Geschichte der KI
Künstliche Intelligenz (KI) hat die moderne Welt grundlegend verändert und die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, neu geprägt. Dieser Artikel untersucht die Geschichte der KI im Detail und zeichnet die wichtigsten Etappen ihrer Entwicklung nach, von den ersten alten Ideen bis hin zu den jüngsten Fortschritten beim maschinellen Lernen (Machine Learning) und beim tiefen Lernen (Deep Learning).
Die Ursprünge der KI
Die ersten Hinweise auf mechanisches Denken und die Erschaffung künstlicher Wesen reichen bis in die Antike zurück. Griechische und römische Mythen berichten von künstlichen Kreaturen, die von Göttern oder menschlichen Handwerkern geschaffen wurden, wie Talos oder der Golem.
Mittelalter: Mit Mechanismen wie Automaten, die menschliche oder tierische Bewegungen simulieren, beginnt die Idee, künstliche Wesen zu erschaffen, konkrete Formen anzunehmen.
Erste Entwürfe für Denkende Maschinen
Erfinder wie Blaise Pascal und Charles Babbage entwickelten Maschinen, die komplexe Berechnungen durchführen konnten, und legten damit den Grundstein für das Konzept des mechanischen Rechnens.
Alan Turing schlug das Konzept der Universalmaschine vor, die jedes Problem, das man durch Algorithmen ausdrücken kann, lösen kann, und ebnete damit den Weg für moderne Computer.
Entstehung des KI-Konzepts
1950 schlug Turing den berühmten Test vor, mit dem festgestellt werden sollte, ob sich eine Maschine in einem Gespräch als Mensch ausgeben kann.
John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester und Claude Shannon organisieren diese bahnbrechende Konferenz, auf der der Begriff "künstliche Intelligenz" zum ersten Mal verwendet wird.
Die ersten Programme, die menschliches Denken simulieren konnten, wie Logic Theorist (1955) und General Problem Solver (1957), zeigten das Potenzial von Computern für die KI.
Eine Hungerperiode
Die ersten hohen Erwartungen führen aufgrund der technischen Einschränkungen zu einem finanziellen Rückzug und verlangsamen die Forschung.
Einschränkungen beim Verständnis natürlicher Sprache und die Schwierigkeit, Programme auf Probleme in der realen Welt anzuwenden, führen zu einem Rückzug.
Renaissance der KI (1990-2000)
Die zunehmende Rechenleistung und die wachsende Verfügbarkeit von Daten ermöglichen es der KI, Fortschritte zu machen.
Expertensysteme beginnen, spezialisierte Lösungen in verschiedenen Bereichen anzubieten, von der medizinischen Diagnostik bis hin zum Finanzwesen
Das moderne Zeitalter der KI
Das Aufkommen des maschinellen Lernens (machine learning) und des tiefen Lernens (deep learning) revolutioniert die KI mit Anwendungen von der Gesichtserkennung bis zu selbstfahrenden Autos
Durch das massive Sammeln und Analysieren von Daten können sich die Algorithmen des maschinellen Lernens ständig verbessern.