Die Geschichte von KI

1950
Die Geschichte von KI geht zurück auf die 1950er Jahre, als John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester und Claude Shannon eine Studie zum Stand der Forschung über intelligente Maschinen erarbeiteten. Diese Studie wurde 1956 auf der „Darthmouth-Konferenz“ vorgestellt und hier wurde der Begriff „Künstliche Intelligenz“ bzw. „Artificial Intelligence“ erstmalig publik und somit gilt dies als Geburtsstunde.

1960
Ende der 1960er Jahre entwickelte Joseph Weizenbaum das Programm „ELIZA“, eine Art Chatbot, der erstmals in einem simulierten Arzt-Patienten-Gespräch getestet wurde. Später flossen die Erkenntnisse aus ELIZA in „Expertensysteme“ ein. Ein sehr bekanntes Expertensystem ist „MYCIN, das von T. Shortliffe an der Standford University entwickelt wurde und Diagnoseentscheidungen von Ärzten unterstütze.

1980
In den 1980er Jahren hatten „Expertensysteme“ noch große Schwierigkeiten, da die Befehle manuell in formale Regeln umgewandelt werden mussten. Diese Schwäche wird heutzutage durch Machine Learning (ML) gelöst. Ende der 1980er Jahre erreichten Terrence J. Sejnowski und Charles Rosenberg mit ihrem Programm „NETtalk“ einen Durchbruch in der Welt der Computer, indem sie ihrem Programm mit Beispielsätzen und Phonemketten das Sprechen beibrachten. Dies war eines der ersten Programme, das künstliche neuronale Netze verwendete.

1990er Jahre
In den 1990er Jahren wurden neuronale Netze stark weiterentwickelt und spielten eine große Rolle in der Mustererkennung. In diesem Jahrzehnt entstand der Ansatz „verteilte KI“.
IBM entwickelte „Deep Blue“, eine KI Maschine, die Schach spielen konnte und 1997 sogar den amtierenden Weltmeister besiegte. Es wurden erste Algorithmen entwickelt, die es Systemen ermöglichten, automatisch Entscheidungen zu treffen und Probleme zu lösen, indem sie auf gespeicherte Daten und Informationen zurückgriffen.

2000er Jahre
In den Jahren 2000 – 2010 war es eher ruhig, zumindest gab es keine großen Neuigkeiten. Es wurde jedoch ununterbrochen weitergeforscht, was sich ab 2011 durch große Sprünge in der Entwicklung von KI zeigte.
Apple brachte „Siri“ auf den Markt, eine sogenannte persönliche Assistentin die mit Spracherkennungssoftware arbeitet. IBM brachte „Watson“ auf den Markt, der im TV-Quiz Jeopardy gegen die bisherigen besten Spieler gewann und Google testete erstmals autonome Fahrzeuge.

2012
2012 zeigten Forscher erstmals auf, dass neuronale Netze durch Deep Learning in der Lage sind, Sprache zu verstehen und sogar Katzen zu erkennen. IBM setzt seinen „Watson“ erfolgreich im medizinischen Bereich zur Krebsdiagnose, ein.

2013
Im Jahr 2013 kaufte Google „DeepMind“. In den folgenden Jahren konnte das Unternehmen große Fortschritte im Bereich der automatisierten Bilderkennung verzeichnen. Auch wurden jetzt Roboter immer menschenähnlicher.

2014
2014 war das Jahr der Entwicklung und des Einsatzes von Generative Adversial Networks (GAN). Microsoft brachte Cortana auf den Markt, um den Alltag der Nutzer zu erleichtern.

2015
Im Jahr 2015 folgte Amazon mit Alexa.

2016
2016 besiegte das System „AlphaGo“ den Südkoreaner Lee Sedol, einen der weltbesten Go-Spieler.
Amazon, Google, Facebook, IBM und Microsoft gründeten die „Partnership on AI“ eine AI-Allianz, die noch heute mit weitaus mehr Mitgliedern besteht.

2017
2017 brachte die Schwester von Google – Jigsaw- das Programm „Perspective“ auf den Markt. Hiermit könnten Texte auf negative, unfreundliche oder beleidigende Äußerungen gefiltert werden. Ebenso tauchte der Begriff „DeepFakes“ erstmalig auf. Er entstand weil ein Nutzer sich auf Reddit so nannte und unangebrachte, manipulierte Inhalte veröffentlichte.

2018
Im Jahr 2018 präsentierte Google das KI-System „Duplex“. Dies war z.B. in der Lage in einem Friseursalon anzurufen und einen Termin zu vereinbaren, ohne dass die Mitarbeiterin des Salons dies bemerkte. LG präsentierte auf der CES sein „ThinQ“, ein Programm, dass Haushaltsgeräte miteinander verbinden soll, um anhand der Benutzer dann entsprechende Programme, wie Wäsche waschen um 17.00 Uhr selbstständig ausführt. Was leider bis heute geblieben ist; putzen müssen wir doch noch selbst. Viele neue Buzzwords rücken immer mehr in den Vordergrund, beispielsweise „BigData“, „Advanced and Predictive Analytics“. Große Unternehmen schreiben erstmals KI Stellen aus, wie Data Scientist. Künstliche Intelligenz ist zu diesem Zeitpunkt, fester Bestandteil unseres Alltags.

2019
Im Jahr 2019 sprach man nicht mehr von eventuellen Möglichkeiten oder Träumereien, sondern signalisierte, wer jetzt nicht mit aufs Boot springt, könnte jeglichen Anschluss verlieren. IoT Devices werden populärer, es gibt smarte Spiele und interaktive Umkleidekabinen. Sprachassistenten wie Alexa werden personalisierter. Neben Industrierobotern werden immer mehr Serviceroboter entwickelt.

2020
2020 ein neues Jahrzehnt bricht an. OpenAI hat in den letzten Jahren eine Reihe von bahnbrechenden KI-Modellen entwickelt, darunter GPT-2, GPT-3, DALL-E und GLIDE. Diese Modelle haben gezeigt, dass KI in der Lage ist, komplexe Aufgaben wie Textgenerierung, Bildverarbeitung und sogar Proteinstrukturbestimmungen zu lösen.
Nun werden aber auch mögliche Maßnahmen zur Regulierung von KI immer mehr zum Thema.

2021
Im Jahr 2021 hat die EU-Kommission einen Vorschlag eingereicht, mit dem sie sicherstellen wollen, dass KI Systeme sicher, zuverlässig und transparent sind. Gerade auch weil in diesem Jahr, DeepFakes immer mehr Einzug in den Alltag nehmen, aber das Verständnis, die nötige Vorsicht und eine ernste Bedrohung bleiben zum Glück aus.

Heute
Was haben wir aber nun für wahnsinnige Vorteile und Erleichterungen durch KI erreicht? In der Medizin gibt es enorme Fortschritte, von der schnelleren Diagnose von Krankheiten bis hin zur Entwicklung von personalisierten Behandlungsplänen und Weiterentwicklung in der Medikamentenforschung. Die Kreislaufwirtschaft kann durch KI umwelt- und ressourcenschonender erfolgen. Der Energieverbrauch kann optimiert werden und erneuerbare Energien effektiver genutzt werden, dies sind nur wenige Beispiele. Insgesamt ist die Zukunft der KI voller Möglichkeiten und Chancen, aber auch Herausforderungen und Fragen. Wir müssen sicherstellen, dass wir die Technologie verantwortungsbewusst einsetzen um dann von den Vorteilen zu profitieren. Wie Alan Kay einmal sagte: „Invent the future – das ist die sicherste Methode, sie vorherzusagen“.