Das Thema KI kommt in der heutigen Zeit immer häufiger und flächendeckender auf. Doch entgegen der allgemeinen Wahrnehmung hat Künstliche Intelligenz keine Technologie, die erst in den letzten Jahren vorangetrieben wurde, sondern hat eine lange Historie zu verzeichnen. Schon im frühen 20. Jahrhundert gab es die ersten Fortschritte in diesem Bereich. Ich möchte in diesem Blogbeitrag einmal auf die verschiedenen Entwicklungsstufen eingehen.
Erste Ansätze zur Erfassung von Künstlicher Intelligenz gab es bereits in den 1950er-Jahren durch den Turing-Test. Dieser ist nach seinem Erfinder Alan Turing benannt und läuft nach folgendem Aufbau ab: Ein Mensch sitzt vor einem Bildschirm und kommuniziert mit zwei verschiedenen Partnern. Einer davon ist ein anderer Mensch, der andere ist eine Maschine. Wenn die Versuchsperson nicht feststellen kann, hinter welchem Gesprächspartner ein Mensch und hinter welcher eine Maschine steckt, wird die Maschine als intelligent eingestuft. Es gibt zwar die Kritik, dass dieser Test lediglich die Funktionalität prüft, allerdings keine Rückschlüsse auf die Intentionalität oder ein vorhandenes Bewusstsein der Maschine zulässt. Dennoch gilt der Turing-Test als eine der ersten wichtigen Erfassungsmaßnahmen von KI.
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Doch nicht nur der Turing-Test wurde zu dieser Zeit entwickelt, sondern auch einige Konzepte, die bis heute erfolgreich angewendet werden. In den 1960er-Jahren gab es bereits die ersten Versuche im Bereich Deep Learning (siehe nächstes Kapitel). Das Problem dabei war, dass die Rechenpower zu diesen Zeiten noch nicht groß genug war, um die Konzepte auch vernünftig umzusetzen. Nach dem anfänglichen Aufschwung von KI kam es deshalb zu einer Art „KI-Winter“ und die Forschung in dem Gebiet erreichte in den 1970er Jahren keinen Fortschritt mehr.
Grund dafür war, dass die Mehrheit davon ausging, dass sich die Rechenpower in den kommenden Jahren nicht ausreichend entwickelt und es daher keine Möglichkeiten gibt, Künstliche Intelligenz auszubauen. Durch das Mooresche Gesetz wurde nämlich ein Wachstum am Rechenleistung prognostiziert, das dafür nicht ausreichen würde. Allerdings wurden die Erwartungen bis heute bei Weitem übertroffen. Das Gesetz ist eine Faustregel und besagt zusammengefasst, dass KI im Mittelstand sich die Anzahl der Transistoren bei minimalen Komponentenkosten regelmäßig verdoppelt. Im KI-Winter wurde also abgewartet, bis die Rechenpower sich weit genug entwickelt hat, um auch die KI weiterzuentwickeln.
Seitdem wurde der KI-Bereich stetig ausgebaut und es gab immer wieder Meilensteine und Erfolge, die zeigen, wie die Entwicklung der KI verlief:
Vor allem in den letzten Jahren schreitet die Entwicklung von KI rasant voran und das Potenzial wird kaum noch infrage gestellt. Dabei wurden teilweise herausragende Ergebnisse erzielt, wie zum Beispiel in den Bereichen Sprach-, Bild- und Gesichtserkennung. Dinge, die wir sonst nur aus dem Science-Fiction-Bereich kennen – wie die selbstfahrenden Autos – werden auf einmal Realität und mit hoher Wahrscheinlichkeit in Zukunft möglich sein.
Der Grund dafür liegt darin, dass die großen Tech-Giganten die Innovation von Künstlicher Intelligenz mit Milliarden-Budgets vorantreiben. Google, Apple, Facebook, Microsoft, Amazon – sie alle investieren viel Zeit und Geld in die Forschung, um technisch auf dem neuesten Stand zu sein und mit der Konkurrenz Schritt zu halten. Der Vorteil dabei: Andere Unternehmen können von den Fortschritten profitieren. Die entwickelten Frameworks und fertigen KIs stehen mittlerweile für geringe Summen zur Verfügung und können auch in kleineren Unternehmen eingesetzt werden. Auch die Computerleistung kostet in Zeiten von Cloud Computing nicht mehr sonderlich viel. Im Mittelstand ist KI also inzwischen ohne großes Investment möglich.
Haben Sie noch Fragen dazu oder möchten Sie noch mehr über das Thema Künstliche Intelligenz erfahren? Schreiben Sie mir gerne per Mail (info-ki@mindsquare.de) – ich freue mich auf die Kontaktaufnahme!