AI LEADERS

AI LEADERS ist Ihr weltweiter Zugang zu Unternehmen, 
die künstliche Intelligenz vorantreiben oder vorbildlich einsetzen.

Die Geschichte der KI

KI ist nicht unbedingt eine neue Erfindung

Obwohl die ersten Grundsteine für die KI schon in den vergangenen Jahrhunderten durch Überlegungen in der Philosophie und der Mathematik gelegt wurden, begann die Forschung an KI erst Mitte der 50er Jahre, als die ersten Computer eine praktische Umsetzung von KI ermöglichten. Das Forschungsfeld der künstlichen Intelligenz wurde 1956 während eines Forschungsprojektes am Dartmouth College in den USA begründet und durch John McCarthy benannt. Er und die Teilnehmer dieses Projektes (Allen Newell, Herbert Simon, Marvin Minsky und Arthur Samuel) wurden die ersten Forscher und führende Köpfe der KI-Forschung und trieben diese in den folgenden Jahren stetig voran. In den 60er Jahren wurde die KI-Forschung in den USA durch das Militär stark gefördert und weltweit wurden neue Forschungseinrichtungen eröffnet. Die Forscher waren optimistisch – schon innerhalb der nächsten 20 Jahre wollten sie menschenähnliche KI erschaffen haben.


Doch bald stellte sich Ernüchterung ein. Der anfängliche Optimismus schwand, als es nach und nach klar wurde, dass die Erschaffung von künstlicher Intelligenz um einiges schwerer war als anfangs angenommen. Der Fortschritt verlangsamte sich in den 70er Jahren immer mehr, bis 1974 die Förderung von KI-Forschung durch die amerikanische als auch die britische Regierung stark gekürzt wurde. Die folgenden Jahre sind auch als der erste KI-Winter bekannt. In dieser Zeit war es schwer Forschungsgelder für KI zu bekommen.


In den frühen 80er Jahren erlebte die KI-Forschung dann wieder einen Aufschwung. Die ersten Expertensysteme waren wirtschaftlich erfolgreich und auch in LISP-Maschinen wurde große Hoffnung gesteckt. Dies ließ den Markt für KI bis 1985 auf eine Milliarde US-Dollar ansteigen. Auch die amerikanische und die britische Regierung erhöhten wieder die Fördergelder für dieses Forschungsfeld. Doch auch hier konnten die hohen Erwartungen nicht erfüllt werden und so begann 1987 der zweite KI-Winter.

Stetig steigende Rechenleistung ermöglichte aber bald die Entwicklung der ersten praktisch anwendbaren neuronalen Netze. Ab Ende der 90er Jahre konnte KI nun auch vermehrt in der Logistik, zum Data-Mining, in der Medizin und in anderen Feldern angewandt werden. Der Fokus wurde nun mehr daraufgelegt, bestimme Probleme gezielt zu lösen und so gelang es 1997 zum ersten Mal dem KI-Programm Deep Blue den damals weltbesten Schachspieler Garry Kasparov zu schlagen.

In den folgenden Jahren wurden KI-Technologien stetig weiterentwickelt und immer neue Rekorde aufgestellt. 2011 gewann IBMs Watson KI in der amerikanischen Quizshow Jeopardy! gegen zwei der bisher besten Spieler. Deep Learning Algorithmen fingen ab 2012 an genauere Ergebnisse als andere Algorithmen zu liefern. Auch in vielen Produkten nahm die Nutzung von KI-Techniken zu, so zum Beispiel zur Bewegungserkennung durch Spielkonsolen oder als Bestandteil von persönlichen Assistenten wie Siri oder Alexa. 2017 wurde der amtierende Weltmeister in Go, Ke Jie, durch die AlphaGo KI geschlagen.


Nachdem bisher oft Brettspiele als Messlatte für die Fähigkeiten einer KI genutzt wurden, kamen in den letzten Jahren vermehrt auch Computerspiele zum Einsatz. Diese verfügen oft über eine noch höhere Komplexität und verlangen von der KI auch immer mehr Fähigkeiten, die sich auf Probleme in der echten Welt übertragen lassen. 2019 gelang es OpenAI Five, einer KI für das populäre Computerspiel Dota 2, in mehr als 40.000 Spielen 99.4% der menschlichen Spieler zu schlagen. Allerdings kann diese KI bisher noch nicht alle Funktionen des Spiels nutzen und sie interagiert mit dem Spiel nicht wie ihre menschlichen Gegner über Bildschirm, Maus und Tastatur, sondern direkt über eine Computerschnittstelle. Im selben Jahr gelang AlphaStar, einer KI für ein anderes populäres Computerspiel namens Starcraft II, der Sieg über ein professionelles Team, in diesem Fall aber ohne Spielbeschränkungen. Trotz all dieser Erfolge prangern Kritiker immer wieder an, dass die bisherigen Leistungen von KI doch nicht „wirklich“ intelligent sind. Grund dafür ist der sogenannte KI-Effekt.