KI jenseits des Hypes – „KI wurde im Dezember 2022 erfunden … oder?“

Denken Sie an das Ende des letzten Jahres zurück und an Ihre Instagram-, Facebook- und Twitter-Feeds (so wie sie damals noch waren). Wenn sie meinen ähnelten, waren sie wahrscheinlich voller KI-generierter Fotos von Freunden. Oder zumindest von denen, die sie intelligenter, hübscher, größer, schlanker usw. aussehen ließen. Generative KI hatte sich explosionsartig im Mainstream etabliert.

Man könnte meinen, die Erfindung sei damals erfolgt – und ist möglicherweise überrascht, dass künstliche Intelligenz so alt ist wie die Tanten und Großmütter, die Sie an Weihnachten 2022 am Esstisch danach gefragt haben.

KI auf die Probe stellen

KI ist rund 70 Jahre alt. Ihre Wurzeln gehen zurück auf Alan Turing (von 'The Imitation GameTuring war ein führender Mathematiker, Entwicklungsbiologe und Pionier der Informatik. Seine frühesten Arbeiten legten den Grundstein für die KI, wie wir sie kennen. Sein gleichnamiger Test, der Turing-Test (entwickelt 1950), prüft die Fähigkeit einer Maschine, intelligentes Verhalten zu zeigen, das dem eines Menschen entspricht oder davon nicht zu unterscheiden ist.

Turing schlug vor, dass ein menschlicher Bewerter Gespräche in natürlicher Sprache zwischen einem Menschen und einer Maschine, die darauf ausgelegt ist, menschenähnliche Antworten zu erzeugen, beurteilen würde. Der Bewerter würde sich bewusst sein, dass einer der beiden Gesprächspartner eine Maschine ist, und alle Teilnehmer würden voneinander getrennt.

Die Konversation wäre auf einen reinen Textkanal wie Computertastatur und -bildschirm beschränkt, sodass das Ergebnis nicht von der Fähigkeit der Maschine abhängt, Wörter sprachlich wiederzugeben. Könnte der Prüfer Maschine und Mensch nicht zuverlässig unterscheiden, hätte die Maschine den Test bestanden. Das Testergebnis würde nicht von der Fähigkeit der Maschine abhängen, Fragen korrekt zu beantworten, sondern nur davon, wie sehr ihre Antworten denen eines Menschen ähneln.

Ein Gedankenexperiment

Es folgte das Goldene Zeitalter der KI, das etwa von 1956 bis 1976 andauerte. In dieser Zeit waren Wissenschaftler und Forscher optimistisch, dass KI das Potenzial hätte, intelligente Maschinen zu schaffen, die komplexe Probleme lösen könnten, indem sie der menschlichen Intelligenz ebenbürtig wären – oder sie sogar übertreffen.

Obwohl diese Ära zu Ende ging, brachte sie viele Neuerungen hervor, die auch heute noch von Bedeutung sind. Die Ururgroßmutter von ChatGPT könnte ELIZA sein – einer der ersten Chatbots (damals „Chatterbots“ genannt) und ein früher Kandidat für den Turing-Test. Er wurde von 1964 bis 1966 am MIT von Joseph Weizenbaum entwickelt.

Im darauffolgenden Jahrzehnt setzte John Searle (ein prominenter amerikanischer Philosoph) mit seiner Theorie des Chinesischen Zimmerexperiments neue Maßstäbe. Searle stellte das Chinesische Zimmerexperiment als Argument gegen die Möglichkeit künstlicher Intelligenz vor und wollte damit verdeutlichen, dass Maschinen kein Verständnis haben können.

Searle verwendet das folgende Szenario, um sein Argument zu demonstrieren:

Stellen Sie sich einen Raum vor, in dem ein Mann, der kein Chinesisch versteht, durch einen Türschlitz Fragen auf Chinesisch erhält. Daraufhin befolgt er sorgfältig detaillierte Anweisungen auf Englisch, um eine Antwort zu formulieren, die er durch den Türschlitz wieder hinausgibt. Nehmen wir nun an, die Fragen und Antworten sind Teil eines chinesischen Turing-Tests, und der Test wird bestanden..

Schach und Pinguine

Die Jahre nach diesem deprimierenden Start in die 1980er Jahre waren wenig ambitioniert und beschränkten sich auf das, was wir heute als „Verhaltens-KI“ bezeichnen. Wissensbasierte Systeme, manchmal auch „Expertensysteme“ genannt, wurden darauf trainiert, das Wissen und/oder die Leistung eines Experten auf einem bestimmten Gebiet zu reproduzieren. Sie verwendeten meist die „Wenn-dann-Logik“ und lagen damit nicht immer richtig – die Identifizierung von Pinguinen (Vögeln, die nicht laufen können) ist ein oft zitiertes Beispiel für grundlegende Fehler der damaligen Zeit.

Diese Ära brachte einige große Erfolge hervor – insbesondere im Bereich der Effizienz, wie beispielsweise die „RI“-Anwendung der Digital Equipment Corporation, die durch die Optimierung der Effizienz von Computersystemkonfigurationen 40 Millionen Dollar pro Jahr einsparte. Doch erst mit den Fortschritten der computergestützten Automatisierung wurde die Einführung in Unternehmen wirklich alltäglich. Es gilt auch als die Zeit, in der brachte die erste Voreingenommenheit hervor bei KI.

In den 1990er Jahren hat sich in der Welt der KI viel getan – es gab große Fortschritte in den Bereichen Verteidigung, Raumfahrt, Finanzdienstleistungen und Robotik. Daher überrascht es vielleicht, dass die meisten KI-Historiker und Informatiker denselben Wendepunkt für die maschinelle Intelligenz sehen. 1996 besiegte „Deep Blue“, ein Schachcomputer von IBM, den damaligen Meister Garri Kasparow. Zuvor galt Schach als Grenzbereich zwischen maschineller und menschlicher Intelligenz, da viele glaubten, nur das menschliche Gehirn könne ein Spiel mit 10¹¹¹ bis 10¹²³ Zügen meistern. (Ein „Googol“, das die Inspiration für den Namen Google liefert, ist 10 hoch 100, also eine 1 gefolgt von 100 Nullen.) Die maschinelle Intelligenz hatte Einzug gehalten.

Eine neue Ära bricht an

Mit der zunehmenden Nutzung von Computern im privaten Bereich stieg die Internetnutzung Mitte der 1990er Jahre exponentiell an. Die letzten Jahre des Jahrzehnts sind heute bekannt für die Dotcom-Blase (1995–2000) und ihr letztendliches Platzen. Während dieser Zeit geriet KI im sozialen Kontext in den Hintergrund, obwohl sie bereits in vielen Verbraucheranwendungen und frühen Softwareversionen, Websites und Anwendungen eingesetzt wurde. Kommerziell lag der Fokus auf Automatisierung und Effizienz. Beides war weder besonders attraktiv noch unterhaltsam.

Auftritt … das selbstfahrende Auto. Eine langjährige Obsession und Science-Fiction-Klassiker, die Zeit zwischen März 2004 und Oktober 2005, sollte den Beginn eines völlig neuen Zeitalters markieren. Die DARPA Grand Challenge war ein Wettbewerb für autonome Fahrzeuge, finanziert von der Defense Advanced Research Projects Agency, der Forschungsbehörde des US-Verteidigungsministeriums. 21 Teams, jedes mit seinem eigenen selbstfahrenden Fahrzeug, bereiteten sich auf ein Rennen über 150 Kilometer vor.

Im Jahr 2004 beendete kein einziger Teilnehmer das Rennen. Doch 2005 meisterten fünf Fahrzeuge die Strecke erfolgreich. Von den 23 Teilnehmern übertrafen alle bis auf einen die Distanz von 7.32 km, die das beste Fahrzeug des Rennens 11.78 zurückgelegt hatte. Der Tagessieger war Stanley (benannt nach dem Stanford Racing Team), doch der Gesamtsieger war die KI selbst. Der Optimismus stieg, und die Diskussion über maschinelle Intelligenz nahm an Reichweite und Umfang zu.

Humanoide Roboter und Science-Fiction-Träume

Ende der 2000er Jahre begann für die KI ihre „moderne Ära“. Zahlreiche humanoide Roboter rückten KI in die Nähe von Science-Fiction, Projekte für selbstfahrende Autos wurden immer zahlreicher, KI wurde in Verbraucher- und Geschäftsanwendungen integriert und das Internet der Dinge (IoT) entstand – wobei das Verhältnis von Dingen zu Menschen allein im Jahr 0.08 von 2003 im Jahr 1.84 auf 2010 stieg.

Die 2010er Jahre waren die Zeit, in der wir die massive Verbreitung von KI in der Gesellschaft erlebten. Wenn wir an die Mainstream-Technologien denken, die wir heute als selbstverständlich ansehen, wurde vieles davon in diesem Jahrzehnt geboren (oder weiterentwickelt). Virtuelle Assistenten wie Siri. Tools für maschinelles Lernen. Chatbots, die Gespräche in menschlicher Qualität führen können. Anwendungsfälle für Mobiltelefone. Fotografie-Hilfen. Innovationen im Auto wie Navigationsgeräte und Tempomat. Smartwatches. Intelligente Haushaltsgeräte. Echtzeit-Aktienhandelsplattformen, die jeder nutzen kann, nicht nur Finanzriesen. Sogar die einfache Produktempfehlungsmaschine. Sie alle nutzen KI.

Wir sind in die 2020er Jahre gestartet und haben 70 Jahre Entwicklungsarbeit in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning hinter uns. Die letzten Jahre haben bedeutende Fortschritte gebracht, und die nächsten werden es zweifellos auch tun.

Die Entwicklung der KI annehmen

Wenn Sie ChatGPT das nächste Mal bitten, diesen Bericht für Sie zu schreiben, wenn Sie PapirflyWenn Sie mithilfe der generativen KI von Adobe im Handumdrehen Hunderte von Illustrationen erstellen oder über die potenziellen Fallstricke der KI nachdenken (auf diese gehen wir in einem der nächsten Artikel ein), denken Sie daran, dass wir es hier nicht mit einem brandneuen Spielzeug zu tun haben.

Stattdessen arbeiten wir mit einer Technologie, die ihre Reise in den 1950er Jahren begann. Eine Entwicklung, die ein Ausmaß an Veränderungen mit sich brachte, das ihre frühen Schöpfer nicht einmal in ihren kühnsten Träumen hätten vorhersagen können, und eine Entwicklung, die im nächsten Jahrzehnt wahrscheinlich fast jeden Aspekt des menschlichen Lebens verändern wird.