Künstliche allgemeine Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI) bezeichnet eine Form der künstlichen Intelligenz, die in der Lage ist, zu verstehen, zu lernen und Wissen in einem breiten Spektrum von Aufgaben und Bereichen anzuwenden, ähnlich wie ein Mensch. Im Gegensatz zur engen KI, die sich auf spezifische Aufgaben konzentriert, kann sich die AGI an eine Vielzahl von Problemen anpassen, Kreativität zeigen und Problemlösungsfähigkeiten aufweisen, die im Allgemeinen mit menschlicher Intelligenz in Verbindung gebracht werden.
AGI stellt eine potenzielle Zukunftstechnologie dar, die nach Ansicht ihrer Befürworter in der Lage ist, den Menschen bei den meisten wirtschaftlich produktiven Aufgaben zu übertreffen und möglicherweise neue wissenschaftliche Durchbrüche zu erzielen. Obwohl es sich bei der AGI derzeit um ein theoretisches Konzept handelt, hat sie das Potenzial, zahlreiche Bereiche zu revolutionieren, von der wissenschaftlichen Entdeckung bis zur wirtschaftlichen Produktivität. Die Machbarkeit von AGI und der Zeitplan für ihre Entwicklung sind unter Forschern umstritten. OpenAI und DeepMind, die weltweit führenden KI-Forschungsorganisationen, haben sich jedoch beide ausdrücklich zur Entwicklung von AGI verpflichtet.
Eine Aktivierungsfunktion ist ein zentrales Konzept in künstlichen neuronalen Netzen (KNN) und anderen maschinellen Lernmodellen, das zur Einführung von Nichtlinearität in das Modell verwendet wird. Sie spielt eine entscheidende Rolle bei der Entscheidung, ob ein Neuron in einem neuronalen Netzwerk aktiviert wird oder nicht, basierend auf einer gewichteten Summe seiner Eingaben.
In einem typischen neuronalen Netzwerk erhält jedes Neuron eine gewichtete Summe seiner Eingaben, die durch die vorhergehende Schicht oder direkt von den Eingabedaten stammen können. Diese Summe wird dann an die Aktivierungsfunktion übergeben, die sie verarbeitet und ein Ausgabesignal erzeugt, das dann an die nächsten Neuronen weitergeleitet wird.
Wichtige Eigenschaften
Nichtlinearität:
Ohne eine Aktivierungsfunktion wäre ein neuronales Netzwerk lediglich eine lineare Funktion, was seine Fähigkeit zur Modellierung komplexer Zusammenhänge stark einschränken würde.
Gradientenberechnung:
Die Wahl der Aktivierungsfunktion beeinflusst die Fähigkeit des Netzwerks, Gradienten effizient zu berechnen und während des Trainings zu propagieren.
Häufige Typen:
Zu den verbreiteten Aktivierungsfunktionen gehören die Sigmoid-Funktion, die tanh-Funktion, die ReLU (Rectified Linear Unit) und ihre Varianten wie Leaky ReLU und ELU (Exponential Linear Unit).
Anwendungen
Aktivierungsfunktionen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, einschließlich Bilderkennung, natürlicher Sprachverarbeitung, Sprachübersetzung und Robotik.
Die Wahl der Aktivierungsfunktion hängt oft von der spezifischen Problemstellung, der Architektur des neuronalen Netzes und den Anforderungen an die Berechnungseffizienz ab.