Danny Weber
12:44 19-02-2026
© B. Naumkin
Google DeepMind CEO Demis Hassabis betont Lücken in künstlicher Intelligenz: fehlendes kontinuierliches Lernen, mangelnde Langzeitplanung und intellektuelle Inkonsistenz.
Demis Hassabis, CEO von Google DeepMind, hält die künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) noch nicht für auf dem Niveau menschlichen Denkens. In einem aktuellen Interview betonte er, dass trotz rasanter Fortschritte eine deutliche Lücke zwischen heutigen KI-Systemen und menschlicher Kognition besteht.
Laut Hassabis weisen aktuelle AGI-ähnliche Modelle drei zentrale Schwächen auf. Erstens fehlt ihnen die Fähigkeit zum kontinuierlichen Lernen. Die meisten Systeme werden vor dem Einsatz trainiert und bleiben danach im Wesentlichen statisch. Idealerweise sollte KI aus eigener Erfahrung in realen Umgebungen lernen und sich an neue Bedingungen und Aufgaben anpassen können, ohne erneut trainiert zu werden.
Das zweite Problem betrifft die langfristige Planung. Moderne Modelle können zwar kurzfristige Strategien entwickeln, aber noch keine Pläne über Jahre hinweg aufbauen, wie Menschen es tun. Hassabis unterstreicht, dass diese Fähigkeit eine entscheidende Rolle bei komplexen Entscheidungen und strategischem Denken spielt.
Die dritte Schwäche ist intellektuelle Inkonsistenz. Ein System kann in einem Bereich herausragende Ergebnisse erzielen, während es in einem anderen elementare Fehler macht. Hassabis merkte an, dass heutige Systeme bei der Internationalen Mathematik-Olympiade Goldmedaillen gewinnen und extrem komplexe Probleme lösen könnten, aber bei anders formulierten Fragen bei einfachen Rechenaufgaben scheitern. Ein wirklich universelles Intelligenzsystem sollte solche Fähigkeitslücken nicht aufweisen. Er wies darauf hin, dass Menschen als Matheexperten keine Fehler bei einfachen Problemen machen würden.
Hassabis hatte zuvor erklärt, dass eine vollwertige AGI innerhalb von 5 bis 10 Jahren entstehen könnte. Er gründete DeepMind 2010 mit, und nach der Übernahme durch Google 2014 wurde es eine zentrale Forschungseinheit, die das Google-Gemini-Projekt stützt. 2024 erhielt Hassabis den Nobelpreis für Chemie für seine Beiträge zur Proteinstrukturvorhersagetechnologie.