Kanning, U. P. (2005): Soziale Kompetenzen. Göttingen: Hofgrefe.
In vielen Diskussionen verwenden Teilnehmer gleichlautende Begriffe, deren Bedeutungen allerdings unterschiedlich interpretiert werden. Weiterhin kann es vorkommen, dass Begriffe synonym verwendet werden, wodurch auch ein ziemliches Durcheinander entstehen kann.
In der Abbildung ist beispielsweise zu erkennen, dass der Oberbegriff Soziale Kompetenz, die Bereiche Soziale Intelligenz, Emotionale Intelligenz und auch Soziale Fertigkeiten umfasst – mit diesen Begriffen somit nicht gleichzusetzen ist.
Speech bubbles, blank boards and signs held by voters with freedom of democracy and opinion. The review, say and voice of people in public news adds good comments to a diverse group.
In der heutigen Diskussion um „Intelligenz“ geht es gerade in Bezug auf Künstliche Intelligenz auch um Emotionale Intelligenz. Die meisten werden den Begriff von der Veröffentlichungen Daniel Golemans kennen. Stellvertretend möchte ich sein Buch „Emotional Intelligence“ aus dem Jahr 1995 nennen.
Goleman, D. (1995): Emotional Intelligence. Why It Can Matter More Than IQ.
Wenn man sich allerdings etwas genauer mit dem Begriff befasst, stößt man recht schnell auf Salovay/Meyer, die schon 1990 von „Emotionaler Intelligenz“ geschrieben haben.
Salovey, P.; Mayer, J. D. (1990): Emotional Intelligence. In: Imagination, Cognition and Personality. 9. Jg. Heft 3, S. 185-211.
Dabei ist interessant, dass sich die beiden bei ihren Überlegungen schon 1993 direkt auf die Multiple Intelligenzen Theorie bezogen haben. Was bedeutet, dass Emotionale Intelligenz als Teil der von Howard Gardner angenommenen Multiplen Intelligenzen Theorie gesehen werden kann.
In der Zwischenzeit habe ich in einer weiteren Quelle eine Notiz gefunden, die besagt, dass der Schwede Björn Rosendal schon 1976 den Begriff „Emotional Intelligence“ geprägt hat. Manchmal ist es gut, sich die Historie eines oft verwendeten Begriffs klar zu machen.
„He coined the term „emotional intelligence“ in 1976″ Rosendal , Björn (1981): The Emotional Intelligence, Edition Sellem.
„The term „emotional intelligence“ may have first appeared in a 1964 paper by Michael Beldoch. and a 1966 paper by B. Leuner“ (ebd.).
Möglicherweise gibt es noch weitere, frühere Erwähnungen von Emotionaler Intelligenz. Das Konstrukt hat sich – wie viele – über die Jahrzehnte weiterentwickelt. Das zu analysieren, würde allerdings diesen Beitrag sprengen.
Wir gehen oft noch von scheinbar eindeutigen Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen aus (Reduktionismus), Wir schließen beispielsweise bei einer intelligenten Handlung (Wirkung) eines Menschen auf eine möglicherweise dahinterliegende menschliche Intelligenz (Ursache).
Dass es solche einfachen Zusammenhänge in komplexen Systemen so nicht gibt, wurde schon vor vielen Jahrzehnten von Ryle bezweifelt. Er nannte ein solches Vorgehen Intellektualistische Legende. und erläutert: „Die intelligente Praxis“ (Ryle (1949:28), „ist nicht ein Stiefkind der Theorie“.
„Ganz allgemein gesprochen, macht die intellektualistische Legende die absurde Annahme, jede Verrichtung, welcher Art auch immer sie sei, erwerbe ihren gesamten Anspruch auf Intelligenz von einer vorausgehenden inneren Planung dieser Verrichtung“ (Siehe dazu weitaus differenzierter Neuweg, G. H. (2004): Könnerschaft und implizites Wissen).
Doch: Wo versteckt sich dann die Intelligenz?
Dazu schreibt Ryle: „Eine intelligente Handlung „hat eine besondere Art oder Ausführung, nicht besondere Vorgänger“ (1949, S. 36). Natürlich weist sie über sich selbst hinaus, aber „die Ausübung ist keine Doppeloperation, bestehend aus theoretischem Bekennen von Maximen und darauffolgender Umsetzung in die Praxis“ (1949, S. 56). Auch wenn wir eine Disposition, die sich als flexibles Können zeigt, mit Recht als Zeichen von Intelligenz betrachten, ist nicht eine innerliche Schattenhandlung, sondern das Können selbst der Trägerder Intelligenz. Intellektuelle Operationen sind keine Ausführungen, die zu intelligenten Tätigkeiten hinzutreten. „Offene intelligente Verrichtungen sind nicht der Schlüssel zur Arbeit des Geistes; sie sind diese Arbeit“ (1949, S. 73)“ (vgl. Neuweg 2004).
Wenn also das Können selbst Träger der Intelligenz ist, und eine scheinbar intelligente Handlung eines Menschen nicht auf seine Menschliche Intelligenz zurückzuführen ist, so kann auch die „intelligente Handlung“ eines KI-Modells nicht auf eine Art von Künstlicher Intelligenz zurückgeführt werden – ein Kategorienfehler? Siehe dazu auch
In diesem Blogbeitrag möchte ich nun die Überlegungen für einen Intelligenz-Quotienten (IQ) und mögliche Kritikpunkte daran erläutern.
Wie der Abbildung zu entnehmen ist, bezieht sich der Intelligenz-Quotient (IQ), der als Psychometrische Intelligenz bezeichnet werden kann, auch darauf, dass diese aus der Biologischen Intelligenz hervorgeht. Eysenck, ein Vertreter der Psychometrischen Intelligenz, deutet damit auf den biologischen Charakter und den in den menschlichen Genen vorgegebenen Teil von Intelligenz hin. Der von der Psychometrischen Intelligenz verwendete Intelligenzbegriff basiert konsequenterweise auf diesen Annahmen:
„Unser Begriff „Intelligenz“ leitet sich von den lateinischen Wörtern intelligentia und ingenium her. Jenes bedeutet in Ciceros Verwendungsweise in etwa „Begreifen“ und „Wissen“, dieses soviel wie „natürliche Veranlagung“ oder Begabung“. Die zwei Bedeutungskomponenten sind dem Begriff „Intelligenz“ bis heute eigen geblieben“ (Eysenck 2004).
Eine Erweiterung der Psychometrischen Intelligenz (IQ) in Richtung einer Sozialen Intelligenz lehnt Eysenck kategorisch ab, und begründet das wie folgt: „Das Konzept der sozialen oder praktischen Intelligenz ist eindeutig viel zu komplex, als dass es irgendeinen wissenschaftlichen Wert haben könnte; zum Wesen der Wissenschaft gehört es ja auch und gerade, komplexe Konzepte auf einfache, elementarere zu reduzieren“ (Eysenck 2004). Die Vereinfachung komplexer Sachverhalte ist heute allerdings unangemessen.
Im Gegensatz dazu gibt es immer mehr Hinweise darauf, Intelligenz weniger reduktionistisch und besser als komplexes System zu verstehen, was eine deutlich bessere Passung mit dem heute üblichen Umgang mit Komplexität haben würde. Intelligenz-Theorien, die so einem Anspruch gerecht werden, sind:
„Die Triarchische Theorie (vgl. Sternberg 1985a/1985b) und die Multiple Intelligenzen Theorie (vgl. Gardner 1983/1993) scheinen geeignet zu sein, wenn es um eine notwendige Erweiterung des Intelligenzbegriffs geht (vgl. Siebert/Seidel 2000:48), da beide Theorien als Systemmodelle bezeichnet werden können, die „auch externe Aspekte des Erlebens und Denkens [mit einbeziehen, und] (…) Intelligenz als komplexes System betrachten“ (Schulze et al. 2006:15)“ (zitiert in Freund 2011).
Wenn es um Künstliche Intelligenz geht, kommt auch immer öfter der Hinweis auf, dass Emotionale Intelligenz immer wichtiger wird. In dem Blogbeitrag AI City und Emotionale Intelligenz wird beispielsweise auf den Zusammenhang mit AI Citys verwiesen:
“For a smart city, having only “IQ” (intelligence quotient) is not enough; “EQ” (emotional quotient) is equally essential. (…) the emotions of citizen communities …“
Hier wird also vorgeschlagen, neben dem Intelligenz-Quotienten (IQ) noch einen Emotionalen Quotienten (EQ) bei der Betrachtung zu berücksichtigen.
Doch was verstehen wir unter „Emotionale Intelligenz“?
Ich beziehe mich hier auf eine Beschreibung von Salovay und Mayer, und bewusst nicht auf den populären Ansatz von Goleman:
“Emotional intelligence is a type of social intelligence that involves the ability to monitor one’s own and others’ emotions to discriminate among them, and to use the information to guide one’s thinking and actions (Salovey & Mayer 1990)”, cited in Mayer/Salovay 1993, p. 433).
Die Autoren sehen also Emotionale Intelligenz als Teil einer Sozialen Intelligenz. Spannend ist weiterhin, dass Mayer und Salovay ganz bewusst einen Bezug zur Multiplen Intelligenzen Theorie von Howard Gardner herstellen. Siehe Emotionale Intelligenz: Ursprung und der Bezug zu Multiplen Intelligenzen.
Betrachten wir nun Menschen und AI Agenten im Zusammenspiel, so muss geklärt werden, woran AI Agenten (bisher) bei Entscheidungen scheitern. Dazu habe ich folgenden Text gefunden:
“AI agents don’t fail because they’re weak at logic or memory. They fail because they’re missing the “L3” regions — the emotional, contextual, and motivational layers that guide human decisions every second” (Bornet 2025 via LinkedIn).
Auch Daniel Goleman, der den Begriff „Emotionale Intelligenz“ populär gemacht hat, beschreibt den Zusammenhang von Emotionaler Intelligenz und Künstlicher Intelligenz am Arbeitsplatz, und weist auf die erforderliche Anpassungsfähigkeit (Adaptability) hin:
„Adaptability: This may be the key Ei competence in becoming part of an AI workplace. Along with emotional balance, our adaptability lets us adjust to any massive transformation. The AI future will be different from the present in ways we can’t know in advance“ (EI in the Age of AI, Goleman via LinkedIn, 30.10.2025).
Auch bei dem Thema Smart City wird oft der Begriff „Intelligenz“ verwendet. Dabei denkt man meistens an die noch vorherrschende Meinung, dass sich Intelligenz in einem Intelligenz-Quotienten (IQ), also in einer Zahl, darstellen lässt.
Die Entgrenzungstendenzen bei dem Thema Intelligenz in den letzten Jahrzehnten zeigen allerdings, dass der Intelligenz-Quotient gerade bei komplexen Problemlösungen nicht mehr ausreicht – somit keine Passung mehr zur Wirklichkeit hat. Begriffe wie „Soziale Intelligenz“, „Multiple Intelligenzen“ oder auch „Emotionale Intelligenz“ werden in diesem Zusammenhang genannt. Am Beispiel einer Smart City, oder später einer AI City, wird das wie folgt beschrieben:
„For a smart city, having only “IQ” (intelligence quotient) is not enough; “EQ” (emotional quotient) is equally essential. Without either, the abundant data generated and accumulated in urban life may either remain dormant and isolated or be used solely for data management without truly serving the people. In the concept of an AI-driven city, emotional intelligence refers to utilizing technological means to better perceive the emotions of citizens in the era of the “Big Wisdom Cloud.” This involves actively expressing urban sentiment, self-driving and motivating the emotions of citizen communities, empathizing with the vulnerable in the city, and establishing a comprehensive sentiment feedback mechanism“ (Wu 2025).
Es wird in Zukunft immer wichtiger werden, ein besseres Verständnis von Intelligenz zu entwickeln, das besser zu den heutigen Entwicklungen passt. Die angesprochene Entgrenzung des Konstrukts „Intelligenz“ ist dabei ein Ansatz, die Perspektive auf Intelligenz als biopsychologisches Potential eine weitere:
„Ich verstehe eine Intelligenz als biopsychologisches Potenzial zur Verarbeitung von Informationen, das in einem kulturellen Umfeld aktiviert werden kann, um Probleme zu lösen oder geistige oder materielle Güter zu schaffen, die in einer Kultur hohe Wertschätzung genießen“ (Gardner 2002:46-47).
In den Diskussionen um Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) werden die Tech-Riesen nicht müde zu behaupten, dass Künstliche Intelligenz die Menschliche Intelligenz ebenbürtig ist, und es somit eine Generelle Künstliche Intelligenz (AGI: Artificial General Intelligence) geben wird.
Dabei wird allerdings nie wirklich geklärt, was unter der Menschlichen Intelligenz verstanden wird. Wenn es der Intelligenz-Quotient (IQ) ist, dann haben schon verschiedene Tests gezeigt, dass KI-Modelle einen IQ erreichen können, der höher ist als bei dem Durchschnitt der Menschen. Siehe dazu OpenAI Model “o1” hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler?Heißt das, dass das KI-Modell dann intelligenter ist als ein Mensch? Viele Experten bezweifeln das:
„Most experts agree that artificial general intelligence (AGI), which would allow for the creation of machines that can basically mimic or supersede human intelligence on a wide range of varying tasks, is currently out of reach and that it may still take hundreds of years or more to develop AGI, if it can ever be developed. Therefore, in this chapter, “digitalization” means computerization and adoption of (narrow) artificial intelligence“ (Samaan 2024, in Werthner et al (eds.) 2024, in Anlehnung an https://rodneybrooks.com/agi-has-been-delayed/).
Es wird meines Erachtens Zeit, dass wir Menschliche Intelligenz nicht nur auf den IQ-Wert begrenzen, sondern entgrenzen. Die Theorie der Multiplen Intelligenzen hat hier gegenüber dem IQ eine bessere Passung zu den aktuellen Entwicklungen. Den Vergleich der Künstlichen Intelligenz mit der Menschlichen Intelligenz nach Howard Gardner wäre damit ein Kategorienfehler.
Der Begriff „Intelligenz“ wird in der aktuellen Diskussion um Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) immer wichtiger. Dabei gibt es oft zwei Argumentations-Pole, die sich scheinbar unüberbrückbar gegenüberstehen:
Zunächst ist da der Standpunkt, dass Künstliche Intelligenz (Technologie) in Zukunft auch die Menschliche Intelligenz umfassen wird. Demgegenüber gibt es die Perspektive, dass die Menschliche Intelligenz Elemente enthält, die (noch) nicht von Technologie (Künstlicher Intelligenz) ersetzt werden kann.
In der Zwischenzeit setzt sich – wie so oft – immer stärker die Auffassung durch, dass es durchaus Sinn machen kann, eine Art Hybride Intelligenz zu thematisieren, also eine Art Schnittmenge zwischen Menschlicher und Künstlicher Intelligenz. In der Abbildung ist diese Sicht auf Intelligenz dargestellt.
„Put simply, humans possess “general intelligence” in being able to comprehend and analyze various situations and stimuli, to ideate, create and imagine. The intelligence projected by AI systems is predominantly task-centered (Narayanan and Kapoor, 2022)“ (Hossein Jarrahi et al. 2022).
Ergänzen möchte ich an dieser Stelle, dass hier der Begriff „general intelligence“ bei der Menschlichen Intelligenz wohl auf den Intelligenz-Quotienten verweist, der allerdings in der Gesamtdiskussion wenig hilfreich erscheint. In dem Beitrag OpenAI Model “o1” hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler? wird deutlich, dass aktuelle KI-Modelle schon locker entsprechende Intelligenz-Tests bestehen.
Meines Erachtens scheint es immer wichtiger zu sein, das Verständnis der Menschlichen Intelligenz im Sinne von Multiplen Intelligenzen nach Howard Gardner zu erweitern Dieses Verständnis hätte eine bessere Passung zu der aktuellen Entwicklung.
Wenn es um zu lösende Probleme in einem beruflichen Umfeld geht, so gibt es dabei sehr viele einzelne Aufgaben, die im Zusammenspiel von Menschen, Maschinen und Künstlicher Intelligenz gelöst werden können. Welche „Konfiguration“ dabei angemessen erscheint, ist Abhängig vom Kontext, dem Task (Aufgabe) und den vorhandenen Problemlösungspotentialen. An dieser Stelle kommt der Begriff Hybride Intelligenz ins Spiel.
„Dellermann, Ebel, Söllner und Leimeister (2019: 638) definieren hybride Intelligenz als die Fähigkeit, komplexe Ziele durch die Kombination menschlicher und künstlicher Intelligenz zu erreichen, kontinuierlich voneinander zu lernen und dabei Ergebnisse zu produzieren, die über das hinaus gehen, was KI oder Mensch allein hätten erreichen können. Nicht immer lässt sich hierbei trennscharf zwischen Automation und Augmentation unterscheiden (Raisch & Krakowski, 2021). Der Grad der Automation bzw. Augmentation hängt immer individuell von der jeweiligen zu lösenden Aufgabe ab“ (Piller et al. 2024, in Koller et al. 2024: Die Zukunft der Grenzenlosen Unternehmung).
Was allerdings unter „Menschlicher Intelligenz“ verstanden wird, ist dabei nicht weiter erläutert. Ich gehe daher davon aus, dass von dem bekannten Intelligenzquotienten (IQ) ausgegangen wird, der sich in einer Zahl manifestiert. Dass das im Zusammenhang mit den Entwicklungen bei der Künstlichen Intelligenz kritisch sein kann, wird in dem Blogbeitrag OpenAI Model “o1” hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler? deutlich.
Adobe: AI (Artificial intelligence) AI management and support technology in the Business plan marketing success customer. AI management concept.
In den Diskussionen um Künstliche Intelligenz (KI) – oder englischsprachig Artificial Intelligence (AI) – führt die Systembetrachtung zu einer Art Generellen Künstlichen Intelligenz – General Artificial Intelligence (GAI) oder auch Artificial General Intelligence (AGI). Darunter ist folgendes zu verstehen:
„A system believed to perform (solve) domain-general cognitive tasks (problems; what some may also call AGI). … [it seems to] leave little room for AI as a theoretical tool for cognitive science. The reason is that BigTech currently dominates the narrative, with a focus on technological progress and impressive machine learning applications“ (van Rooij et al. 2024).
Es geht also bei AGI umeine von Technologie dominierte generelle kognitive Problemlöse-Fähigkeiten eines Systems. Diese Sichtweise liegt in der Tradition von Simon, Shaw und Newell. die 1957 die Software „General problem Solver“ entwickelten (Quelle: Wikipedia).
Das erinnert insgesamt stark an die Diskussionen, bei denen es um Menschliche Intelligenz geht. Auch hier steht immer wieder die Frage im Raum, ob es sich bei der Menschlichen Intelligenz um eine Generelle Intelligenz handelt, die mit einem Intelligenz-Quotienten (IQ) bestimmt werden kann, oder ob es um Multiple Intelligenzen im Sinne von Howard Gardner oder auch Sternberg etc. geht. Dabei geht Howard Gardner bei Intelligenz bewusst von einem „biopsychologisches Potenzial “ aus, was Künstliche Intelligenz wiederum aus seiner Sicht ein Kategorienfehler zu sein scheint.
Wenn wir also den Trend von einer Generellen Menschlichen Intelligenz zu eher Multiplen Intelligenzen unterstellen, sollten wir dann nicht statt Artificial General Intelligence eher von Multiple Artificial Intelligence (MAI) ausgehen?
Wenn Sie diesen Begriff in Google eingeben, werden Sie einige Treffer erhalten. Dabei geht es allerdings hauptsächlich um eine Art Vielfalt der verschiedenen AI-Anwendungen. Ich meine mit dem Begriff Multiple Artificial Intelligences ein hybrides Intelligenz-Konstrukt, das die Menschliche und Künstliche Intelligenz kontextbezogen für komplexe Problemlösungen in einem bestimmten kulturellen Umfeld beschreiben kann..
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