OpenAI, der Erfinder von chatgpt, arbeitet an einem neuen Projekt mit dem Codenamen Strawberry. Das Projekt wird selbst von der Entwicklerfirma Strawberry sorgfältig gehütet und soll sicherstellen, dass künstliche Intelligenz (KI) nicht nur Antworten auf Benutzerfragen generiert, sondern auch verschiedene Interaktionsszenarien im Voraus plant. Die neue Technologie könnte ein entscheidender Durchbruch in der Entwicklung der KI sein.

Geheimes Projekt

Die amerikanische Forschungsorganisation OpenAI, der Erfinder des KI-basierten Chatbots ChatGPT, arbeitet an einem neuen streng geheimen Projekt. Dies wurde Mitte Juli 2024 durch die Nachrichtenagentur Reuters bekannt.

Zu den Aufgaben des Projekts mit dem Codenamen Strawberry gehören laut Reuters die Vorhersage verschiedener Dialogszenarien mit dem Benutzer sowie die unabhängige Untersuchung des Internetraums. Daher ist geplant, die „Reasoning“-Funktion des Programms zu implementieren, was laut den Entwicklern einen Durchbruch auf dem Weg zum Erreichen des Niveaus der menschlichen Intelligenz darstellt.

Das Strawberry-Projekt wird innerhalb von OpenAI streng geschützt. Das Management der Organisation weigert sich, sich direkt zu innovativen Technologien zu äußern. Gleichzeitig befindet sich der Plan selbst in der Entwicklungsphase und das Erstellungsdatum des Projekts ist unbekannt.

Ein OpenAI-Sprecher bestätigte, dass das Unternehmen fortlaufend an neuen KI-Funktionen forscht, lehnte es jedoch ab, Details zu Strawberry preiszugeben. Laut mit der Materie vertrauten Personen hat OpenAI jedoch bereits intern Strawberry-Prototypen demonstriert, die komplexe wissenschaftliche und mathematische Fragen beantworten können, die über die Fähigkeiten bestehender kommerzieller KI-Modelle hinausgehen.

Mitte April 2024 berichtete Reuters, dass OpenAI CEO Sam Altman (Sam Altman) führt Gespräche mit Investoren für ein Technologieprojekt, das die globale Halbleiterindustrie verändern und den Einsatz von KI erweitern wird. Das Projekt wird auf 7 Billionen US-Dollar geschätzt.

Ein OpenAI-Sprecher bestätigte gegenüber Reuters, dass das Unternehmen fortlaufend an neuen KI-Funktionen forscht, lehnte es jedoch ab, Details zu Strawberry preiszugeben. Laut mit der Materie vertrauten Personen hat OpenAI jedoch bereits intern Prototypen von Strawberry demonstriert, die komplexe wissenschaftliche und mathematische Fragen beantworten können, die über die Fähigkeiten bestehender kommerzieller KI-Modelle hinausgehen.

Die Verbesserung der Argumentationsfähigkeiten von KI-Modellen wird als Schlüssel zur Erschließung ihres Potenzials für wissenschaftliche Entdeckungen, die Entwicklung neuer Anwendungen und die Lösung komplexer mehrstufiger Probleme angesehen. Andere führende Technologieunternehmen wie google, Microsoft und Meta* (ein in Russland als extremistische Organisation eingestuftes Unternehmen) forschen ebenfalls in diese Richtung, aber Experten sagen, dass OpenAI mit Strawberry in diesem Bereich einen Durchbruch erzielen könnte. Reuters-Experten sind sich einig, dass die erfolgreiche Umsetzung dieses Projekts ein wichtiger Schritt zur Schaffung von KI-Systemen sein könnte, die zu menschlicher oder sogar übermenschlicher Intelligenz und Argumentation fähig sind.

Argumentationssystem

Bei der Programmierung von Computern zur Erstellung von Schlussfolgerungen wurden erhebliche Fortschritte erzielt. Zu wahrem Denken gehören jedoch nicht nur Schlussfolgerungen, sondern auch Schlussfolgerungen, die für die Lösung eines bestimmten Problems relevant sind. Dies ist eines der schwierigsten Probleme der KI.

Problemlösung, insbesondere in der KI, kann als systematische Suche unter einer Reihe möglicher Aktionen beschrieben werden, um ein vorgegebenes Ziel oder eine vorgegebene Lösung zu erreichen. Methoden zur Lösung von Problemen werden in spezialisierte und allgemeine Methoden unterteilt. Eine spezielle Methode wird zur Lösung eines bestimmten Problems entwickelt und nutzt häufig ganz spezifische Merkmale der Situation, in die das Problem eingebettet ist. Im Gegensatz dazu ist die Allzweckmethode auf ein breites Spektrum von Problemen anwendbar. Eine in der KI verwendete Allzwecktechnik ist die Endpunktanalyse – eine schrittweise oder inkrementelle Reduzierung der Differenz zwischen dem aktuellen Zustand und dem Endziel. Das Programm wählt Aktionen aus einer Liste von Mitteln aus – im Falle eines einfachen Roboters könnten dies Aufnehmen, Ablegen, Vorwärtsbewegen, Zurückbewegen, Nach links bewegen und Nach rechts bewegen sein –, bis das Ziel erreicht ist.

KI-Programme lösen verschiedenste Probleme. Beispiele hierfür sind die Suche nach einem Gewinnzug (oder einer Zugfolge) in einem Brettspiel, die Entwicklung mathematischer Beweise und die Manipulation virtueller Objekte in einer computergenerierten Welt. Bei der Wahrnehmung wird die Umgebung mit verschiedenen Sinnen, real oder künstlich, abgetastet und die Szene in einzelne Objekte in unterschiedlichen räumlichen Beziehungen zerlegt. Die Analyse wird dadurch erschwert, dass ein Objekt je nach Betrachtungswinkel, Richtung und Intensität der Beleuchtung in der Szene und dem Kontrast des Objekts zum umgebenden Feld unterschiedlich aussehen kann. Die künstliche Wahrnehmung ist mittlerweile so weit fortgeschritten, dass optische Sensoren Menschen identifizieren können und autonome Fahrzeuge mit mäßiger Geschwindigkeit auf offener Straße fahren können.

Große Sprachmodelle wie ChatGPT können frei auf Fragen und Aussagen in menschlicher Sprache antworten. Obwohl solche Modelle die Sprache nicht wirklich verstehen wie Menschen, sondern einfach Wörter auswählen, die wahrscheinlicher sind als andere, haben sie einen Punkt erreicht, an dem ihre Sprachbeherrschung nicht mehr von der eines gewöhnlichen Menschen zu unterscheiden ist.

Mit den oben beschriebenen Methoden versuchen KI-Forscher, eines von drei Zielen zu erreichen: allgemeine KI (AGI), angewandte KI oder kognitive Modellierung. AGI zielt darauf ab, Maschinen zu schaffen, die denken. Das ultimative Ziel von AGI besteht darin, eine Maschine zu schaffen, deren Gesamtintelligenz nicht von der eines Menschen zu unterscheiden ist, doch die bisherigen Fortschritte waren uneinheitlich.