Artificial General Intelligence (AGI), deutsch Künstliche allgemeine Intelligenz, ist die Intelligenz eines hypothetischen Computerprogramms, welches die Fähigkeit besitzt, jede intellektuelle Aufgabe zu verstehen oder zu lernen, die ein Mensch ausführen kann. Eine alternative Definition bezeichnet AGI als hochautonomes KI-System, welches bei der Lösung der meisten wirtschaftlich bedeutenden intellektuellen Aufgaben menschliche Fähigkeiten übertrifft.[1]
Umstritten ist, ob Fähigkeiten wie Planung, logisches Ableiten und Argumentieren ebenfalls zu AGI gehören müssten. Definitionen von Intellekt und menschlicher wie maschineller Intelligenz gibt es mehrere, was sich auch auf die Definition von AGI auswirkt.[2] Eine Steigerungsform von AGI wird maschinelle Superintelligenz genannt und wäre eine Art von AGI, welche umfassend intelligenter als Menschen wäre.[2][3]
AGI ist ein Hauptziel von Forschungen zur künstlichen Intelligenz (KI, engl. AI, artificial intelligence) und ein häufiges Thema in Science-Fiction und Zukunftsforschung. AGI kann auch als Strong AI (starke KI) oder Full AI bezeichnet werden – im Gegensatz zu Strong AI ist Weak AI (schwache KI) nicht dazu gedacht, menschenähnliche kognitive Fähigkeiten und Persönlichkeit zu zeigen, sondern beschränkt sich auf die Verwendung von Software zum Lösen ausgewählter vorbestimmter Probleme oder Argumentationsaufgaben (Expertensystem).[4][5] Die 2024 verfügbaren KI-Modelle seien noch beschränkt auf die Speicherung, Verarbeitung und Abfrage von Wissen, welches sie zuvor aufgenommen haben. Sie seien nur sehr beschränkt in der Lage, neue Fähigkeiten außerhalb ihrer Trainingsdaten in Echtzeit zu erwerben.[6]
Einige akademische Quellen behalten sich den Begriff Strong AI für Computerprogramme vor, die zusätzlich Kreativität, Empfindungsvermögen, Selbstbewusstsein und Bewusstsein erfahren können. Bezüglich Kreativität weist Demis Hassabis als Mitgründer der Firma DeepMind Technologies auf das KI-Programm AlphaGo hin, welches aus allen erfassten jemals gespielten Varianten des Brettspiels GO Muster und mögliche Positionen ableitet. Dabei macht das Programm jedoch nicht nur Durchschnittsgewichtungen, sondern leitet durch Extrapolation kreative neue Strategien ab. Allerdings können durch Maschinelles Lernen entsprechend trainierte Rechner noch nicht selbständig derartige neue Spiele erfinden.[7]