Von John McCarthy über Jürgen Schmidhuber und Yann LeCun bis Sam Altman und Donald Trump. Warum wir seit 70 Jahren über künstliche Intelligenz sprechen und uns bis heute nicht einig sind, was Intelligenz eigentlich bedeutet.
1956 wollten Wissenschaftler herausfinden, ob Maschinen intelligent werden können. 2026 will der amerikanische Präsident sie bereits Superintelligenz nennen. Dazwischen liegen 70 Jahre Forschung, mehrere technologische Umbrüche und eine bemerkenswerte Verschiebung: Was einst eine offene wissenschaftliche Frage war, ist heute zu einem wirtschaftlichen und politischen Versprechen geworden.
Dabei ist Superintelligenz keine neue Idee. Neu ist vor allem, wer darüber spricht, welche Erwartungen damit verbunden werden und wie selbstverständlich wir inzwischen davon ausgehen, dass Maschinen eines Tages klüger sein könnten als wir selbst.
Alles begann mit einer ziemlich gewagten Idee
Im Sommer 1956 trafen sich Wissenschaftler am Dartmouth College in den USA, um eine Frage zu untersuchen, die damals nach Science-Fiction klang: Könnten Maschinen lernen, Sprache verstehen, Probleme lösen und intelligentes Verhalten nachbilden?
John McCarthy hatte dafür bereits 1955 gemeinsam mit Marvin Minsky, Nathaniel Rochester und Claude Shannon einen Forschungsantrag verfasst. Darin tauchte der Begriff Artificial Intelligence auf. Die Forscher gingen von der Annahme aus, dass sich Aspekte menschlicher Intelligenz grundsätzlich so beschreiben lassen könnten, dass Maschinen sie simulieren können.
Das war keine Behauptung, dass Maschinen bereits denken können. Es war eine Hypothese, aus der ein neues Forschungsgebiet entstand.
Was danach folgte, war keine geradlinige Erfolgsgeschichte. Symbolische KI arbeitete mit Regeln und Logik, Expertensysteme mit programmiertem Fachwissen. Neuronale Netze lernten Muster aus Daten, während probabilistische Verfahren mit Unsicherheit umgingen. Später entstanden Convolutional Neural Networks (CNN) für die Bilderkennung, Recurrent Neural Networks (RNN) und LSTM für zeitliche Abläufe sowie Transformer, die heute vielen grossen Sprachmodellen zugrunde liegen.
Heute kommen Diffusionsmodelle, multimodale Systeme, World Models und KI-Agenten hinzu. Diese Technologien unterscheiden sich sowohl in ihrer Funktionsweise als auch in ihren Fähigkeiten. Ein Sprachmodell ist eben kein Industrieroboter, und eine Bilderkennung ist keine autonome Forschungsmaschine.
Das Problem beginnt dort, wo wir aus vielen unterschiedlichen KI-Systemen gedanklich eine einzige Intelligenz machen. Denn genau dadurch überschätzen wir manchmal, was diese Systeme tatsächlich verstehen und leisten können.
Die Idee der Superintelligenz ist älter als ChatGPT
Die Vorstellung, dass Maschinen eines Tages intelligenter als Menschen sein könnten, entstand lange vor heutigen Sprachmodellen.
Der Mathematiker I. J. Good entwickelte bereits in den 1960er-Jahren eine bemerkenswerte Überlegung: Wenn eine Maschine intelligenter als ein Mensch wäre, könnte sie möglicherweise selbst bessere Maschinen entwickeln. Diese könnten wiederum noch leistungsfähigere Systeme hervorbringen.
Eine solche Rückkopplung könnte zu einer Intelligence Explosion führen, einer sich beschleunigenden Entwicklung maschineller Intelligenz.
Goods Überlegungen erschienen 1966 in Advances in Computers, nachdem frühere Fassungen bereits Jahre zuvor entstanden waren.
Auch Jürgen Schmidhuber beschäftigte sich lange vor dem heutigen KI-Boom mit selbstlernenden und sich selbst verbessernden Systemen. Seine Arbeiten seit den 1980er-Jahren untersuchten unter anderem künstliche Neugier, rekurrente Netze und maschinelle Selbstverbesserung. Gemeinsam mit Sepp Hochreiter entwickelte er 1997 die LSTM-Architektur, die über viele Jahre eine wichtige Rolle in der Sprachverarbeitung spielte.
Was heute unter dem Begriff Superintelligenz diskutiert wird, hat also eine lange wissenschaftliche Vorgeschichte. Allerdings besteht ein wesentlicher Unterschied zwischen der theoretischen Möglichkeit, dass Maschinen ihre Fähigkeiten selbst verbessern, und dem Nachweis, dass daraus tatsächlich eine übermenschliche allgemeine Intelligenz entsteht.
Yann LeCun zweifelt. Sam Altman beschleunigt.
Interessant wird die Geschichte, wenn wir die Positionen zweier prominenter KI-Forscher und Unternehmer vergleichen.
Yann LeCun, einer der Mitbegründer moderner Deep-Learning-Verfahren, bezweifelt, dass immer grössere Sprachmodelle allein zu menschenähnlicher allgemeiner Intelligenz führen werden. Seiner Ansicht nach fehlt diesen Systemen unter anderem ein belastbares Verständnis der physischen Welt. Sie können hervorragend über Bewegungen, Zusammenhänge und Ursache und Wirkung sprechen, ohne deren Folgen in jeder Situation zuverlässig vorhersagen zu können.
Mit sogenannten World Models verfolgt LeCun deshalb einen anderen Ansatz: Maschinen sollen ihre Umgebung modellieren und daraus lernen, wie sich die Welt verändert.
Sam Altman betrachtet die Entwicklung optimistischer. Bereits 2017 schrieb er über die Möglichkeit übermenschlicher KI. Im Juni 2025 erklärte er in seinem Essay The Gentle Singularity, die Menschheit stehe kurz davor, digitale Superintelligenz zu entwickeln. OpenAI bezeichnete er ausdrücklich als Superintelligenz-Forschungsunternehmen.
Beide sprechen über intelligente Maschinen, aber ihre Erwartungen unterscheiden sich. Während LeCun grundlegende Fragen zur Architektur stellt, sieht Altman in den bisherigen Fortschritten und weiteren Verbesserungen einen möglichen Weg zu immer umfassenderer Intelligenz.
Dahinter steckt mehr als eine wissenschaftliche Meinungsverschiedenheit. Wer Superintelligenz für zeitlich nahe hält, bewertet Investitionen in Rechenzentren, Energie, Forschung und Rechenleistung anders als jemand, der zuerst neue technische Grundlagen für notwendig hält.
Aus einer wissenschaftlichen Erwartung wird so eine unternehmerische Strategie. Und aus einer unternehmerischen Strategie entsteht ein globaler Wettbewerb.
Und dann kommt Donald Trump
Am 29. September 2026 erreicht diese Geschichte einen neuen Punkt. Donald Trump unterzeichnet die Executive Order Inaugurating the Era of Super Intelligence und ordnet an, dass amerikanische Bundesbehörden in ihrer offiziellen Kommunikation künftig nach Möglichkeit «Super Intelligence» statt «Artificial Intelligence» verwenden sollen.
Die Begründung ist vor allem politisch: Der bisherige Begriff werde den heutigen Fähigkeiten und dem zukünftigen Potenzial der Technologie nicht mehr gerecht. Die USA sollen als führende Nation einer neuen Ära wahrgenommen werden.
Dabei enthält die Verordnung eine bemerkenswerte Besonderheit. Die neue Bezeichnung verweist rechtlich zunächst auf die bestehende Definition künstlicher Intelligenz.
Der Name ändert sich, aber die bezeichnete Technologie bleibt vorerst dieselbe.
Und damit verändert sich die Bedeutung eines Begriffs, der ursprünglich etwas ganz anderes beschrieb.
I. J. Good untersuchte die Möglichkeit einer Intelligenzexplosion. Jürgen Schmidhuber erforschte Mechanismen des Lernens und der Selbstverbesserung. Nick Bostrom beschäftigte sich mit den Eigenschaften und Risiken übermenschlicher Intelligenz. Sam Altman formulierte daraus ein technologisches Ziel.
Donald Trump macht aus diesem möglichen Zukunftszustand eine politische Bezeichnung für die Gegenwart.
Das ist deshalb relevant, weil Begriffe Erwartungen erzeugen. Und Erwartungen beeinflussen Investitionen, Regulierung und die gesellschaftliche Wahrnehmung von Technologien. Wer von Superintelligenz spricht, vermittelt eine andere Vorstellung von Leistungsfähigkeit und Autonomie als jemand, der von spezialisierten KI-Systemen spricht.
Vielleicht stellen wir noch immer die falsche Frage
Die wissenschaftliche Gemeinschaft ist sich keineswegs darüber einig, wann Superintelligenz entstehen könnte. Uneinigkeit besteht bereits darüber, welche Fähigkeiten ein solches System besitzen müsste und woran wir zuverlässig erkennen könnten, dass es dieses Niveau erreicht hat.
Ein System kann komplexe mathematische Aufgaben lösen, wissenschaftliche Texte analysieren und Programme schreiben. Daraus folgt nicht automatisch, dass es die Welt umfassend versteht, eigene Ziele sinnvoll beurteilen oder langfristige Konsequenzen zuverlässig einschätzen kann.
Gerade für Unternehmen wird diese Unterscheidung zunehmend relevant. Denn die Frage lautet nicht mehr nur, welche Aufgaben eine KI technisch übernehmen kann, sondern welche Entscheidungen wir ihr übertragen wollen. Zwischen einer korrekten Berechnung und einer verantwortbaren Entscheidung liegt häufig ein erheblicher Unterschied.
Vielleicht sollten wir deshalb weniger darüber streiten, wann Maschinen intelligenter werden als Menschen, und genauer untersuchen, welche Fähigkeiten sie bereits besitzen, wo ihre Grenzen liegen und welche Verantwortung weiterhin bei uns bleibt.
Die Geschichte der künstlichen Intelligenz zeigt jedenfalls eines: Seit 1955 versuchen wir, Maschinen intelligentes Verhalten beizubringen. Inzwischen sind wir so weit gekommen, dass wir über Superintelligenz sprechen, obwohl grundlegende Fragen zum Wesen von Intelligenz weiterhin offen sind.
1955 gaben Wissenschaftler einer offenen Frage einen Namen. 2026 versucht die Politik, mit einem neuen Namen bereits die Antwort vorwegzunehmen.
Und vielleicht sagt das mehr über unsere Erwartungen an künstliche Intelligenz aus als über die Intelligenz der Maschinen selbst.
Quellen und weiterführende Literatur
- Altman, S. (2017). The merge. https://blog.samaltman.com/the-merge
- Altman, S. (2025). The gentle singularity. https://blog.samaltman.com/the-gentle-singularity
- Good, I. J. (1966). Speculations concerning the first ultraintelligent machine. Advances in Computers, 6, 31–88. https://doi.org/10.1016/S0065-2458(08)60418-0
- Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780. https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735
- McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N., & Shannon, C. E. (2006). A proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, August 31, 1955. AI Magazine, 27(4), 12–14. https://doi.org/10.1609/aimag.v27i4.1904
- The White House. (2026, 29. September). Inaugurating the era of super intelligence (Executive Order 14434). https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2026/09/inaugurating-the-era-of-super-intelligence/
Hinweis: Dieser Beitrag wurde mit KI-Unterstützung recherchiert und redaktionell aufbereitet. Wissenschaftliche Hypothesen, Prognosen und politische Aussagen werden bewusst voneinander unterschieden. Die Illustration wurde KI-generiert. Der Artikel dient der Einordnung und erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit.
