GESCHICHTE

Was sind wichtige Meilensteine in der KI-Entwicklung?

• 1950: Alan Turing stellt das »Imitation Game« vor, ein Kriterium zur Bestimmung, ob eine Maschine eine menschliche Konversation täuschend echt nachahmen kann.
• 1956: Die Dartmouth-Konferenz gilt als die Geburtsstunde der KI als eigenständiges Forschungsfeld. Hier wird der Begriff »Künstliche Intelligenz« durch den amerikanischen Informatiker John McCarthy geprägt.
• 1960er- und 1970er-Jahre: Die ersten KI-Programme wie ELIZA und SHRDLU werden entwickelt, die natürliche Sprache verarbeiten.
• 1980er-Jahre: KI erlebt zunächst einen Boom durch die Entwicklung von Expertensystemen, also Programmen, die das Wissen und die analytischen Fähigkeiten von menschlichen Experten nachahmen. Später tritt Ernüchterung ein.
• 1997: IBMs Schachcomputer Deep Blue besiegt den damaligen Weltmeister Garri Kasparow. Algorithmen für maschinelles Lernen werden weiterentwickelt, was die Grundlage für viele moderne KI-Anwendungen legt.
• 2000er-Jahre: Das Aufkommen von »Big Data«, sprich großen Datenmengen, sorgt für neue Möglichkeiten in der KI, insbesondere in der Verarbeitung großer Mengen an Informationen.
• 2011: Das Computerprogramm IBM Watson gewinnt in der Quizshow Jeopardy! gegen menschliche Gegner.
• 2012: Das Deep-Learning-Modell AlexNet gewinnt den ImageNet-Bilderwettbewerb und löst dank Durchbrüchen in der Grafikkartenentwicklung ein verstärktes Interesse an Deep Learning aus.
• 2014: Google DeepMinds AlphaGo besiegt 2016 den Weltmeister im Brettspiel Go. Ein wichtiger Moment, da Go als wesentlich komplexer als Schach gilt.
• 2020er-Jahre: Große Sprachmodelle wie GPT-3 entstehen, die menschenähnliche Texte generieren können.

Wie alt ist die Idee der Künstlichen Intelligenz?

Die Faszination für künstlich erschaffene Wesen, die menschenähnliche Fähigkeiten besitzen, reicht weit in der Menschheitsgeschichte zurück. Ein faszinierendes Beispiel dafür sind die Golems der jüdischen Mythologie aus dem frühen Mittelalter - tönerne Gestalten, belebt durch mystische Riten und Inschriften, die dazu bestimmt waren, ihren Schöpfern zu dienen. Diese Golems bieten eine interessante Parallele zur modernen KI.

In den alten Legenden waren Golems mehr als bloße Statuen. Sie waren Geschöpfe, die durch menschliche Intention und Wissen zum Leben erweckt wurden. Sie wurden oft als Beschützer oder Diener betrachtet, deren Handlungen jedoch stets von ihren Schöpfern abhängig waren. Ähnlich wie die Golems werden moderne KI-Systeme von Menschen erschaffen und programmiert, um bestimmte Dinge zu tun. Obwohl heutige KIs aus Code und Algorithmen und nicht aus Ton bestehen, teilen sie das grundlegende Konzept der Golems - künstlich geschaffene Entitäten, die dazu bestimmt sind, menschliche Aufgaben zu übernehmen.

Allerdings bringt die KI, ähnlich wie die Golems, auch ihre eigenen Herausforderungen und Gefahren mit sich. In vielen Geschichten verlieren die Schöpfer die Kontrolle oder die Golems wenden sich gegen sie, ein Motiv, das in modernen Diskussionen über die Ethik und Sicherheit der KI widerhallt. Die Frage, wie man die Handlungen und Entscheidungen künstlicher Wesen kontrolliert und wie man sicherstellt, dass sie den menschlichen Interessen dienen, ist in der KI-Ära so relevant wie zur Zeit der Golem-Geschichten.

Noch ältere Beispiele für den Wunsch nach nicht menschlicher Intelligenz finden sich in der griechischen Mythologie, etwa durch den bronzenen Riesen Talos, der in einer Erzählung vom Göttervater Zeus auf Kreta stationiert wurde. Dreimal täglich umkreiste er die Insel und bewarf alle Schiffe, die sich in die Nähe wagten, mit Steinen.

Wie hat sich unser Verständnis von KI im Laufe der Zeit entwickelt?

Seit den Anfängen in den 1950er-Jahren hat sich unser Verständnis von KI dramatisch verändert. Was als Konzept für Maschinen mit menschenähnlicher Intelligenz begann, ist heute eine allgegenwärtige Technologie, die über das Internet Milliarden von Menschen zugänglich ist. In den Anfängen konzentrierte sich die Forschung auf die sogenannte symbolische KI, bei der es darum ging, Probleme durch explizit programmierte Regeln zu lösen - ein Ansatz, der sich beispielsweise in Expertensystemen manifestierte, die spezifisches Wissen in eng definierten Bereichen wie der medizinischen Diagnose anwenden konnten. Obwohl diese Methode in der Lage war, komplexe Probleme zu lösen, stieß sie an ihre Grenzen, wenn es um die Verarbeitung unstrukturierter Daten oder um das Erlernen von Aufgaben außerhalb ihres engen Wissensbereichs ging.

Die Entwicklung des maschinellen Lernens und später des Deep Learning stellte einen Wendepunkt dar, da es Maschinen plötzlich möglich war, ohne explizite Programmierung aus Daten zu lernen und selbstständig Muster zu erkennen. Diese Fortschritte haben das Spektrum der KI-Anwendungen erheblich erweitert und haben zu einem Paradigmenwechsel geführt: weg von der Nachahmung menschlicher Intelligenz hin zur Entwicklung von Algorithmen, die bestimmte Aufgaben oft besser lösen können als Menschen, indem sie Muster in großen Datenmengen erkennen - ein Prozess, der sich vom traditionellen Verständnis menschlicher Intelligenz unterscheidet.

Gleichzeitig müssen wir erkennen, dass KI nicht alle Probleme lösen kann und dass ihre Entwicklung neue Herausforderungen mit sich bringt. Ethische Fragen wie der Umgang mit Datenschutz, die Fairness von KI-Entscheidungen und die Verantwortung für KI-gesteuerte Handlungen stehen im Mittelpunkt aktueller Diskussionen. Beispielsweise wirft der Einsatz von Gesichtserkennungstechnologien Fragen der Privatsphäre und der Überwachung auf. In ähnlicher Weise schürt die Automatisierung durch KI Sorgen über schwindende Arbeitsplätze (s. Seite 62). Diese Überlegungen unterstreichen die Notwendigkeit, KI-Systeme verantwortungsvoll zu entwickeln und einzusetzen, um ihre Vorteile zu maximieren und ihre Risiken zu minimieren.

Welche Unternehmen treiben die KI-Entwicklung voran?

• Aleph Alpha: deutsches KI-Unternehmen, das große Sprach- und multimodale Modelle entwickelt und sich auf souveräne KI-Anwendungen konzentriert
• Alibaba: einer der größten Onlinehändler aus China, nutzt KI unter anderem für seine Verkaufsplattform, zur Verbesserung des Kundenservice und für Cloud-Computing-Dienste
• Anthropic: fokussiert auf die Entwicklung eines großen Sprachmodells namens Claude, das auf verantwortungsvollen und ethischen KI-Prinzipien basiert und Transparenz in Entscheidungsprozessen bietet
• Amazon: bekannt für seine KI- und maschinellen Lernservices über AWS (Amazon Web Services). Amazon ist auch führend in der Anwendung von KI im Onlinehandel (etwa für Produktempfehlungen) und bei persönlichen Assistenten wie Alexa. Das Unternehmen investiert außerdem Milliarden in Anthropic
• Apple: nutzt KI in verschiedenen Produkten und Diensten, insbesondere bei der Entwicklung seiner Sprachassistentin Siri, sowie in den Bereichen Gesichtserkennung und personalisierte Empfehlungen
• Baidu: Chinas führendes Unternehmen im Bereich der KI, bekannt für seine Arbeit in der Spracherkennung und bei autonomen Fahrzeugen
• Facebook (Meta Platforms): setzt KI ein, um soziale Medien zu personalisieren. Facebook AI Research (FAIR) ist in der KI-Forschungsgemeinschaft hoch angesehen, weil es viele Modelle frei zugänglich zur Verfügung stellt
• Google (Alphabet): Durch seine Abteilung Google AI ist das Unternehmen führend in verschiedenen KI-Bereichen, einschließlich maschinellem Lernen, Computer Vision und natürlicher Sprachverarbeitung. Mit DeepMind betreibt Alphabet noch ein weiteres KI-Unternehmen, das für wichtige Durchbrüche in der KI-Forschung verantwortlich ist
• Hugging Face: hat sich auf Open-Source-Tools und Plattformen zur Verfügung gestellt, um den Zugang zu experimentellen KI-Technologien zu erleichtern und eine aktive Entwicklergemeinschaft zu fördern
• IBM: eins der ältesten Unternehmen im Bereich KI, bekannt für seinen Supercomputer Watson, der eine Vielzahl von Anwendungen von Gesundheitsdiagnostik bis hin zu Finanzdienstleistungen bietet
• Microsoft: investiert stark in KI-Forschung und Entwicklung und bietet eine Vielzahl von KI-Diensten und -Tools. Als Partner von OpenAI integriert es deren Produkte in eine Vielzahl weitverbreiteter Ökosysteme wie Windows und Office. Außerdem betreibt es GitHub, eine der größten Code-Plattformen der Welt
• Midjourney: spezialisiert auf KI-gestützte Bildgenerierung, bekannt für hochwertige künstlerische und realistische Bilder. Konnte ein milliardenschweres Unternehmen ohne Investorengelder aufbauen
• Mistral: französisches Start-up, das mit Mixtral ein vielversprechendes Sprachmodell auf hohem Niveau entwickelt
• Nvidia: Vor allem bekannt für seine Grafikprozessoren, spielt Nvidia jetzt eine führende Rolle bei der Bereitstellung der Hardware, die für das Training von KI-Modellen benötigt wird
• OpenAI: Betreiber von ChatGPT, führendes KI-Unternehmen weltweit. Steht allerdings in der Kritik, weil es nicht so offen und transparent agiert, wie es sich auf die Fahne geschrieben hat
• Stability AI: entwickelt unter anderem Stable Diffusion weiter, ein Open-Source-Modell zur Bildgenerierung; fokussiert auf offene und zugängliche KI-Technologien
• Tencent: chinesischer Technologieriese, der in einer Vielzahl von KI-Anwendungen aktiv ist, einschließlich Spracherkennung, Bildanalyse und autonomen Fahrzeugen

Was steckt hinter dem Turing-Test?

»Ich schlage vor, die Frage zu betrachten: ›Können...