Die Entstehung der KI. Ein geschichtlicher Abriss zur künstlichen Intelligenz

[Blogtitel] Die Entstehung der KI. Ein geschichtlicher Abriss zur künstlichen Intelligenz [Beschreibung] In diesem Beitrag möchte Sophie Hand, UK Country Manager von EU Automation, dem Zulieferer für Automatisierungsausrüstung, einen geschichtlichen Abriss zur KI vermitteln und geht dabei auf einige Meilensteine ein. [Bildquelle] AdobeStock 47692902 [Bildbeschreibung] Das Bild zeigt einen Roboterkopf
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In diesem Gastartikel vermittelt Sophie Hand, UK Country Manager von EU Automation, dem Zulieferer für Automatisierungsausrüstung, einen geschichtlichen Abriss zur KI und geht dabei auf einige Meilensteine ein.

1637 – erste Überlegungen

Im Jahr 1637 sagte der Philosoph und Wissenschaftler René Descartes voraus, dass eines Tages Maschinen in der Lage sein würden, Entscheidungen zu treffen und intelligent zu handeln. Auch wenn er der Meinung war, dass Roboter nie wie Menschen sprechen können würden, legten seine Überlegungen den Grundstein für das, was wir heute als künstliche Intelligenz (KI) kennen.

Mit Alan Turing ging es los

Alan Turing ist einer der bekanntesten Namen der Computergeschichte. Während des Zweiten Weltkrieges setzte Turings Arbeit am Knacken des Enigma-Codes, der von den Nazis zum Verschlüsseln von Nachrichten eingesetzt wurde, den Grundstein für maschinelles Lernen. Turings Überlegung lautete, dass Maschinen genau wie Menschen in der Lage sein müssten, mittels logischem Denken Probleme zu lösen und Entscheidungen zu treffen. 1950 versuchte er eine Methode zu finden, anhand derer es möglich sein sollte, die Intelligenz einer Maschine zu messen – Turing nannte sie das „Imitation Game“.

Die allgemein als Turing-Test bekannte Methode erfordert einen Menschen, eine Maschine und einen Teilnehmer, der feststellen muss, was was ist. Wenn der Computer mit dem Menschen kommuniziert, ohne dass der Teilnehmer merkt, dass es eine Maschine ist, besteht der Computer den Test. Turing und der Rest der Industrie scheiterten damals jedoch an der beschränkten Leistungsfähigkeit von Computern sowie an der Tatsache, dass sie keinen Speicher hatten und extrem teuer waren. Aufgrund von Letzterem blieben sie großen Unternehmen und Top-Universitäten vorbehalten.

Die Dartmouth Conference

1956 organisierte der amerikanische Informatiker John McCarthy die Dartmouth Conference, eine Veranstaltung, bei der die besten Denker führender Universitäten zum Brainstorming zusammenkamen. Auf dieser Konferenz wurde der Begriff künstliche Intelligenz offiziell geprägt und vereinte von nun an mehrere Begriffe wie Kybernetik, Automatentheorie und Datenverarbeitung in sich. In den Folgejahren nahm die Entwicklung der KI ihren Lauf. Zu einer vielversprechenden Neuerung kam es 1966 mit dem ersten Chatbot, der den Namen ELIZA trug und von Joseph Weizenbaum am Massachusetts Institute of Technology (MIT) entwickelt wurde. ELIZA kommunizierte statt in Computercodes in Textform und in menschlicher Sprache und gilt als ein frühes Beispiel natürlicher Sprachverarbeitung. ELIZA war ein Vorgänger der heutigen Chatbots wie Alexa oder Siri, die heute sowohl mündlich als auch schriftlich kommunizieren können.

Aufgrund der Fortschritte, die zwischen 1956 und 1973 gemacht wurden, wird diese Zeit als erster KI-Sommer bezeichnet. Wissenschaftler waren bei ihren Prognosen über die Zukunft der KI optimistisch, und Computer übernahmen immer mehr Aufgaben, von der Kommunikation in englischer Sprache bis hin zum Lösen algebraischer Gleichungen. Wegen der anfänglichen Erfolge wurde im Bereich der KI geforscht und in deren Voranbringen investiert, doch damals waren Computer nach wie vor nicht in der Lage, die für eine erfolgreiche Anwendung erforderliche Datenmenge zu verarbeiten. Ein Programm zur Analyse der englischen Sprache konnte beispielsweise nur einen relativ nutzlosen Wortschatz von 20 Wörtern bewältigen. Die Zeit zwischen 1974 und 1980 ging als erster KI-Winter in die Geschichte ein – Geldgeber stellten fest, dass die Forschung hinter ihren Zielen zurückblieb, und zogen ihre Unterstützung zurück.

Es wird wieder Sommer

1981 fand sich wieder ein lukrativer kommerzieller Zweck für die KI, und das brachte die Investoren wieder auf den Plan. Ed Feigenbaum und andere erfanden eine neue Art der KI: die Expertensysteme. Statt sich auf die allgemeine Intelligenz zu konzentrieren, waren Expertensysteme auf die Anwendung einer Reihe von Regeln zur Automatisierung bestimmter Aufgaben und Entscheidungen in der realen Welt ausgerichtet. Die erste erfolgreiche Umsetzung mit dem Namen RI stammte von der Digital Equipment Corporation und hatte den Zweck, die Aufträge des Unternehmens zu konfigurieren und die Genauigkeit zu erhöhen. Japan investierte ebenfalls intensiv in KI-ausgerichtete Computer, und die USA, das Vereinigte Königreich und Europa folgten diesem Beispiel. Leider ging die Aufregung letztendlich in Enttäuschung über. Apple und IBM brachten für den Allgemeinbetrieb bestimmte Computer auf den Markt, die leistungsstärker waren als die für KI, und ruinierten somit die KI-Industrie. In den USA sowie in Japan wurden infolge des gescheiterten Aushängeprojekts die Geldhähne zugedreht.

Eine neue Herangehensweise

1988 veröffentlichten Wissenschaftler bei IBM eine Arbeit, deren Thema die Wahrscheinlichkeitsgrundsätze bei der automatischen Übersetzung aus dem Französischen ins Englische waren. Man änderte die Herangehensweise an die Feststellung der Wahrscheinlichkeit von Ereignissen auf der Grundlage von Daten, anstatt sie darauf hin zu trainieren, Regeln festzulegen. Dies kommt den kognitiven Prozessen des Menschen näher und bildet die Grundlage des heutigen maschinellen Lernens. Die KI machte in den 1990er-Jahren einen rasanten Entwicklungssprung, der vor allem auf die höhere Leistungsfähigkeit der Computer zurückzuführen war. Ein Höhepunkt war die Computer-Software Deep Blue, die 1997 den Schachweltmeister Garry Kasparov schlug. Zu einem weiteren Meilenstein der KI kam es 2016, als AlphaGo von DeepMind den 18-fachen Weltmeister Lee Sedol bezwang.

Die Zukunft der KI

Neue Technologien, wie z. B. autonome Fahrzeuge, stellen bedeutsame Anwendungsfälle für die KI dar.  2018 kommerzialisierte Waymo in Phoenix den ersten fahrerlosen Taxidienst. Aus KI ist für Smartphone-Nutzer, Googler und Fertigungsfachkräfte eine alltägliche Technologie geworden. Die Geschichte der KI hat Höhen und Tiefen aufzuweisen – vor allem, was das Interesse an ihr sowie ihre finanzielle Unterstützung betrifft. Es war nicht immer leicht, dorthin zu gelangen, wo wir heute sind, doch mittlerweile ist die KI kaum noch aufzuhalten.

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//Analyst//Blogger//Keynote Speaker// zu den Fokusthemen #Industrie40, #IoT und #Digitalisierung. Herzlich willkommen auf meinem Ingenieurversteher-Blog. Hier schreibt ein echter, aber nicht ein typischer Ingenieur. Nach einer soliden Ausbildung bei Siemens zum Feinmechaniker habe ich das Abitur nachgeholt und Maschinenbau studiert. Der Schwerpunkt Informatik im Hauptstudium war wohl der ausschlaggebende Grund, dass es mich in die Software-Industrie gezogen hat wo ich heute noch immer aktiv unterwegs bin. Für die Funktionen Vertrieb, Marketing und Produktmanagement habe ich mich meine Leidenschaft entdeckt – sicherlich nicht immer typisch für einen Ingenieur. Im Rahmen meiner Diplomarbeit haben mich Themen wie „Computer Integrated Manufacturing (CIM)“ beschäftigt. Viele Aspekte sind davon heute umgesetzt. Mit der Digitalisierung unserer Gesellschaft allgemein sowie dem Einzug des Internets in die Produktion stehen wir vor großen Herausforderungen, die uns langfristig intensiv beschäftigen werden. Der klassische Ingenieur wird nun mit völlig neuen Themengebieten konfrontiert. Das war u.a. die Motivation für diesen Blog, die Themenbereiche Industrie 4.0 und Digitalisierung aufzugreifen und regelmäßig darüber zu schreiben – leicht verständlich und nicht technisch tief. Gerade aus diesem Zusammenhang hat sich die Marke „Ingenieurversteher“ entwickelt. Ingenieure sind in der Regel Künstler mit einem sehr tiefen technischen Verständnis. Oft sind sie allerdings nicht in der Lage, technisch komplexe Zusammenhänge leicht verständlich einer Zielgruppe zu vermitteln, die nicht über dieses tiefe technische Wissen verfügt. Um Ideen und Innovationen zu vermarkten, müssen diese in eine leicht verständliche Sprache übersetzt werden. Mit einer Vorliebe für analytisches und strukturiertes Recherchieren , der Leidenschaft für das Schreiben und der Freude am Präsentieren ist die Idee vom „Ingenieurversteher“ entstanden.