AGI bis 2030? Rechenlimits erfordern neue KI-Algorithmen
Das Streben nach Künstlicher Allgemeiner Intelligenz (AGI) – der Entwicklung von Maschinen, die menschenähnliche kognitive Fähigkeiten über ein breites Spektrum von Aufgaben hinweg besitzen – bleibt ein zentrales, wenn auch stark diskutiertes Ziel der KI-Forschung. Die grundlegende Frage, die einen Großteil dieses Diskurses antreibt, dreht sich um den optimalen Weg zur Erreichung einer solch hochentwickelten Intelligenz: Wird sie als natürliche Konsequenz der bloßen Skalierung bestehender Rechenleistung und Modellgrößen entstehen, oder wird sie völlig neuartige algorithmische Durchbrüche erfordern? Eine überzeugende, wenn auch kontroverse Perspektive vertritt einen Mittelweg: dass der aktuelle Trend der exponentiellen Rechenskalierung tatsächlich bis zum Jahr 2030 zu AGI führen könnte, dass dieser Weg aber dann auf erhebliche Engpässe stoßen und eine Verlagerung hin zu neuen algorithmischen Paradigmen erzwingen wird.
Seit mehreren Jahren ist der prominenteste Treiber der Fortschritte in der künstlichen Intelligenz die unerbittliche Skalierung der Rechenleistung und der schieren Größe neuronaler Netze. Moderne Triumphe, wie fortschrittliche große Sprachmodelle wie GPT-4, verdanken ihre beeindruckenden Fähigkeiten zu einem großen Teil ihrer kolossalen Anzahl von Parametern und den immensen Rechenressourcen, die in ihr Training gesteckt wurden. Viele führende Experten auf diesem Gebiet legen nahe, dass, wenn dieses exponentielle Wachstum der Rechenkapazität in seinem aktuellen Tempo fortgesetzt wird, die Realisierung von AGI bereits im Jahr 2030 denkbar wäre. Dieser optimistische Ausblick wird jedoch zunehmend durch ernsthafte Bedenken hinsichtlich der ultimativen Grenzen der reinen Skalierung gedämpft.
Mit dem Näherrücken der 2030er Jahre wird erwartet, dass die Herausforderungen, die mit der bloßen Erhöhung der Rechenleistung verbunden sind, zu schnell abnehmenden Erträgen führen. Diese aufkommenden Einschränkungen fallen grob in drei kritische Kategorien: steigender Energieverbrauch, explodierende Finanzkosten und fundamentale physikalische Einschränkungen, die der Hardware innewohnen. Der Energiebedarf für das Training immer größerer Modelle ist bereits erstaunlich und wirft Fragen zur Umweltverträglichkeit und zur Fähigkeit bestehender Stromnetze auf, zukünftige Anforderungen zu erfüllen. Finanziell wird prognostiziert, dass die Kosten für die Entwicklung und das Training der nächsten Generation von KI-Modellen astronomische Zahlen erreichen werden, was solche fortgeschrittenen Forschungen potenziell auf eine Handvoll gut finanzierter Einrichtungen beschränken könnte. Darüber hinaus stellt die Physik der Berechnung selbst gewaltige Barrieren dar; wenn Transistoren schrumpfen und Dichten zunehmen, drohen Probleme wie Wärmeableitung und Quanteneffekte, das historische Tempo von Moores Gesetz zu verlangsamen oder sogar zu stoppen.
Diese vielfältigen Herausforderungen legen nahe, dass jenseits eines bestimmten Punktes die bloße Erhöhung der rechnerischen Brachialgewalt keine praktikable Strategie für den weiteren KI-Fortschritt mehr sein wird. Folglich gewinnt das Argument an Zugkraft, dass, sobald die aktuellen Skalierungstrends in den 2030er Jahren ihre praktischen Grenzen erreichen, der Fokus dramatisch verlagert werden muss. Ein nachhaltiger Fortschritt hin zu leistungsfähigeren und effizienteren KI-Systemen wird dann entscheidend von signifikanten architektonischen Innovationen und tiefgreifenden algorithmischen Durchbrüchen abhängen. Dies erfordert eine grundlegende Neubewertung, wie KI-Modelle Informationen lernen und verarbeiten, hin zu effizienteren, vielleicht biologisch inspirierten Methoden, die mit weniger Rechenaufwand größere Intelligenz erreichen. Der Weg zur AGI mag daher zunächst durch Skalierung gepflastert sein, aber seine endgültige Vollendung wird wahrscheinlich einen Paradigmenwechsel hin zu intelligenterer, nicht nur größerer KI erfordern.