AGI braucht ein Weltmodell: Stand und Ausblick
Vor kurzem erklärte Demis Hassabis, CEO von Google DeepMind, öffentlich, dass der Entwicklungsweg großer Sprachmodelle wie ChatGPT mit einem Weltmodell kombiniert werden müsse, um echte künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) zu erreichen. Diese Aussage löste eine breite Debatte im KI-Bereich aus.
Warum das Weltmodell entscheidend ist
Hassabis ist der Ansicht, dass bestehende große Sprachmodelle gut darin sind, multimodale Daten wie Text, Bilder und Videos zu verarbeiten, ihnen aber das Verständnis für die physische Welt, Kausalzusammenhänge, langfristige Planung und Hypothesenprüfung fehlt. Das Weltmodell zielt darauf ab, KI in die Lage zu versetzen, eine interne Simulation der Funktionsweise der Welt aufzubauen, um so wie Menschen durch mentale Simulation Ergebnisse vorherzusagen und neue Hypothesen aufzustellen.
Er wies darauf hin, dass die Skalierungsgesetze (Scaling Laws) weiterhin gültig seien, aber nur mehr Rechenleistung und Daten möglicherweise nicht ausreichen, um AGI zu erreichen. Es bedürfe noch ein oder zwei bedeutender Innovationen auf dem Niveau von AlphaGo. Das Weltmodell sei seiner Ansicht nach der wahrscheinlichste Durchbruch.
Forschungsfortschritte der Unternehmen
Google DeepMind hat im August 2025 Genie 3 veröffentlicht, das aus Text interaktive 3D-Umgebungen erzeugen kann – ein bemerkenswerter Fortschritt des Weltmodells in der generativen Simulation. Hassabis verriet, dass zukünftige AGI große Modelle mit solchen Fähigkeiten zur Weltsimulation verschmelzen werde, um leistungsfähigere Systeme zu bilden.
Das FSD-System von Tesla nutzt bereits ähnliche Weltmodell-Technologie: Über acht Kameras werden Fahrszenen Bild für Bild vorhergesagt, um autonome Fahrplanung und Entscheidungen zu ermöglichen. Diese Technologie wurde auch auf den humanoiden Roboter Optimus übertragen, damit dieser die physische Welt verstehen und manipulieren kann.
NVIDIA hingegen bietet mit seiner Simulationsplattform vielen Robotikunternehmen Werkzeuge zur Weltsimulation an. Yann LeCun, ehemaliger Chef-KI-Wissenschaftler von Meta, hat nach seinem Weggang von Meta AMI Labs gegründet, das sich auf Weltmodelle und persistentes Gedächtnis konzentriert, um fortschrittlichere intelligente Systeme zu unterstützen.
Herausforderungen und Zukunft
Hassabis schätzt, dass es noch 5 bis 10 Jahre bis zur AGI dauern wird. Die Knappheit an Rechenchips und Energiebeschränkungen sind die größten Engpässe, aber die KI selbst könnte den Durchbruch bei Energietechnologien beschleunigen. Er betonte, dass erst das Weltmodell zusammen mit kontinuierlichem Lernen, langfristigem Gedächtnis und Planungsfähigkeit wirklich menschenähnliche umfassende kognitive Fähigkeiten ermöglichen werde.
Derzeit kann die Schlussfolgerungsfähigkeit von KI beim Selbstlernen in Simulationsumgebungen um 20 bis 30 Prozent gesteigert werden, was das Potenzial des Weltmodells zeigt. Da die Forschungsteams immer weiter voranschreiten, bewegt sich das Weltmodell von der Theorie zur ingenieurtechnischen Praxis und könnte zu einem wichtigen Grundpfeiler der AGI werden.