Der nächste Entwicklungsschritt der Künstlichen Intelligenz könnte weit über ChatGPT, Claude oder Gemini hinausgehen. Einer der weltweit renommiertesten KI-Forscher, Yann LeCun, hält große Sprachmodelle zwar für beeindruckend – echte Intelligenz traut er ihnen jedoch nicht zu. Stattdessen arbeitet er an einer völlig neuen Generation von KI-Systemen, die die reale Welt verstehen sollen.
Seit der Einführung von ChatGPT Ende 2022 dominieren sogenannte Large Language Models (LLMs) die Diskussion über Künstliche Intelligenz. Sie schreiben Texte, programmieren Software, lösen mathematische Aufgaben und beantworten komplexe Fragen. Für viele gelten sie als Vorstufe einer allgemeinen künstlichen Intelligenz.
Yann LeCun sieht das grundlegend anders.
Der ehemalige Chef-Wissenschaftler für Künstliche Intelligenz bei Meta und heutige Gründer des französischen Unternehmens AMI Labs bezeichnet Sprachmodelle als leistungsfähige Werkzeuge – aber nicht als wirklich intelligente Systeme.
„Sie sammeln lediglich Wissen und geben es wieder. Sie besitzen kein echtes Verständnis der Welt“, erklärt LeCun.
Sprachmodelle stoßen an ihre Grenzen
Nach Ansicht des KI-Pioniers funktionieren heutige Systeme deshalb so gut, weil sie in klar definierten Aufgabenbereichen arbeiten. Texte generieren, Programmcode schreiben oder mathematische Probleme lösen seien statistisch gut beschreibbare Prozesse.
Die reale Welt funktioniere jedoch völlig anders.
Dort existieren unzählige mögliche Entwicklungen und Wechselwirkungen, die sich nicht allein aus Wahrscheinlichkeiten ableiten lassen.
LeCun verdeutlicht dies an einem einfachen Beispiel: Stellt man einen Stift auf seine Spitze und lässt ihn los, weiß bereits ein Kleinkind, dass der Stift umfallen wird. Niemand könne jedoch exakt vorhersagen, in welche Richtung er kippt.
Ein Sprachmodell versuche dennoch, eine konkrete Antwort zu erzeugen – obwohl diese zwangsläufig falsch sein könne. Der Grund: Es berechnet Wahrscheinlichkeiten, versteht aber die physikalischen Zusammenhänge nicht.
Neue KI soll die Welt modellieren
Genau an diesem Punkt setzt LeCuns neues Forschungsprojekt an.
Sein Unternehmen entwickelt mit der Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA) eine völlig neue KI-Architektur.
Statt lediglich riesige Mengen an Texten auszuwerten, soll das System abstrakte Modelle der realen Welt erzeugen. Es lernt dabei, welche Informationen tatsächlich relevant sind und welche ignoriert werden können.
Dadurch soll die KI künftig Ursachen und Wirkungen verstehen, verschiedene Handlungsmöglichkeiten vergleichen und komplexe Situationen wesentlich realistischer einschätzen können.
Hoffnungsträger für Robotik
Vor allem in der Robotik gelten heutige Sprachmodelle als unzureichend.
Obwohl weltweit Milliardenbeträge in humanoide Roboter investiert werden, scheitern viele Systeme bislang an scheinbar einfachen Aufgaben wie Geschirrspülen, Wäsche zusammenlegen oder Bügeln.
LeCun formuliert seine Einschätzung ungewöhnlich deutlich:
„LLMs sind für die Robotik weitgehend hoffnungslos.“
Nach seiner Überzeugung wird allein die Vergrößerung heutiger Sprachmodelle niemals zu einer menschenähnlichen Intelligenz führen.
Oxford arbeitet an ähnlichen Konzepten
Mit seiner Einschätzung steht LeCun keineswegs allein.
Auch Professor Ingmar Posner von der Universität Oxford arbeitet an sogenannten World Models – KI-Systemen, die nicht nur Antworten liefern, sondern Ursache-Wirkungs-Beziehungen verstehen sollen.
Diese Systeme sollen künftig Fragen beantworten können wie:
- Warum passiert etwas?
- Welche Faktoren beeinflussen das Ergebnis?
- Was würde geschehen, wenn eine andere Entscheidung getroffen würde?
Nach Posners Auffassung benötigt Künstliche Intelligenz künftig ein strukturiertes Verständnis der Welt statt einer bloßen statistischen Vorhersage.
Weltmodelle gelten als nächste Entwicklungsstufe
Das Konzept der World Models beschäftigt die KI-Forschung bereits seit mehreren Jahren.
Unter anderem arbeiten Google DeepMind mit dem Modell Genie, das britische Unternehmen Wayve mit seinem System Gaia sowie World Labs, gegründet von KI-Pionierin Fei-Fei Li, an ähnlichen Ansätzen.
Gemeinsames Ziel aller Projekte ist eine KI, die ihre Umwelt ähnlich wie Menschen oder Tiere in einem inneren Modell abbildet und dadurch wesentlich flexibler handeln kann.
Milliardeninvestitionen in die nächste KI-Generation
Dass Investoren an diesen Ansatz glauben, zeigt die Finanzierung von AMI Labs.
Das Unternehmen sammelte bereits in einer frühen Finanzierungsrunde mehr als eine Milliarde US-Dollar ein. Zu den Geldgebern zählen unter anderem Nvidia sowie der Investmentfonds des Amazon-Gründers Jeff Bezos.
LeCun plant, sein neues KI-System zunächst in industriellen Anwendungen einzusetzen. Langfristig sollen daraus universell einsetzbare intelligente Systeme entstehen, die sich mit minimalem Trainingsaufwand an unterschiedlichste Aufgaben anpassen lassen.
Der Mensch bleibt Entscheider
Trotz der rasanten Entwicklung sieht LeCun den Menschen auch künftig nicht überflüssig werden.
Seiner Ansicht nach werde Künstliche Intelligenz zwar immer leistungsfähiger, die eigentlichen Entscheidungen würden jedoch weiterhin Menschen treffen.
KI-Systeme würden künftig eher wie hochqualifizierte Assistenten arbeiten.
„Selbst wenn sie eines Tages intelligenter sein sollten als wir, werden sie für uns arbeiten – ähnlich wie ein Team hochqualifizierter Berater für einen Unternehmenschef oder einen Regierungschef“, sagt LeCun.
Die aktuelle Debatte um ChatGPT könnte damit erst der Anfang einer deutlich umfassenderen technologischen Revolution sein. Viele Experten gehen inzwischen davon aus, dass sogenannte World Models den nächsten großen Entwicklungsschritt der Künstlichen Intelligenz markieren könnten – weg von statistischer Sprachverarbeitung, hin zu Maschinen, die ihre Umwelt tatsächlich verstehen.
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