20.05.2021
Von Peter Hecker, Inhaber von HECKER CONSULTINGStarke KI soll so vielseitig lernen wie ein Mensch. Welche Fähigkeiten ihr fehlen, Beispiele aus Film und Literatur und woran man AGI erkennen würde.
Ein zehnjähriges Kind kann in einer fremden Küche den Tisch decken, eine Spielregel nach einmaligem Erklären anwenden und merken, dass die Oma heute traurig ist. Keine Maschine der Welt beherrscht all das zugleich. Genau diese Mischung aus Lernen, Übertragen, Planen und Verstehen ist gemeint, wenn von starker KI die Rede ist.
Starke KI, auch allgemeine künstliche Intelligenz oder englisch Artificial General Intelligence (AGI), bezeichnet eine Maschine, die sich in jedes geistige Aufgabengebiet einarbeiten kann, so wie ein Mensch. Sie wäre kein Spezialwerkzeug mehr, sondern eine Generalistin. Eine solche Maschine gibt es bisher nicht. Nach der klassischen Einteilung zählen alle heutigen Systeme, auch ChatGPT, Claude oder Gemini, zur schwachen KI. Was diese kann und wo sie Ihnen begegnet, zeigt der Beitrag Was ist schwache KI? Definition und Beispiele.
Wer über starke KI spricht, meint nicht immer dasselbe. Zwei Lesarten haben sich eingebürgert:
Für die Praxis ist die funktionale Lesart maßgeblich, denn nur sie lässt sich an Ergebnissen messen. Woher die Begriffe stammen und wie sich starke und schwache KI im Einzelnen unterscheiden, beschreibt der Beitrag Starke und schwache KI: der Unterschied und was Unternehmen daraus ableiten.
Statt einer Definition hilft eine Liste von Fähigkeiten, die Menschen selbstverständlich mitbringen. Eine starke KI müsste sie alle vereinen. Bei jeder lohnt der Blick, wo heutige Systeme stehen.
Wer gelernt hat, ein Fahrrad zu reparieren, versteht auch einen Rasenmäher schneller. Menschen übertragen Erfahrungen auf neue Situationen, oft ohne darüber nachzudenken. Heutige Modelle können innerhalb von Sprache erstaunlich viel übertragen, etwa eine Schreibweise von einem Thema auf ein anderes. Sobald eine Aufgabe aber deutlich von allem abweicht, was im Training vorkam, sinkt die Leistung spürbar.
Ein Mensch begreift ein neues Formular nach zwei, drei Durchgängen und wird mit jedem weiteren sicherer. Sprachmodelle lernen in einer aufwendigen Trainingsphase aus riesigen Datenmengen und bleiben danach unverändert. Was sie im Gespräch „lernen“, vergessen sie, sobald es vorbei ist, sofern es nicht als Notiz gespeichert wird. Dauerhaftes Lernen aus Erfahrung gilt als eine der größten offenen Baustellen.
Ein Umzug, ein Bauprojekt, eine Produkteinführung: Menschen zerlegen große Vorhaben in Schritte, behalten das Ziel über Wochen im Blick und passen den Plan an, wenn etwas schiefgeht. KI-Agenten erledigen inzwischen Aufgaben mit Dutzenden Schritten, verlieren bei längeren Vorhaben aber häufig den Faden.
Fällt im Büro das Netzwerk aus, telefonieren Menschen eben, statt zu mailen. Eine starke KI müsste mit Überraschungen ebenso pragmatisch umgehen. Schwache KI reagiert nur auf Situationen, die ihre Entwickler oder ihre Trainingsdaten vorhergesehen haben.
Dass man einen Kuchen nicht in die Waschmaschine stellt und dass ein Termin um drei Uhr nachts ungewöhnlich ist, muss man Menschen nicht erklären. Dieses Alltagswissen über die Welt ist für Maschinen erstaunlich schwer. Sprachmodelle haben viel davon aus Texten aufgeschnappt, liegen bei einfachen Fragen aber manchmal überraschend daneben.
Schach und Go haben Maschinen längst gemeistert, aber beide Spiele haben feste Regeln und ein klares Ziel. Die Herausforderung für starke KI sind Probleme, für die es weder Regeln noch Beispiele gibt: eine wissenschaftliche Frage, die noch niemand beantwortet hat, oder ein Rätsel, dessen Lösungsweg man erst erfinden muss.
Menschen ahnen, was ihr Gegenüber denkt, will oder befürchtet. Psychologen nennen das Theorie des Geistes. Sprachmodelle können in Texten Stimmungen erkennen und einfühlsam formulieren. Ob sie dabei tatsächlich etwas über ihr Gegenüber verstehen oder nur passende Muster wiedergeben, ist umstritten.
Der alte Text dieses Beitrags nannte Bewusstsein und Selbstwahrnehmung als Voraussetzung. Heute sehen das viele Forscher anders: Für die funktionale AGI reicht es, wenn eine Maschine die Aufgaben löst. Ob sie dabei etwas erlebt, ist eine eigene Frage, die sich mit heutigen Mitteln weder beweisen noch widerlegen lässt.
Da es keine starke KI gibt, stammen alle Beispiele aus der Fiktion. Sie lohnen trotzdem einen Blick, weil sie bis heute prägen, was Menschen von KI erwarten oder befürchten:
Auffällig ist, dass fast alle fiktiven Beispiele Bewusstsein, Gefühle oder einen eigenen Willen haben. Die Forschung meint mit AGI meist weniger: eine Maschine, die vielseitig und zuverlässig arbeitet. Gerade diese Lücke zwischen Filmbild und Fachbegriff sorgt für viele Missverständnisse.
Nicht als Beispiele taugen die Erfolge, die oft so genannt werden. AlphaGo besiegte 2016 einen Go-Weltklassespieler, AlphaFold sagt die Form von Proteinen vorher, Robotaxis fahren ohne Fahrer durch einige Städte. Alles herausragende Leistungen, aber jeweils in einem einzigen Fachgebiet.
Wenn sich Fachleute nicht auf eine Definition einigen, braucht es Tests. Vier Ansätze prägen die Diskussion:
Alan Turing schlug 1950 ein „Imitationsspiel“ vor: Statt zu fragen, ob Maschinen denken können, solle man prüfen, ob ein Mensch im schriftlichen Austausch sicher sagen kann, ob er mit Mensch oder Maschine schreibt. Moderne Sprachmodelle schlagen sich in solchen Tests gut. In einer 2025 vorab veröffentlichten Studie der University of California San Diego hielten Testpersonen GPT-4.5 in 73 Prozent der Durchgänge für den Menschen. Gerade das zeigt die Grenze des Tests: Er misst überzeugendes Sprechen, nicht allgemeine Intelligenz.
Der Apple-Mitgründer Steve Wozniak bezweifelte 2007, dass ein Roboter je eine Tasse Kaffee kochen werde. Daraus wurde eine handfestere Probe: Ein Roboter betritt ein beliebiges fremdes Haus, findet die Kaffeemaschine, Kaffee, Wasser und eine Tasse und brüht einen Kaffee. Was für Menschen trivial ist, verlangt Orientierung, Alltagswissen, Fingerspitzengefühl und Improvisation. Als bestanden gilt der Test bisher nicht.
Der damalige Google-Forscher François Chollet entwickelte 2019 den Test ARC (Abstraction and Reasoning Corpus). Er besteht aus kleinen Farbmuster-Rätseln: Aus zwei, drei Beispielen muss man eine Regel erkennen und auf ein neues Muster anwenden. Menschen lösen die meisten Aufgaben ohne Mühe, KI-Systeme taten sich lange sehr schwer. Inzwischen gibt es schwierigere Nachfolgeversionen, weil neuere Modelle bei der ersten Fassung deutlich aufgeholt haben.
Forscher von Google DeepMind schlugen 2023 vor, AGI in Stufen zu beschreiben, ähnlich wie beim autonomen Fahren. Sie unterscheiden nach Leistung, von „aufkommend“ über „kompetent“, „Experte“ und „außergewöhnlich“ bis „übermenschlich“, und nach Breite der Fähigkeiten. Die damaligen Sprachmodelle wie ChatGPT ordneten sie als „aufkommende AGI“ ein, also auf der untersten Stufe allgemeiner KI. Der Vorteil dieses Modells: Es ersetzt die Frage „AGI ja oder nein?“ durch die präzisere Frage, wie gut ein System in wie vielen Bereichen ist.
Die vergangenen Jahre haben die Diskussion verändert. Sprachmodelle erreichten 2025 bei der Internationalen Mathematik-Olympiade für Schüler Goldniveau, schreiben lauffähige Programme und verarbeiten Text, Bild und Sprache gemeinsam. Viele Fähigkeiten aus der Liste oben sind damit teilweise sichtbar geworden, zumindest im Medium Text.
Die größten Lücken liegen beim fortlaufenden Lernen, bei der Verlässlichkeit und bei allem, was mit der physischen Welt zu tun hat. Ein Modell, das eine knifflige Aufgabe glänzend löst, scheitert bisweilen an einer leichten. Roboter, die sich in unbekannten Räumen so geschickt bewegen wie ein Mensch, sind noch weit entfernt.
Über den weiteren Weg gibt es zwei Lager. Das eine setzt darauf, dass größere Modelle, mehr Rechenleistung und bessere Trainingsmethoden die Lücken nach und nach schließen. Chefs führender KI-Unternehmen halten eine solche KI in wenigen Jahren für möglich. Das andere Lager, prominent vertreten durch den Turing-Preisträger Yann LeCun, hält reine Sprachmodelle für den falschen Weg und fordert Systeme, die wie Kinder aus Beobachtung der Welt lernen. Beide Seiten können auf Belege verweisen. Seriös ist deshalb nur eine Aussage: Niemand weiß, wann und ob starke KI kommt.
Für Unternehmen ist starke KI heute kein Planungsfaktor, die Diskussion darüber aber schon. Drei Punkte halte ich für wichtig:
Nein. Kein heutiges System vereint die beschriebenen Fähigkeiten. Auch die leistungsfähigsten Sprachmodelle gelten nach der klassischen Einteilung als schwache KI, wenn auch als sehr vielseitige.
Im heutigen Sprachgebrauch weitgehend ja. Starke KI ist der ältere, deutsche Begriff mit philosophischer Herkunft, AGI der englische Fachbegriff, den vor allem KI-Unternehmen verwenden.
Die Einschätzungen reichen von wenigen Jahren bis „nicht mit den heutigen Methoden“. Eine belastbare Vorhersage gibt es nicht, zumal sich die Fachwelt nicht einmal auf einen Test einigen kann.
Das hängt davon ab, wie sie gebaut und kontrolliert würde. Die Debatte um Risiken und die Regulierung durch den europäischen AI Act fasst der Vergleich von starker und schwacher KI zusammen.
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