilfreich erscheint. In dem Beitrag OpenAI Model “o1” hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler? wird deutlich, dass aktuelle KI-Modelle schon locker entsprechende Intelligenz-Tests bestehen.

Meines Erachtens scheint es immer wichtiger zu sein, das Verständnis der Menschlichen Intelligenz im Sinne von Multiplen Intelligenzen nach Howard Gardner zu erweitern Dieses Verständnis hätte eine bessere Passung zu der aktuellen Entwicklung.

Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

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AI as Engineering: Führt die Perspektive zu unlösbaren Problemen?

AI (Artificial intelligence) AI management and support technology in the Business plan marketing success customer. AI management concept.

Grundsätzlich gibt es verschiedene Perspektiven auf Künstliche Intelligenz (AI: Artificial Intelligence). Die aktuell dominierende Perspektive ist die, AI aus der Perspektive des Ingenieurwesens zu betrachten (Siehe Tabelle). Dabei wird davon ausgegangen, dass Intelligenz in AI-Systemen nachgebildet werden kann. Intelligenz wird dabei oftmals mit dem Intelligenz-Quotienten gleich gesetzt, der in Tests (Intelligenz-Tests) mit Hilfe einer Zahl, dem Intelligenz-Quotienten IQ dargestellt werden kann. Bei dieser Betrachtung auf Intelligenz erstaunt es daher nicht, dass die leistungsfähigsten AI-Systeme locker einen hohen IQ-Wert erreichen. Siehe dazu OpenAI Model “o1” hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler?.

Idea/DescriptionLable
Intelligence can be recreated in artificial systems AI-as-engineeringAI-as-Engineering
Cognition is, or can be understood as, a form of computation AI-as-psychology (a.k.a. computationalism)AI-as-Psychology (a.k.a. computationalism)
Humans can be replaced by artificial systems AI-as-ideologyAI-as-Ideology
The label ‘AI’ helps to sell technologies and gain fundingAI-as-Marketing
Quelle: van Roij et al. (2024): Reclaiming AI as a Theoretical Tool for Cognitive Science

Forscher haben nun in einem Paper dazu Stellung genommen und verschiedene Situationen mit ingenieurwissenschaftlichen Ansätzen überprüft. Das Ergebnis ist ernüchternd: AI-as-Engineering führt zu unlösbaren Problemen. Unlösbar in dem Sinne, dass die menschliche Intelligenz in vielen Facetten ingenieurwissenschaftlich nicht abgebildet werden kann.

“This means that any factual AI systems created in the short-run are at best decoys. When we think these systems capture something deep about ourselves and our thinking, we induce distorted and impoverished images of ourselves and our cognition. In other words, AI in current practice is deteriorating our theoretical understanding of cognition rather than advancing and enhancing it. The situation could be remediated by releasing the grip of the currently dominant view on AI and by returning to the idea of AI as a theoretical tool for cognitive science. In reclaiming this older idea of AI, however, it is important not to repeat conceptual mistakes of the past (and present) that brought us to where we are today” (ebd.).

AI kann natürlich viele Probleme lösen, die vorher so nicht, oder nur zu hohen Kosten lösbar waren. Das heißt allerdings noch lange nicht, dass die vielfältigen kognitiven und psychologischen Dispositionen von Menschen und ihre gesellschaftlichen Netzwerke genau so abgebildet werden können. Es ist verständlich, dass uns die Tech-Industrie das glauben machen will, doch sollten wir die Technologie stärker in den Dienst der Menschen stellen. Wenn wir das nicht machen, gehen die Profite an die großen Tech-Konzerne, wobei die gesellschaftlichen Auswirkungen bei den jeweiligen Ländern hängen bleiben. Eine Gesellschaft ist keine profitorientierte Organisation.

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Warum gibt es für Multiple Intelligenzen keinen standardisierten Test?

Image by tjevans from Pixabay

Wir sind es aus der industriellen Tradition heraus gewohnt, alles zu messen, bzw. alles messbar zu machen. Es gibt Kennzahlen für alles und jeden, die dann auch als Vergleichsmaßstab herhalten und somit auch selektieren. Ein Beispiel dafür ist der Intelligenz-Quotient (IQ), der schon lange für Auswahlverfahren im Beruf, und auch in Schulen eingesetzt wird. Diesen Strukturmodellen stehen Systemmodelle wie das von Sternberg oder das von Howard Gardner gegenüber, die Intelligenz als ein komplexes Konstrukt sehen, das nicht dekontextualisiert in einem standardisierten Test bestimmt werden kann. Ein weiterer Grund ist, dass standardisierte Tests hauptsächlich auf sprachliche und logisch-mathematische Dimensionen ausgerichtet sind. Der folgende Absatz fasst die beiden Punkte noch einmal zusammen.

The weak performance of standardized tests is not surprising, Gardner (1983, 1993) suggests, for two reasons. First, standardized tests sample too narrow a range. They place a heavy premium on two sets of skills (linguistic and logical-mathematical) and pay too little attention to a variety of other human intelligences (spatial, musical, bodily-kinesthetic, interpersonal, intrapersonal, and naturalist). Second, in many cases standardized tests are quite remote from the real-world contexts in which knowledge is acquired and used (that is, problem-solving on tests is typically “decontextualized”) (Torff 1997:IX).

Es ist zwar ganz lustig, wenn in verschiedenen Büchern oder auch in Online-Spielen das eigene Multiplen-Intelligenzen-Profil durch ankreuzen/anklicken bestimmt werden kann, doch hat das alles nichts mit der Multiplen Intelligenzen Theorie von Howard Gardner zu tun…

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Kompetenz und Intelligenz – eine Gegenüberstellung

Der Begriff “Kompetenz” wird in vielfältiger Weise genutzt, daher ist es wichtig zu klären, was darunter zu verstehen ist. “Bei der Abgrenzung des Kompetenzkonzeptes von dem der “Intelligenz” verwenden HARTIG und KLIEME die drei Kriterien Kontextualisierung, Lernbarkeit, und Binnenstruktur. Damit gelangen sie in ihrer begrifflichen Klärung des Kompetenzbegriffes über den Stand der einschlägigen Diskussion hinaus” Rauner, F.; Haasler, B.; Heinemann, L.; Grollmann, P. (2009:23):

KompetenzIntelligenz
Kontextualisiert, Fähigkeit, spezifische Situationen und Änderungen zu bewältigen.Generalisierbar, Fähigkeit, neue Probleme zu lösen.
Lernbar, wird durch Erfahrung mit den spezifischen Anforderungen und Situationen erworben.Zeitlich stabil, zu bedeutsamen durch biologische Faktoren determiniert.
Binnenstruktur ergibt sich aus Situationen und Anforderungen.Binnenstruktur ergibt sich aus grundlegenden kognitiven Prozessen.
Rauner, F.; Haasler, B.; Heinemann, L.; Grollmann, P. (2009:23)

Interessant dabei ist, dass der Vergleich von Kompetenz mit dem Intelligenzverständnisverständnis verglichen wird, das letztendlich dem IQ (Intelligenz-Quotienten) zugrunde liegt. Doch schon Alfred Binet, der im April 1905 den ersten Intelligenztest veröffentlich hat, formulierte so: “Die Skala erlaubt keine Messung der Intelligenz, da intellektuelle Fähigkeiten nicht addiert und somit nicht wie lineare Oberflächen gemessen werden können.” Doch in den letzten mehr al 100 Jahren wurde die Messbarkeit und Bestimmbarkeit in allen gesellschaftlichen Bereichen zu einem Mantra, das bis heute wirkt.

Demgegenüber wächst die Kritik an dem IQ in den letzten Jahrzehnten deutlich. Etablierte Forscher (wie z.B. Sternberg) zweifeln offen daran, sodass es zu einer Entgrenzung des Konstrukts gekommen ist. “Soziale Intelligenz”, “Schwarm-Intelligenz”, “Emotionale Intelligenz” sind nur wenige Elemente dieser Entwicklung.

Letztendlich nimmt Howard Gardner viele dieser Perspektiven in seiner Theorie der Multiplen Intelligenzen auf. Dabei versteht er Intelligenz auch als kontextualisiert und erlernbar, was in der oberen Tabelle eher dem Kompetenz-Begriff ähnelt. Es macht möglicherweise Sinn, von Multiplen Kompetenzen zu sprechen.

Siehe dazu Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

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Die Messbarmachung der Intelligenz: Ein Phänomen der Industrialisierung?

Der Intelligenz-Begriff wird in der Kommunikation von Unternehmen mit allen möglichen und unmöglichen Dingen in Bezug gebracht: Intelligente Häuser, intelligente Autos, intelligente XY, bis hin zu einer Künstlichen Intelligenz. Andererseits gibt es bei der eher menschlichen Intelligenz Differenzierungen wie Emotionale Intelligenz, Soziale Intelligenz usw. Es scheint, als ob der Intelligenz-Begriff einer gewissen Beliebigkeit unterworfen wird. Die Geschichte zeigt, dass es ursprünglich um die Messbarkeit von Intelligenz im Rahmen eines Intelligenz-Quotienten ging. Es war Anfang des 20. Jahrhunderts nicht unüblich im Rahmen der Industrialisierung alles messbar zu machen.

Durch Berechnungsverfahren, die von dem deutschen Psychologen William Stern bereits 1911 in den Grundzügen entwickelt und von den in den USA tätigen Psychologen David Wechsler vervollständigt wurden, erfolgte dann eine weitgehende Entkopplung von der sozialen Vergleichsgruppe. Spätestens mit den Arbeiten von Wechsler erhielt der IQ den universellen Anspruch, die Intelligenz eines Menschen umfassend zu beschreiben. Menschen unterschiedlichster Herkunft, verschiedenen Alters sowie unterschiedlichster sozialer Erfahrungen und Qualifikation werden damit vergleichbar. Dieser Anschein von Präzision und Allgemeingültigkeit trägt nach Auffassung von Robert J. Sternberg unter anderem dazu bei, den Stellenwert der Tests immer wieder zu bestätigen. Auch rein ökonomische Argumente spielen eine nicht zu unterschätzende Rolle. Schließlich sollen sich die Intelligenztests speziell bei der Personalauswahl so gut wie kein anderes Auswahlinstrument dafür eignen, erfolgsversprechende von weniger erfolgsversprechenden Bewerbern zu trennen (Abicht 2010:145).

Die Entgrenzung des Intelligenz-Konstrukts führt seit einigen Jahrzehnten zu vielfältigen Diskussionen im wissenschaftlichen, wirtschaftlichen, gesellschaftlichen und privaten Umfeld. Denn: Wer möchte schon als nicht-intelligent, oder gar dumm erscheinen?

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Künstliche Intelligenz einfach erklärt

In der Veröffentlichung BMBF (2020): Künstliche Intelligenz (PDF) wird auf relativ einfache weise erläutert, um was es bei dem Begriff “KI” geht. Interessant ist, dass der Begriff schon 1956 von John McCarthy kreiert wurde, und in der Zwischenzeit folgende Bedeutung hat:

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik. Sie erforscht Mechanismen, die intelligentes menschliches Verhalten simulieren können. Das beinhaltet zum Beispiel, eigenständig Schlussfolgerungen zu ziehen, angemessen auf Situationen zu reagieren
oder aus Erfahrungen zu lernen (S. 4).

Der Bezug zu einem intelligenten menschlichen Verhalten wirft bei mir die Frage auf, was darunter, und unter menschlicher Intelligenz zu verstehen ist. Ist es der ´berühmt-berüchtigte´Intelligenz-Quotient (IQ), der als Gegenpol zur Künstlichen Intelligenz (KI) gesehen wird, oder sind es auch die verschiedenen Facetten einer Emotionalen Intelligenz (EQ), oder sogar Multiple Intelligenzen (nach Howard Gardner). Der Intelligenz-Begriff war schon in der Vergangenheit wichtig, und scheint in komplexen Settings immer wichtiger zu werden. 

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Intelligenztest wurde vor 110 Jahren vorgestellt

miappIntelligenz, und damit verbunden der Intelligenz-Quotient IQ, durchdringt alle Bereiche des gesellschaftlichen Lebens. Kaum jemand weiß allerdings, wie alles begann. Der WDR hat vor 10 Jahren, also zum 100. Jahrestag, einen Beitrag dazu veröffentlicht: 28. April 2005 – Vor 100 Jahren: Erster Intelligenztest. Darin ist erwähnt, dass schon Binet darauf hingeweisen hat, den Test nicht zu überschätzen:

Binet warnt davor, den Test zu überschätzen: Die Skala erlaubt keine Messung der Intelligenz, da intellektuelle Fähigkeiten nicht addiert und somit nicht wie lineare Oberflächen gemessen werden können. Doch Binets Warnung verhallt ungehört. Am Ende von Intelligenztests steht schon bald als Ergebnis eine Zahl – der so genannte Intelligenzquotient, kurz IQ.

Die Bestimmung des IQ wurde in den letzten 110 Jahren perfektioniert. Im Sinne der Industrialisierung, ist das durchaus passend, da in einer industriell geprägten (konditionierten?) Gesellschaft versucht wird, alles messbar zu machen. In den letzten Jahrzehnten gibt es allerdings auch immer wieder Kritik an dem Konstrukt Intelligenz-Quotient (Sternberg, Gardner, usw.), die allerdings von den etablierten Forschern und Nutzern teilweise recht harsch zurückgewiesen wird. Das ist auch nicht verwunderlich, da eine offenere Interpretation des Intelligenzbegriffes viele Forschungseinrichtungen und Beratungsunternehmen infrage stellen würde… Mal sehen, wie sich alles in den nächsten Jahren entwickelt. Siehe dazu z.B. EU-Projekt MIapp, EU-Projekt InPath und  Multiple Intelligenzen.

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Der IQ soll ein Mythos sein? Eine groß angelegte Studie soll das belegen.

In dem Artikel Hamshire, A.; Highfield, R. R.; Parkin, B. L.; Owen, A. M. (2012): Fractionating human intelligence. In: Neuron, Volume 76, Issue 6, 1225-1237, 20 December 2012 argumentieren die Autoren aufgrund einer groß angelegten Studie, dass der Intelligenz-Quotient (IQ) ein Mythos ist. Siehe dazu auch Western-led research debunks the IQ myth, IQ a myth – study says, Intelligenz: Adieu IQ? Ähnlich argumentiert auch Howard Gardner mit seiner Multiple Intelligenzen Theorie, wobei er den IQ als Teil eines multiplen Systems sieht (MI und IQ). In meiner Forschungsarbeit gehe ich weiterhin davon aus, dass eine Person diese verschiedenen Intelligenzen in dem jeweiligen Handlungskontext aktiviert und somit zeigt. Diese Multiplen Kompetenzen zeigen sich als Emergenzphänomene auf den verschiedenen Ebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

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Intelligenz-Quotient (IQ) reicht im modernen Berufsleben und im Bildungsbereich nicht aus

Es ist schon erstaunlich, dass die Tageszeitung Die Welt am 11.02.2011 auf der Titelseite mit der Überschrift IQ ist nicht alles aufmacht. Der Untertitel “Wer im Berufsleben ganz nach oben will, benötigt vor allem Kreativität” deutet darauf hin, dass der Intelligenz-Quotient (IQ) wohl alleine nicht für das moderne Berufsleben ausreicht. Dabei bezieht sich der Artikel auf aktuelle Erkenntnisse von Robert Sternberg, der wie folgt zitiert wird: “Je besser die Ergebnisse der Probanden beim IQ-Test waren, umso schlechter schnitten sie bei den praxisrelevanten Tests ab – und umgekehrt.”

Moderne berufliche Tätigkeiten zeichnen sich durch vielfältige Interaktionen aus und stellen somit hohe Anforderungen an komplexe Problemlösungen (Das Ganze der Arbeit). Problemlösen unter Unsicherheit kann als Lernen bezeichnet werden, das die ganze Person fordert. Der Mensch, und weniger die mathematischen Modelle, ist in der Lage, mit der daraus entstehenden Unsicherheit umzugehgen – sie zu bewältigen. Diese Hinweise zeigen, dass der klassische Intelligenzansatz erweitert (und nicht ersetzt!) werden sollte. Die Triarchische Theorie von Sternberg und die Multiple Intelligenzen Theorie von Gardner werden den Anforderungen in Arbeitsprozessen gerecht und haben somit eine bessere Passung. Nur darum sollte es in der Intelligenzdebatte gehen, weniger um die Frage IQ oder andere Intelligenzkonstrukte. Ein sowohl-als-auch bringt die Diskussion weiter und deutet darauf hin, dass Entscheidungen, die auf IQ-Tests basieren, zu hinterfragen sind (Beruf und Schule).  Doch: Welche Erhebungsinstrumente sind angemessen?