Geschichte der künstlichen Intelligenz (IA)

Geschichte der künstlichen Intelligenz (IA), Evolution, Chronologie, Entwicklung. Heutzutage liegt es im Trend, über ChatGPT und Bard zu sprechen; Was nur wenige wissen, ist der Weg, der zu dieser Art von Technologie führt. Unser Interesse kommt nicht von ungefähr, wenn Sie unseren Beitrag „Geschichte der Robotik, Chronologie, Zeitleiste, KI“ lesen, werden Sie ihn besser verstehen, da er viele Berührungspunkte mit diesem Artikel hat, von denen wir hoffen, dass sie nützlich sind.

Künstliche Intelligenz (IA) ist ein revolutionärer Bereich der Informatik, der sich im Laufe der Jahre stark weiterentwickelt hat. Es umfasst die Entwicklung intelligenter Maschinen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. In diesem Artikel begeben wir uns auf eine fesselnde Reise durch die Geschichte der KI und erkunden ihre Anfänge, ihre wichtigsten Fortschritte und die transformativen Auswirkungen, die sie auf verschiedene Branchen hatte.

Von der Geburt der KI als akademischer Disziplin bis hin zu den jüngsten Fortschritten beim maschinellen Lernen und den neuronalen Netzen decken wir die wichtigsten Meilensteine ​​und bemerkenswerten Persönlichkeiten auf, die die Geschichte der KI geprägt haben, und befassen uns gleichzeitig mit den spannenden Zukunftsaussichten dieses sich ständig weiterentwickelnden Bereichs.

Künstliches Neuronen modell

Warren McCulloch und Walter Pitts sind dafür bekannt, dass sie in ihrer 1943 veröffentlichten wegweisenden Arbeit „A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity“ ein Modell künstlicher Neuronen vorschlugen. Seine Arbeit legte den Grundstein für das Gebiet der künstlichen neuronalen Netze und beeinflusste maßgeblich die Entwicklung der modernen Computational Neuroscience.

In ihrer Arbeit stellten McCulloch und Pitts ein vereinfachtes mathematisches Modell eines Neurons vor, das oft als McCulloch-Pitts (M-P)-Neuron oder Schwellenwertlogikeinheit bezeichnet wird. Dieses Modell zielte darauf ab, die Grundfunktion eines biologischen Neurons durch logische Operationen zu erfassen.

Das M-P-Neuron nimmt binäre Eingaben entgegen und erzeugt basierend auf einem vorgegebenen Schwellenwert eine binäre Ausgabe. Jedem Eintrag wird eine Gewichtung zugewiesen, die seine Bedeutung in der Gesamtberechnung bestimmt. Das Neuron summiert die gewichteten Eingaben und wenn die Summe einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, wird es aktiviert und erzeugt eine Ausgabe von 1; andernfalls bleibt es inaktiv und erzeugt einen Ausgang von 0. Diese binäre Ausgabe kann als Eingabe für andere Neuronen oder als endgültige Ausgabe des neuronalen Netzwerks verwendet werden.

McCulloch und Pitts zeigten, dass durch die spezifische Verbindung dieser künstlichen Neuronen komplexe Berechnungen durchgeführt werden können. Sie zeigten, dass Netzwerke von M-P-Neuronen logische Funktionen wie logische Konjunktionen (AND) und logische Disjunktionen (OR) berechnen können. Sie zeigten auch, dass diese Netzwerke kombiniert werden können, um anspruchsvollere Berechnungen durchzuführen, beispielsweise die Universalrechnung, in der jede berechenbare Funktion mithilfe einer geeigneten Netzwerkkonfiguration dargestellt werden kann.

Obwohl das M-P-Neuronen modell im Vergleich zu biologischen Neuronen simpel war, lieferte es einen entscheidenden theoretischen Rahmen für das Verständnis neuronaler Berechnungen und inspirierte spätere Entwicklungen in der neuronalen Netzwerkforschung. Seine Arbeit ebnete den Weg für die Entwicklung fortschrittlicherer künstlicher neuronaler Netzwerkmodelle, einschließlich des Perzeptrons und moderner Deep-Learning-Architekturen, die heute verwendet werden.

Der Ursprung von allem: 1949

„Giant Brains or Thinking Machines“ ist ein Buch von Edmund Callis Berkley, das erstmals 1949 veröffentlicht wurde. Erforscht das Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI) und das Konzept, Maschinen zu bauen, die über menschenähnliche Denkfähigkeiten verfügen. Obwohl das Buch bereits vor mehreren Jahrzehnten geschrieben wurde, bleibt es relevant, da es sich mit grundlegenden KI-Konzepten und Herausforderungen befasst.

Berkley beginnt mit einer Einführung in die Geschichte der Computer, frühe Entwicklungen und die Möglichkeit, dass Maschinen menschliche Intelligenz simulieren. Anschließend wird auf die theoretischen Grundlagen der KI eingegangen und Themen wie Logik, Entscheidungsfindung und Lernen behandelt. Erforscht die Idee, elektronische Schaltkreise zur Simulation der Funktionen des menschlichen Gehirns zu verwenden, und hebt die Fortschritte hervor, die damals bei elektronischen Rechenmaschinen erzielt wurden.

Der Autor befasst sich auch mit den möglichen Anwendungen von KI in verschiedenen Bereichen, beispielsweise in der Medizin, im Ingenieurwesen und sogar in den Künsten. Berkley untersucht die ethischen Implikationen der Schaffung denkender Maschinen und ihre möglichen Auswirkungen auf die Gesellschaft. Es wirft Fragen zur Zukunft der Arbeit und zum Verhältnis zwischen Menschen und intelligenten Maschinen auf.

Obwohl „Giant Brains or Thinking Machines“ zu einer Zeit geschrieben wurde, als das Gebiet der KI noch in den Kinderschuhen steckte, vermittelt es ein grundlegendes Verständnis des Themas. Das Buch präsentiert die Vision des Autors von intelligenten Maschinen und wirft wichtige Fragen zu den Möglichkeiten und Auswirkungen der Schaffung denkender Maschinen auf.

Es ist zu beachten, dass das Buch vor dem Aufkommen moderner KI-Techniken wie neuronaler Netze und Deep Learning geschrieben wurde, sodass einige der im Buch gemachten technischen Details und Vorhersagen möglicherweise veraltet sind. Dennoch bleibt „Giant Brains or Thinking Machines“ eine suggestive Auseinandersetzung mit dem Konzept der künstlichen Intelligenz und ihren möglichen Auswirkungen auf die Gesellschaft.

Alan Turing: 1950

„Computing Machinery and Intelligence“ ist ein einflussreicher Aufsatz von Alan Turing, einem Pionier auf dem Gebiet der Informatik und künstlichen Intelligenz. Der ursprünglich 1950 veröffentlichte Aufsatz befasst sich mit der Frage, ob Maschinen wahre Intelligenz aufweisen können, und schlägt den heutigen „Turing-Test“ als Maß für die Maschinenintelligenz vor.

Turing stellt zunächst die Vorstellung in Frage, Intelligenz in absoluten Zahlen zu definieren. Er vertritt die Auffassung, dass Intelligenz anhand der Fähigkeit, intelligentes Verhalten an den Tag zu legen, beurteilt werden sollte und nicht anhand innerer mentaler Zustände oder Mechanismen. Dies bereitet den Grundstein für seine Erforschung des Potenzials denkender Maschinen.

Turing schlägt ein Gedanken experiment namens „Nachahmungsspiel“ vor, das später als Turing-Test bekannt wurde. In diesem Spiel interagiert ein Vernehmer über ein Computer terminal mit einem Menschen und einer Maschine, um herauszufinden, wer der Mensch und wer die Maschine ist. Turing schlägt vor, dass, wenn es einer Maschine gelingt, den Vernehmer zu täuschen, sie sei ein Mensch, dann davon ausgegangen werden kann, dass sie über Intelligenz verfügt.

Der Aufsatz diskutiert mögliche Einwände und Gegenargumente zur Idee der maschinellen Intelligenz, einschließlich des „Bewusstseinsarguments“ und der Grenzen von Rechenmaschinen. Turing geht auf diese Einwände ein und postuliert, dass die Fähigkeit zum Denken nicht nur dem Menschen vorbehalten ist, sondern von Maschinen durch richtige Programmierung erreicht werden kann.

Turing denkt auch über die möglichen sozialen Auswirkungen künstlicher Intelligenz nach und geht dabei auf Probleme im Zusammenhang mit Arbeitslosigkeit und der Beziehung zwischen Menschen und Maschinen ein. Es wirft philosophische Fragen über die Natur der menschlichen Intelligenz und das Potenzial für Maschinenbewusstsein auf.

„Computing Machinery and Intelligence“ ist ein grundlegendes Werk, das den Grundstein für das Gebiet der künstlichen Intelligenz legte. Turings Auseinandersetzung mit dem Nachahmungsspiel und seine Argumente zur maschinellen Intelligenz prägen weiterhin die aktuelle Entwicklung und das Verständnis von KI. Der Aufsatz bleibt äußerst einflussreich und gilt als zentraler Beitrag zum philosophischen und praktischen Diskurs rund um künstliche Intelligenz und die Natur der Intelligenz selbst.

Arthur Samuel: der Vater des maschinellen Lernens

Samuel war ein Pionier bei der Entwicklung eines Programms zum Damespielen, ein Projekt, das 1952 gestartet wurde. Diese revolutionäre Errungenschaft zeigte nicht nur das Potenzial der KI, sondern markierte auch einen großen Wendepunkt im Bereich der Gaming-Algorithmen.

Samuels bahnbrechende Arbeit im Bereich Dame gipfelte 1955 in der Entwicklung seines Programms, das als „Samuel Checkers-Playing Program“ bekannt ist. Im Gegensatz zu früheren Ansätzen, die auf umfassenden Suchalgorithmen beruhten, enthielt Samuels Programm Techniken des maschinellen Lernens. Mithilfe eines heuristischen Ansatzes lernte das Programm aus früheren Spielen, bewertete die Brettpositionen und passte seine Strategie basierend auf den Erfahrungen an. Dies war eine bedeutende Veränderung gegenüber der herkömmlichen Programmierung, da das Programm nun im Laufe der Zeit immer besser werden konnte.

Dartmouth Workshop und frühe KI-Konzepte: 1956

Der Dartmouth Workshop, der im Sommer 1956 stattfand, ist ein historisches Ereignis, das die Geburtsstunde der künstlichen Intelligenz (KI) als akademische Disziplin markierte. Dieses bahnbrechende Treffen brachte einflussreiche Persönlichkeiten der Branche zusammen, die den Grundstein für die Entwicklung der KI legten.

Die Geburt der KI: Geschichte der künstlichen Intelligenz

Im Sommer 1956 organisierten John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester und Claude Shannon eine bahnbrechende Veranstaltung namens Dartmouth Workshop. Ziel dieses Workshops war es, die Möglichkeit zu erkunden, Maschinen zu schaffen, die menschenähnliche Intelligenz aufweisen können. Die Teilnehmer, darunter Mathematiker, Informatiker und Kognitionspsychologen, kamen acht Wochen lang zu intensivem Brainstorming und Zusammenarbeit zusammen.

Der Dartmouth Workshop erwies sich als Katalysator für die KI-Forschung und legte den Grundstein für die zukünftige Entwicklung dieses Bereichs. Die Teilnehmer waren hinsichtlich des Potenzials der KI optimistisch und stellten sich die Schaffung von Maschinen vor, die in der Lage sind, komplexe Probleme zu lösen, natürliche Sprache zu verstehen und sogar aus Erfahrungen zu lernen. Obwohl einige dieser Ziele für die damalige Zeit ehrgeizig waren, entfachte der Workshop einen Funken, der zu jahrzehntelanger bahnbrechender Forschung und Innovation im Bereich KI führte.

Frühe IA-Konzepte: Symbolische KI und logisches Denken

Während des Dartmouth Workshops konzentrierten sich frühe KI-Forscher auf die symbolische KI, die darauf abzielte, intelligente Systeme durch den Einsatz symbolischer Darstellung und logischen Denkens zu entwickeln. Das 1955 von Allen Newell und Herbert Simon entwickelte Logic Theorist-Programm war eine der ersten bedeutenden Errungenschaften in dieser Richtung. Das Programm zeigte, dass Maschinen mathematische Theoreme durch die Anwendung logischer Regeln beweisen können.

Ein weiteres bemerkenswertes Konzept, das aus dem Workshop hervorging, war die Idee eines „allgemeinen Problemlösers“. Newell, Simon und J.C. Shaw schlug die Entwicklung einer universellen Problemlösungsmaschine vor, die mithilfe einer Reihe universeller Heuristiken ein breites Spektrum von Problemen lösen kann. Obwohl die Implementierung eines umfassenden, allgemeinen Problemlösers eine Herausforderung darstellte, legte das Konzept den Grundstein für weitere Fortschritte bei KI-Problemlösungstechniken.

Der Dartmouth Workshop befasste sich auch mit dem Konzept des maschinellen Lernens. Obwohl frühe KI-Forscher hinsichtlich ihres Potenzials optimistisch waren, waren die Fortschritte auf diesem Gebiet zu dieser Zeit relativ begrenzt. Einschränkungen bei der Rechenleistung und den verfügbaren Daten erschwerten die Entwicklung praktischer Algorithmen für maschinelles Lernen.

Trotz dieser Einschränkungen bot der Dartmouth Workshop eine Plattform für fruchtbare Diskussionen, den Austausch von Ideen und die Formulierung grundlegender Konzepte, die die zukünftige Entwicklung der KI-Forschung prägten. Die Veranstaltung legte nicht nur den Grundstein für spätere Fortschritte, sondern förderte auch eine lebendige Gemeinschaft von Forschern, die weiterhin die Grenzen der KI erforschten und erweiterten.

logischer Theoretiker

Im Jahr 1956 gründeten Newell und Simon zusammen mit ihrem Kollegen J.C. Shaw stellte Logic Theorist als ein Programm vor, das menschliche Prozesse der Problemlösung und des Denkens nachahmen soll. Sein Ziel war es zu zeigen, dass ein Computer programm die menschliche Intelligenz im Zusammenhang mit dem Beweis mathematischer Theoreme nachahmen kann.

Logic Theorist wurde für den IBM 704-Computer entwickelt und nutzte symbolische Logik und eine Reihe heuristischer Regeln zur Suche nach Beweisen. Es funktionierte, indem es Ketten logischer Implikationen generierte und diese mit einem vorgegebenen Satz von Axiomen und Theoremen verglich. Das Programm nutzte eine Kombination aus Vorwärts- und Rückwärtsverkettung, um logische Ausdrücke zu untersuchen und zu manipulieren und versuchte, einen Beweis für einen bestimmten Satz zu finden.

Eine der bemerkenswertesten Errungenschaften des Logiktheoretikers war der erfolgreiche Beweis von 38 der 52 Theoreme der symbolischen Logik in Principia Mathematica, einem monumentalen Werk der Mathematiker Alfred North Whitehead und Bertrand Russell. Die Fähigkeit des Logiktheoretikers, Theoreme zu beweisen, zeigte, dass automatisiertes Denken möglich war, und eröffnete neue Möglichkeiten für computergestützte mathematische Untersuchungen.

Die Entwicklung des Logical Theorist war ein wichtiger Meilenstein auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, da sie das Potenzial von Computern demonstrierte, Aufgaben auszuführen, die traditionell mit menschlicher Intelligenz verbunden sind. Die Arbeit von Newell und Simon ebnete den Weg für Forschung und Entwicklung auf dem Gebiet des automatisierten Beweisens von Theoremen und des symbolischen Denkens, und ihre Ideen beeinflussen dieses Gebiet bis heute.

Die Geburt des maschinellen Lernens: Perzeptrone

1957 erlebte das Gebiet des maschinellen Lernens mit der Einführung des Perzeptrons durch Frank Rosenblatt einen Durchbruch. Das Perzeptron war eine frühe Form eines künstlichen neuronalen Netzwerks, das von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert war. Es war in der Lage, aus Daten durch einen Prozess zu lernen, der als überwachtes Lernen bekannt ist.

Das Perzeptron zeigte bemerkenswerte Fähigkeiten bei Mustererkennungsaufgaben und unterstreicht sein Potenzial für maschinelles Lernen. Es erregte große Aufmerksamkeit und weckte Hoffnungen auf die Entwicklung fortschrittlicherer intelligenter Systeme.

Allerdings war die anfängliche Begeisterung für Perzeptrone aufgrund ihrer Einschränkungen nur von kurzer Dauer. Perzeptrone konnten nur linear trennbare Muster klassifizieren, was bedeutete, dass sie bei komplexeren Problemen, die nichtlineare Entscheidungsgrenzen erforderten, Schwierigkeiten hatten.

ELIZA:1966

Joseph Weizenbaum, Informatiker und Professor am MIT, entwickelte ELIZA, ein bahnbrechendes Computer programm, das einen Psychotherapeuten simulierte. ELIZA wurde Mitte der 1960er Jahre entwickelt und gilt als eines der ersten Beispiele für die Verarbeitung natürlicher Sprache und künstliche Intelligenz.

ELIZA zielte darauf ab, ein Gespräch zwischen einem Benutzer und einem Psychotherapeuten mithilfe einer Technik namens „Pattern Matching“ zu simulieren. Das Programm analysierte Benutzereingaben und generierte Antworten basierend auf vordefinierten Mustern und Regeln. ELIZA verwendete eine einfache, aber effektive Methode, um Benutzeraussagen in Fragen und Überlegungen umzuwandeln und so den Eindruck zu erwecken, dass das Programm ein sinnvolles Gespräch verstanden und daran teilgenommen hätte.

Das Schlüsselprinzip von ELIZA war die Idee der „Rogerianischen Psychotherapie“, entwickelt vom Psychologen Carl Rogers. Die Rogerianische Therapie legt Wert auf aktives Zuhören, Empathie und Reflexion, und der Therapeut ermutigt den Klienten, seine Gedanken und Gefühle zu erforschen. ELIZA nutzte diese Techniken, indem sie die Aussagen der Benutzer widerspiegelte und offene Fragen stellte, ohne echtes Verständnis oder emotionale Einsichten zu vermitteln.

ELIZA erlangte Aufmerksamkeit und Popularität aufgrund seiner Fähigkeit, Benutzer einzubeziehen und die Illusion einer bedeutungsvollen Konversation zu erzeugen. Weizenbaums Absicht bestand darin, die Oberflächlichkeit der Mensch-Computer-Interaktion zu demonstrieren und die Vorstellung in Frage zu stellen, dass Computer Menschen wirklich verstehen oder sich in sie hineinversetzen könnten.

Trotz ihrer Einschränkungen und ihres Mangels an echter Intelligenz hatte ELIZA einen erheblichen Einfluss auf das Gebiet der künstlichen Intelligenz und der Verarbeitung natürlicher Sprache. Es löste neue Forschungsergebnisse aus und inspirierte die Entwicklung ausgefeilterer Chatbot-Systeme. Der Einfluss von ELIZA zeigt sich in modernen Konversationsagenten, darunter virtuelle Assistenten und Chatbots, die sich mit Fortschritten in der KI-Technologie weiterentwickeln.

1970s

In den 1970er Jahren stieß die KI-Forschung auf eine Hürde. Das Fachgebiet war von Problemen wie dem „Wissens repräsentations problem“ und dem „Rahmen problem“ geplagt. Diese Probleme machten es für KI-Systeme schwierig, Wissen und Vernunft über die Welt auf ähnliche Weise wie Menschen darzustellen.

Im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) bezieht sich das Problem der Wissens repräsentation auf die Herausforderung, Wissen innerhalb eines Computersystems effektiv darzustellen und zu organisieren. Es geht darum, geeignete Wege zur Speicherung, Strukturierung und Manipulation von Wissen zu finden, damit ein KI-System schlussfolgern, lernen und intelligente Entscheidungen treffen kann.

Das Problem der Wissens repräsentation ergibt sich aus der Tatsache, dass menschliches Wissen umfangreich, vielfältig und oft komplex ist. Dieses Wissen in ein Format zu übersetzen, das Maschinen verstehen und nutzen können, ist eine grundlegende Heraus forderung der KI.

Das Framing-Problem ist ein bekanntes Problem in der künstlichen Intelligenz (KI) und stellt eine Herausforderung im Zusammenhang mit der Darstellung und Schlussfolgerung über die Auswirkungen von Handlungen und Veränderungen in dynamischen Umgebungen dar. Es wurde erstmals Ende der 1960er Jahre von den KI-Forschern John McCarthy und Patrick J. Hayes identifiziert.

Das Framing-Problem ergibt sich aus der Schwierigkeit, zu bestimmen, welche Aspekte einer Situation für die explizite Darstellung und Aktualisierung relevant sind, wenn man die Auswirkungen einer Aktion berücksichtigt, und diejenigen zu ignorieren, die unverändert bleiben. Mit anderen Worten: Es geht um das Problem, darzustellen und zu begründen, was gleich bleibt (oder sich nicht ändert), wenn sich etwas ändert.

Um dieses Problem zu veranschaulichen, schauen wir uns ein einfaches Beispiel an: Angenommen, ein KI-System hat die Aufgabe, den Zustand eines Raums durch Öffnen eines Fensters zu ändern. Das System muss erkennen, welche Informationen relevant sind, um den Ausgangszustand des Raumes zu beschreiben, welche Änderungen vorgenommen werden müssen und was gleich bleibt.

Das Framework-Problem verdeutlicht die Herausforderung, übermäßige Berechnungen und unnötige Aktualisierungen der gesamten Wissensbasis bei jeder Aktion zu vermeiden. Das Problem besteht darin, relevante Veränderungen von der großen Menge an unverändertem Hintergrundwissen zu unterscheiden.

Forscher haben mehrere Lösungen vorgeschlagen, um das Rahmen problem anzugehen. Einige Ansätze beinhalten explizite Darstellungen der Auswirkungen von Handlungen, einschließlich der Einführung handlungs spezifischer Regeln oder logischer Axiome. Andere verwenden implizitere Methoden wie Standardschlussfolgerungen oder nichtmonotone Logik, um das Rahmenproblem zu lösen.

Trotz dieser Versuche bleibt das Rahmen problem eine herausragende Herausforderung in der KI. Es steht in engem Zusammenhang mit der umfassenderen Frage der Darstellung und Begründung von Veränderungen und bleibt ein aktives Forschungsgebiet, insbesondere in den Bereichen Wissensdarstellung, Planung und Begründung von Maßnahmen und Zeit in KI-Systemen.

Rückschläge und, was die Sache noch schlimmer macht, wenig Finanzierung.

1980s

Die 1980er Jahre waren ein Jahrzehnt großer Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI). Nach einer Phase anfänglicher Begeisterung in den 1960er und 1970er Jahren stagnierte die KI-Forschung Anfang der 1980er Jahre etwas. Eine Reihe neuer Durchbrüche in den 1980er Jahren trug jedoch dazu bei, die KI-Forschung wiederzubeleben und eine neue Ära des Fortschritts einzuläuten.

Einer der wichtigsten Fortschritte der 1980er Jahre war der Aufstieg des maschinellen Lernens. Maschinelles Lernen ist eine Technik der künstlichen Intelligenz, die es Computern ermöglicht, Wissen aus Daten zu gewinnen, wodurch die Notwendigkeit einer expliziten Programmierung entfällt. Dies war ein Durchbruch und eröffnete der KI völlig neue Möglichkeiten.

Ein weiterer wichtiger Fortschritt der 1980er Jahre war die Entwicklung von Expertensystemen. Experten systeme sind Computer programme, die den Entscheidungs prozess eines menschlichen Experten nachahmen können. Dies war ein Durchbruch, der es erstmals ermöglichte, KI in realen Anwendungen einzusetzen.

In den 1980er Jahren wurden auch andere wichtige KI-Technologien wie die Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision entwickelt. Diese Technologien legten den Grundstein für den noch schnelleren Fortschritt der KI in den 1990er Jahren und darüber hinaus.

Nachfolgend finden Sie eine Zeitleiste einiger der wichtigsten KI-Fortschritte in den 1980er Jahren:

• 1980: Entwicklung von WABOT-2, einem humanoiden Roboter, der mit Menschen interagieren, Noten lesen und Musik auf einer elektronischen Orgel spielen kann.
• 1982: Start des Projekts „Computer systeme der fünften Generation“, einer japanischen Regierungsinitiative zur Entwicklung einer neuen Generation von Computern, die in der Lage sind, auf menschlicher Ebene zu denken.
• 1983: Entwicklung des Dendral-Experten systems, das Krankheiten anhand medizinischer Symptome diagnostizieren kann.
• 1984: Veröffentlichung des Films „2001: Odyssee im Weltraum“, in dem ein HAL 9000-Computer ein Bewusstsein für sich selbst entwickelt und mörderisch wird.
• 1985: Entwicklung des MYCIN-Expertensystems zur Diagnose von Infektionskrankheiten.
• 1986: Entwicklung des R1-Experten systems zur Konfiguration von Computer systemen.
• 1987: Entwicklung der Programmiersprache PROLOG zur Logik programmierung.
• 1988: Entwicklung der kognitiven Soar-Architektur, die ein Modell der menschlichen Kognition darstellt.
• 1989: Entwicklung der Programmiersprache Neural Network, die zur Programmierung neuronaler Netze verwendet wird.

Die 1980er Jahre waren ein Jahrzehnt großer Fortschritte in der KI. Die Entwicklung neuer Technologien wie maschinelles Lernen, Expertensysteme und Verarbeitung natürlicher Sprache legte den Grundstein für den noch schnelleren Fortschritt, der in den 1990er Jahren und darüber hinaus in der KI zu verzeichnen war.

1990s

Der Aufstieg des statistischen Lernens und datengesteuerter Ansätze: In den 1990er Jahren verlagerte sich das maschinelle Lernen hin zu statistischen Ansätzen, wobei der Schwerpunkt auf Daten- und Musteranalyse lag. Die Forscher untersuchten Techniken wie Entscheidungsbäume, Support Vector Machines (SVMs) und Bayes’sche Netzwerke. In dieser Zeit entstand auch der Bereich des Data Mining, dessen Ziel darin bestand, nützliche Informationen und Wissen aus großen Datenmengen zu extrahieren.

Die 1990er Jahre waren ein Jahrzehnt großer Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI). Nach einer Phase schnellen Wachstums in den 1980er Jahren machte die KI-Forschung in den 1990er Jahren weitere Fortschritte und erzielte eine Reihe von Durchbrüchen.

Einer der wichtigsten Fortschritte der 1990er Jahre war der Aufstieg des Deep Learning. Deep Learning, ein Zweig des maschinellen Lernens, nutzt die Leistungsfähigkeit künstlicher neuronaler Netze, um Erkenntnisse und Wissen aus Daten zu extrahieren. Dies war ein Durchbruch, der es der KI ermöglichte, bei einer Reihe von Aufgaben, wie etwa der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache, übermenschliche Leistungen zu erbringen.

Ein weiterer wichtiger Fortschritt der 90er Jahre war die Entwicklung autonomer Roboter. Autonome Roboter zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, unabhängig zu funktionieren, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Sie sind in der Lage, Aufgaben auszuführen und Entscheidungen auf der Grundlage ihrer eigenen Programmierung und sensorischen Informationen zu treffen, wodurch die Abhängigkeit von ständiger menschlicher Kontrolle entfällt, was ein Durchbruch war und eine völlig neue Welt von Möglichkeiten für KI eröffnet, z. B. in den Bereichen Fertigung und Gesundheitswesen und Transport.

Auch andere wichtige KI-Technologien wie genetische Algorithmen und Evolutionary Computing wurden in den 1990er Jahren entwickelt. Diese Technologien legten den Grundstein für den noch schnelleren Fortschritt der KI in den 2000er Jahren und darüber hinaus.

Nachfolgend finden Sie eine Zeitleiste einiger der wichtigsten KI-Fortschritte in den 1990er Jahren:

• 1990: Entwicklung des Schach programms Deep Blue, das 1997 den Weltmeister Garry Kasparov besiegte.
• 1991: Entwicklung von ARPANET, dem Vorläufer des Internets, das es KI-Forschern ermöglichte, Daten auszutauschen und an Projekten zusammenzuarbeiten.
• 1992: Entwicklung der Daktylenhand, einer Roboterhand, die Objekte greifen und manipulieren kann.
• 1993: Entwicklung des Shakey-Roboters, eines mobilen Roboters, der sich in seiner Umgebung bewegen und Hindernissen ausweichen kann.
• 1994: Entwicklung des Watson-Systems zur Verarbeitung natürlicher Sprache, das in der Lage ist, menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren.
• 1995: Entwicklung des Roboter hundes Aibo, einem der ersten kommerziell erfolgreichen Roboter.
• 1996: Entwicklung des ImageNet-Datensatzes, einer großen Sammlung von Bildern, die zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen verwendet werden.
• 1997: Entwicklung des LeNet Convolutional Neural Network, eines der ersten Deep-Learning-Modelle, das bei der Bilderkennung erfolgreich war.
• 1998: Die Entwicklung des GeneXpert-Diagnose systems, das genetische Algorithmen zur Diagnose von Infektions krankheiten nutzt.

2000s

Die 2000er Jahre waren ein Jahrzehnt großer Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI). Nach einer Phase schnellen Wachstums in den 1990er Jahren schritt die KI-Forschung in den 2000er Jahren weiter voran und erzielte dabei mehrere wichtige Fortschritte.

Einer der wichtigsten Fortschritte der 2000er Jahre war der Aufstieg des Deep Learning. Deep Learning, eine Form des maschinellen Lernens, nutzt künstliche neuronale Netze, um Informationen und Erkenntnisse aus Daten abzuleiten. Mithilfe dieser komplexen Netzwerke können Deep-Learning-Algorithmen komplexe Muster autonom analysieren und verstehen und so erweiterte Daten verarbeitungs- und Lern funktionen ermöglichen. Dies war ein Durchbruch, der es der KI ermöglichte, bei einer Reihe von Aufgaben, wie etwa der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache, übermenschliche Leistungen zu erbringen.

Eine weitere wichtige Entwicklung der 2000er Jahre war die Entwicklung autonomer Roboter. Die Entwicklung autonomer Roboter stellte einen großen Fortschritt in der künstlichen Intelligenz dar. Diese Roboter können ohne menschliches Eingreifen agieren und eröffnen der KI in verschiedenen Bereichen völlig neue Möglichkeiten. Autonome Roboter können beispielsweise in der Fertigung eingesetzt werden, um gefährliche oder sich wiederholende Aufgaben auszuführen, im Gesundheitswesen, um Patienten und Pflegepersonal zu unterstützen, und im Transportwesen, um Waren und Dienstleistungen zu liefern.

In den 2000er Jahren wurden auch andere wichtige KI-Technologien wie genetische Algorithmen und Evolutionary Computing entwickelt. Diese Technologien legten den Grundstein für den noch schnelleren Fortschritt der KI in den 2010er Jahren und darüber hinaus.

Hier ist eine Zeitleiste einiger der wichtigsten KI-Fortschritte in den 2000er Jahren:

• 2000: Die Entwicklung des Nomad-Roboters, der entlegene Regionen der Antarktis auf der Suche nach Meteoritenproben erkundet.
• 2002: Die Entwicklung des iRobot Roomba, der den Boden autonom saugt und dabei Hindernissen ausweicht.
• 2004: Entwicklung der Web-Ontologiesprache OWL, die zur Darstellung von Wissen in einem maschinenlesbaren Format dient.
• 2005: Die Entwicklung der DARPA Grand Challenge, eines Wettbewerbs zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge, die ohne menschliches Eingreifen die Wüste durchqueren können.
• 2006: Die Entwicklung des Google Translate-Dienstes, der Texte von einer Sprache in eine andere übersetzen kann.
• 2009: Die Entwicklung des künstlichen Intelligenzsystems DeepMind, das lernen kann, Atari-Spiele auf übermenschlichem Niveau zu spielen.

2010s

2010:

• Der Super computer Watson von IBM gewinnt die Jeopardy-Gameshow und demonstriert damit die Fähigkeit von KI, natürliche Sprache zu verstehen und komplexe Fragen zu beantworten.

2011:

• Apple stellt Siri vor, einen intelligenten persönlichen Assistenten für iOS-Geräte, der sprachgesteuerte KI-Apps populär macht.

2012:

• Googles DeepMind entwickelt ein tiefes neuronales Netzwerk namens AlexNet, das einen Durchbruch bei der Bilderkennungsgenauigkeit schafft und die Wiederbelebung des Deep Learning ankurbelt.

2014:

• AlphaGo von DeepMind besiegt zum ersten Mal einen menschlichen Go-Weltmeister und demonstriert damit das Potenzial der KI in komplexen Strategiespielen.

2015:

• Se funda OpenAI, una organización de investigación sin ánimo de lucro, con la misión de garantizar que la inteligencia artificial general (IAG) beneficie a toda la humanidad.

2017:

Generative Adversarial Networks (GANs) erregen aufgrund ihrer Fähigkeit, realistische Bilder und Videos zu generieren, Aufmerksamkeit.
Tesla kündigt seine Autopilot-Funktion an, die künstliche Intelligenz und maschinelle Lernalgorithmen nutzt, um erweiterte Fahrer assistenz funktionen in seinen Fahrzeugen zu ermöglichen.

2018:

Die Europäische Union führt die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ein, um Daten schutzbedenken auszuräumen und Richtlinien für KI-Anwendungen festzulegen.
OpenAI veröffentlicht GPT-2, ein groß angelegtes linguistisches Modell, das in der Lage ist, kohärenten und kontextrelevanten Text zu generieren.

2020:

Im Jahr 2020 beschleunigte die COVID-19-Pandemie die Entwicklung und Einführung von KI-Technologien. IA wurde eingesetzt, um neue Diagnosetools zu entwickeln, die Ausbreitung des Virus zu verfolgen und Impfstoffe zu entwickeln. Beispielsweise wurde KI zur Entwicklung des Thorax-Röntgen analyse tools eingesetzt, das zur Identifizierung von COVID-19-Patienten eingesetzt wurde. Es wurde auch zur Entwicklung der Kontakt verfolgungs-Apps verwendet, mit denen die Ausbreitung des Virus verfolgt werden konnte. Und IA wurde zur Entwicklung der Impfstoffentwicklungstools eingesetzt.

2021

Im Jahr 2021 wurde das GPT-3-Sprachmodell von OpenAI veröffentlicht. GPT-3 ist ein großartiges Sprachmodell, das in der Lage ist, Texte in menschlicher Qualität zu generieren. Es kann verwendet werden, um realistisch aussehende Artikel, Social-Media-Beiträge und sogar Gedichte zu erstellen. GPT-3 wurde verwendet, um verschiedene Produkte und Dienstleistungen zu erstellen, beispielsweise einen Chatbot, der Kundenfragen beantworten kann, ein Tool, das kreative Inhalte generieren kann, und ein System, das Sprachen übersetzen kann.

2022

ChatGPT 3.5 wird dieses Jahr veröffentlicht; ist auf der Grundlage einer riesigen Menge an Text- und Codedaten trainiert, was es ihm ermöglicht, Texte in menschlicher Qualität zu generieren, Sprachen zu übersetzen, verschiedene Arten von kreativen Inhalten zu schreiben und Ihre Fragen auf informative Weise zu beantworten.

2023

Im Jahr 2023 führte Google LaMDA AI ein. La MDA AI ist ein Sprachmodell, das in der Lage ist, Gespräche zu führen, die nicht von denen mit einem Menschen zu unterscheiden sind. MBDA AI stellt einen erheblichen Fortschritt gegenüber früheren Sprachmodellen dar, da es in der Lage ist, komplexe Fragen und Wünsche zu verstehen und darauf zu reagieren.

Ebenfalls in diesem Jahr wurde Chat GPT4 vorgestellt, ein viel fortschrittlicheres und leistungsfähigeres Modell als GPT-3.5.

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Wertvolle externe Ressourcen: Tableau; harvard.edu;

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