AI的下一个重大突破可能在哪个领域？

Ok, fangen wir an.

Der Hype um große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 hat mittlerweile jeden erreicht. Aber was kommt als Nächstes? Wenn man sich in der Tech-Szene umhört, zeichnen sich ein paar klare Richtungen ab, in die sich die künstliche Intelligenz entwickeln könnte. Dabei geht es weniger um noch bessere Chatbots, sondern um Anwendungen, die echte, physische Probleme in der Welt lösen.

Ein Bereich, der immer wieder genannt wird, ist die wissenschaftliche Forschung, insbesondere in der Biologie und Materialwissenschaft. Stell dir vor, du könntest neue Medikamente oder Materialien nicht mehr durch jahrelanges Ausprobieren, sondern durch gezielte KI-gestützte Simulationen entwickeln. Das ist keine ferne Zukunftsmusik mehr. KI-Systeme werden bereits heute eingesetzt, um komplexe biologische Daten zu analysieren und neue Moleküle mit gewünschten Eigenschaften zu entwerfen.

DeepMind, ein Tochterunternehmen von Google, hat mit AlphaFold ein KI-System entwickelt, das die 3D-Struktur von Proteinen vorhersagen kann. Das war eine der größten Herausforderungen in der Biologie und die Lösung beschleunigt die Medikamentenentwicklung enorm. Forscher können jetzt viel schneller verstehen, wie Krankheiten auf molekularer Ebene funktionieren und gezielt Wirkstoffe dagegen entwickeln. Dieser Ansatz, bei dem KI als eine Art „wissenschaftlicher Partner“ fungiert, der Hypothesen generiert und Experimente vorschlägt, wird die Art und Weise, wie wir forschen, von Grund auf verändern.

Ähnliche Entwicklungen gibt es in der Materialwissenschaft. Neue Materialien sind der Schlüssel für Technologien wie effizientere Solarzellen, leistungsfähigere Batterien oder Methoden zur CO2-Abscheidung. Traditionell ist die Entdeckung solcher Materialien ein langsamer und teurer Prozess. KI kann hier massiv beschleunigen. Modelle können Millionen potenzieller Molekülstrukturen in kürzester Zeit durchrechnen und deren Eigenschaften vorhersagen. Ein Beispiel ist das von Microsoft entwickelte Tool MatterGen, das gezielt neue Materialien entwirft. Das ist in etwa so, als hätte man einen unermüdlichen Assistenten, der Tag und Nacht neue Ideen für Materialien generiert und testet.

Ein weiterer spannender Bereich ist die sogenannte „Embodied AI“, also verkörperte künstliche Intelligenz. Hier geht es darum, KI nicht nur in der digitalen Welt, sondern auch in physischen Systemen wie Robotern zum Einsatz zu bringen. Die Idee ist, dass eine KI, die mit der echten Welt interagieren und aus diesen Interaktionen lernen kann, ein viel tieferes Verständnis von ihrer Umgebung entwickelt. Das ist ein entscheidender Schritt weg von den reinen Sprachmodellen, die zwar Texte verstehen, aber keine Ahnung von der physischen Welt haben.

Unternehmen wie Tesla und Boston Dynamics zeigen bereits, wohin die Reise geht. Ihre humanoiden Roboter lernen, sich in komplexen Umgebungen zu bewegen und Aufgaben zu erledigen, die für Maschinen bisher extrem schwierig waren. Das Ziel ist nicht, einfach nur einen Roboter zu bauen, der Befehle ausführt, sondern ein System zu schaffen, das seine Umgebung wahrnimmt, Entscheidungen trifft und eigenständig handelt. Stell dir einen Roboter vor, der nicht nur eine Schraube festziehen kann, sondern auch erkennt, wenn die Schraube falsch ist, selbstständig die richtige sucht und den Arbeitsablauf anpasst.

Damit solche Systeme funktionieren, braucht es eine Kombination aus verschiedenen KI-Technologien. Multimodale Modelle, die nicht nur Text, sondern auch Bilder, Geräusche und andere Sensordaten verarbeiten können, sind hier ein wichtiger Baustein. Roboter müssen ihre Umgebung sehen, hören und fühlen können, um intelligent agieren zu können. Microsoft Research Asia arbeitet beispielsweise an Modellen, die räumliche Intelligenz in den Mittelpunkt stellen, um Robotern ein besseres Verständnis der 3D-Welt zu ermöglichen.

Ein dritter Bereich, der oft genannt wird, ist die Weiterentwicklung der KI-Modelle selbst, weg von den reinen Sprachmodellen hin zu Systemen, die besser logisch schlussfolgern können. Heutige LLMs sind im Grunde sehr gute Papageien. Sie können Muster in riesigen Datenmengen erkennen und auf dieser Basis plausible Texte generieren. Aber sie verstehen nicht wirklich, was sie da schreiben. Deshalb machen sie Fehler, halluzinieren Fakten und können einfache logische Probleme oft nicht lösen.

Hier kommt die Neuro-Symbolische KI ins Spiel. Dieser Ansatz versucht, die Stärken von neuronalen Netzen (also dem, was heutige LLMs antreibt) mit den Stärken der klassischen, symbolischen KI zu verbinden. Symbolische KI arbeitet mit klaren Regeln und logischen Schlussfolgerungen. Sie ist sehr gut darin, präzise und nachvollziehbare Ergebnisse zu liefern, aber sie ist nicht so flexibel und lernfähig wie neuronale Netze.

Die Idee ist, ein Hybridsystem zu schaffen, das beides kann: Es soll Muster erkennen und flexibel lernen, aber gleichzeitig auch logisch denken und seine Entscheidungen begründen können. Ein solches System könnte zum Beispiel nicht nur einen medizinischen Fachartikel zusammenfassen, sondern auch die darin enthaltenen Argumente auf ihre logische Stichhaltigkeit prüfen. Das wäre ein riesiger Schritt in Richtung einer vertrauenswürdigeren und zuverlässigeren KI.

Und schließlich gibt es noch die große Vision der Artificial General Intelligence (AGI), also einer KI, die menschliche Intelligenz in allen Bereichen erreicht oder sogar übertrifft. Die Meinungen, wann es so weit sein könnte, gehen stark auseinander. Einige Experten, wie der Chef von Google DeepMind, halten die Ankunft von AGI in den nächsten 5-10 Jahren für möglich. Andere sind da deutlich vorsichtiger und sprechen von Jahrzehnten oder sogar noch längeren Zeiträumen.

Unabhängig davon, wann AGI tatsächlich Realität wird, ist klar, dass die Entwicklung in diese Richtung weitergehen wird. Die Forschung konzentriert sich darauf, Modelle zu entwickeln, die nicht mehr auf eine bestimmte Aufgabe spezialisiert sind, sondern die Fähigkeit haben, sich kontinuierlich neues Wissen anzueignen und in unterschiedlichen Kontexten anzuwenden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die nächsten großen Durchbrüche in der KI wahrscheinlich in Bereichen stattfinden werden, in denen sie mit der realen Welt interagiert und echte, physische Probleme löst. Ob es nun die Entdeckung neuer Medikamente, die Entwicklung intelligenter Roboter oder die Schaffung von KI-Systemen mit echtem logischen Verständnis ist – die Reise hat gerade erst begonnen.