Das Peking-Institut für Allgemeine Künstliche Intelligenz (BIGAI; chinesisch: 北京通用人工智能研究院; Pinyin: Běijīng Tōngyòng Réngōng Zhìnéng Yánjiùyuàn) ist eine Forschungseinrichtung, die sich der Förderung der allgemeinen künstlichen Intelligenz (AGI) widmet. Das Institut wurde 2020 in Peking, China, gegründet und wird von der Pekinger Stadtregierung sowie dem Ministerium für Wissenschaft und Technologie unterstützt. Es arbeitet mit akademischen Einrichtungen wie der Peking-Universität und der Tsinghua-Universität zusammen. Geleitet wird das Institut von Professor Song-Chun Zhu, der nach 28 Jahren an der University of California, Los Angeles (UCLA) nach China zurückkehrte.
Die Forschungsphilosophie von BIGAI steht im Gegensatz zu den vorherrschenden westlichen Ansätzen, die große Sprachmodelle betonen, die mit massiven Datensätzen trainiert werden und die das Institut als „große Daten, kleine Aufgaben" charakterisiert. Stattdessen verfolgt das Institut ein Paradigma von „kleinen Daten, großen Aufgaben", das sich an der Kognitionswissenschaft und der Entwicklungspsychologie orientiert. Dieser Ansatz zielt darauf ab, das von Zhu beschriebene „Krähen-Paradigma" zu entwickeln, das sich auf Denkverhalten und Intelligenz auf der Grundlage von Werten und Ursache-Wirkungs-Beziehungen konzentriert, als Alternative zum „Papageien-Paradigma" aktueller KI-Systeme.
Geschichte
BIGAI wurde 2020 unter der Leitung von Professor Song-Chun Zhu gegründet, einem Spezialisten für Computer Vision, Statistik, angewandte Mathematik und künstliche Intelligenz. Das Institut wurde mit staatlicher Unterstützung als Teil der breiteren chinesischen Initiativen zur Förderung der KI-Forschung etabliert. Zhus akademischer Hintergrund umfasst eine langjährige Tätigkeit an der UCLA, wo er zu Computer Vision und statistischem Lernen beitrug, bevor er nach China zurückkehrte, um BIGAI zu leiten.
Organisation
BIGAI arbeitet als Forschungseinrichtung mit Verbindungen zur Peking-Universität, zur Tsinghua-Universität und zu anderen chinesischen akademischen Institutionen. Zur Führung gehören Song-Chun Zhu als Direktor und Gründungsdirektor sowie Dong Le als geschäftsführender Vizedirektor. Die Struktur des Instituts unterstützt interdisziplinäre Forschung in mehreren KI-Bereichen und nutzt Kooperationen mit akademischen Partnern, um Innovationen im Bereich der AGI zu fördern.
Forschungsansatz
Der Forschungsansatz von BIGAI basiert auf einer kognitionswissenschaftlichen und entwicklungspsychologischen Perspektive. Das Institut argumentiert, dass aktuelle KI-Systeme, insbesondere große Sprachmodelle, auf „großen Daten, kleinen Aufgaben" beruhen - sie lernen aus riesigen Datensätzen, um enge Aufgaben auszuführen. Im Gegensatz dazu zielt BIGAI darauf ab, Systeme zu entwickeln, die aus „kleinen Daten" lernen können, um „große Aufgaben" zu bewältigen, indem sie die Art und Weise nachahmen, wie Menschen aus begrenzten Beispielen lernen und auf neue Situationen verallgemeinern. Dieses Paradigma betont Denkfähigkeit, wertorientiertes Verhalten und Ursache-Wirkungs-Verständnis.
Wichtige Forschungsbereiche
- Vision und Szenenverständnis
- Kognitives Denken
- Verkörperte Intelligenz
- Multi-Agenten-Lernen
- Wertorientierte Intelligenz
- Autonome Intelligenz
Bemerkenswerte Projekte
Tong Tong KI-Kind
Im Januar 2024 kündigte BIGAI „Tong Tong" (auch als „Kleines Mädchen" bezeichnet) an, das als „künstliches Intelligenz-Kind" beschrieben wird. Tong Tong ist eine virtuelle Einheit, die entwickelt wurde, um Verhalten und Fähigkeiten ähnlich einem drei- oder vierjährigen Kind zu simulieren. Laut BIGAI kann die KI sich selbst Aufgaben zuweisen, selbstständig lernen und simulierte Emotionen und Wertesysteme demonstrieren, wobei eine unabhängige Verifizierung jedoch begrenzt war. Das System läuft auf dem AGI-Betriebssystem TongOS2.0 und der Programmiersprache TongPL2.0, die beide bei BIGAI entwickelt wurden. Das Projekt wurde auf der Ausstellung „Frontiers of General Artificial Intelligence Technology" in Peking vom 28. bis 29. Januar 2024 präsentiert.
Im April 2024 stellte BIGAI eine aktualisierte Version vor, Tong Tong 2.0, die nach eigenen Angaben über verbesserte Fähigkeiten verfügt, die eher einem 5- bis 6-jährigen Kind entsprechen, einschließlich verbesserter Sprach-, Kognitions-, Bewegungs-, Lern-, Emotions- und Interaktionsfähigkeiten. Diese Behauptungen wurden von unabhängigen Forschern außerhalb Chinas noch nicht umfassend evaluiert.
Der Tong-Test
BIGAI hat den „Tong-Test" als Alternative zum Turing-Test zur Bewertung von AGI vorgeschlagen. Laut BIGAI umfasst der Test eine Fähigkeitsbewertung über fünf Dimensionen - Vision, Sprache, Kognition, Bewegung und Lernen - und integriert ein Wertesystem, das von physiologischen Bedürfnissen bis zu sozialen Werten reicht. Die wissenschaftliche Gemeinschaft hat diesen Test bisher nicht als Standard für die AGI-Bewertung übernommen.
Philosophie und Ziele
BIGAI beschreibt seine Mission als „Verfolgung einer einheitlichen Theorie der künstlichen Intelligenz, um allgemeine intelligente Agenten zum Wohle der Menschheit zu schaffen". Das Institut zielt darauf ab, intelligente Systeme mit Fähigkeiten in Wahrnehmung, Kognition, Entscheidungsfindung, Lernen und sozialer Zusammenarbeit zu entwickeln, die mit menschlichen Werten übereinstimmen. Diese Vision positioniert BIGAI innerhalb der breiteren globalen Bemühungen zur Erreichung von AGI, jedoch mit einem eigenen methodischen Ansatz, der in der Kognitionswissenschaft verwurzelt ist.
Siehe auch
- Künstliche Intelligenz
- Maschinelles Lernen
- Deep Learning
- Neuronales Netz
- Großes Sprachmodell
- Transformer
- OpenAI
- Anthropic
- Google DeepMind
- Generative KI
- Berkeley AI Research
- MIT CSAIL
- Stanford AI Lab
- Carnegie Mellon University
- University of Toronto
- Oxford University