Die Geschichte der künstlichen Intelligenz (KI) reicht mehrere Jahrzehnte zurück und umfasst verschiedene Meilensteine und Entwicklungen. Hier ist eine grobe Übersicht über die wichtigsten Etappen:
Frühe Anfänge in den 1940er-Jahren
Die
Ursprünge der KI reichen zurück zu den Pionieren wie
Alan Turing und John von Neumann, die sich mit
Fragen der Berechenbarkeit und Maschinenintelligenz
befassten. Turing prägte den Begriff
"Maschinenintelligenz" und stellte das Konzept des
"Turing-Tests" vor, um die Intelligenz einer
Maschine zu bewerten.
Entstehung der KI-Forschung in den 1950er-Jahren
In den 1950er-Jahren begannen Forscher wie
Marvin Minsky, John McCarthy, Allen Newell und
Herbert Simon, sich intensiv mit KI zu beschäftigen.
McCarthy prägte den Begriff "künstliche Intelligenz"
und organisierte 1956 die berühmte
Dartmouth-Konferenz, die als Geburtsstunde der
KI-Forschung gilt.
KI-Sommer und Winter in den 1960er
In
den 1960er-Jahren wurden einige Fortschritte
erzielt, und es entstand eine wachsende Begeisterung
für KI. Es folgte jedoch eine Periode der
Ernüchterung und Reduktion der Investitionen,
bekannt als "KI-Winter", aufgrund von
unrealistischen Erwartungen und begrenzten
Fortschritten.
Expertensysteme und Symbolische KI in den 1980er-Jahren
In den 1980er-Jahren erlebte die
KI-Forschung eine Wiederbelebung, insbesondere durch
die Entwicklung von Expertensystemen. Diese Systeme
basierten auf Regeln und Wissensexperten, um
spezifische Aufgaben zu lösen. Symbolische
KI-Techniken, die auf symbolischer Logik und
Wissensrepräsentation beruhen, waren zu dieser Zeit
dominierend.
Verbindungismus und maschinelles Lernen
in den 1990er-Jahre
In den 1990er-Jahren gewannen neue
Ansätze an Bedeutung, hauptsächlich der Verbindungismus und das maschinelle Lernen.
Verbindungistische Modelle, wie neuronale Netzwerke,
ahmten die Funktionsweise des menschlichen Gehirns
nach. Maschinelles Lernen ermöglichte es Computern,
aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen.
Big Data und Fortschritte des maschinellen
Lernens 2000
Mit dem exponentiellen
Anstieg der Datenmengen und der Verfügbarkeit von
leistungsfähigeren Computern wurden maschinelle
Lernalgorithmen immer leistungsfähiger. Große
Technologieunternehmen investierten verstärkt in
KI-Forschung und entwickelten innovative Anwendungen
wie Spracherkennung, Bilderkennung und
personalisierte
Deep Learning und aktuelle Entwicklungen des KI
In den
letzten Jahren hat das Deep Learning, eine Form des
maschinellen Lernens, große Fortschritte erzielt.
Durch die Verwendung von mehrschichtigen neuronalen
Netzwerken können komplexe Aufgaben wie maschinelle
Übersetzung, Sprach- und Bildverarbeitung sowie
automatisierte Entscheidungsfindung besser bewältigt
werden. Technologien wie Sprachassistenten,
autonomes Fahren und personalisierte
Empfehlungssysteme basieren auf diesen
Fortschritten.