Die Geschichte der künstlichen Intelligenz (KI) von der Antike bis zur Gegenwart

Von Jozef Wagner

Digitalisierung

12. 07. 2024 20 min. Epub lesen

Künstliche Intelligenz (KI) ist derzeit ein heißer Trend und wird zu einem alltäglichen Bestandteil unseres Lebens. Sie bringt technologische Fortschritte, frischen Wind in viele Branchen und verändert die Art und Weise, wie wir lernen, leben oder arbeiten. Dass es sich dabei nicht um eine kurzfristige Modeerscheinung handelt, beweist die Tatsache, dass NVIDIA, ein Unternehmen, das KI-Chips in großen Mengen herstellt, kürzlich zum wertvollsten Unternehmen der Welt aufgestiegen ist. Führende IT-Firmen investieren enorme Summen in die KI-Infrastruktur, um die Möglichkeit zu haben, an der Forschung, Entwicklung und Schulung fortgeschrittener KI teilzunehmen.

Diese Technologie wird jedoch langsam ihren Weg in die Haushalte der normalen Menschen finden, da der führende Prozessorhersteller AMD eine Neural Processing Unit (NPU), eine Art Co-Prozessor für KI-Computing, in seine neuen Prozessoren einbauen wird. Wofür sie eingesetzt werden soll, ist noch umstritten.

Die KI-Technologie hat den Menschen längst beim Schach, bei Quizspielen oder beim ältesten Brettspiel , GO, besiegt. Heute versetzt sie die Menschen buchstäblich in Erstaunen, wenn sie aus einem beschreibenden Text ein wunderschönes Video rendert, atemberaubend originelle Landschaften kreiert, Musik im Stil von Künstlern komponiert, die nicht mehr leben, in Echtzeit zwischen zwei Fremdsprachen übersetzt, Kindern Nachhilfe in Mathematik gibt und vieles, vieles mehr. Manche Menschen sehen in der KI ein technologisches Wunderwerk und wären wahrscheinlich zu Recht überrascht, wenn sie wüssten, dass künstliche Intelligenz eigentlich gar nicht so neu ist. Sie begleitet uns schon seit Jahrzehnten. Die mathematischen Modelle und Theorien, auf denen sie beruht, haben bis heute gewartet, um in Form von Supercomputern in ihrem besten Licht zu erscheinen.

In unserem letzten Artikel haben wir das Konzept der künstlichen Intelligenz vorgestellt. Sie können ihn hier lesen – Was ist Künstliche Intelligenz? Heute werfen wir einen Blick darauf, wann und wie KI entstanden ist und stellen die wichtigsten Meilensteine vor, die sie zu dem gemacht haben, was sie heute ist.

Von der Antike bis zum Mittelalter

Bereits in der Antike (vor einigen tausend Jahren) debattierten antike Philosophen über die Fragen von Leben und Tod. In dieser Zeit begannen Erfinder, mechanisches Spielzeug zu erschaffen, das sie Automaten (Automaten) nannten. Automat, im Folgenden Automaton genannt, kommt aus dem Altgriechischen und bedeutet „aus eigenem Willen handelnd“. Es war ein einfaches mechanisches Ding, das sich ohne menschliches Zutun bewegte. Im Laufe der Zeit entstanden immer fortschrittlichere mechanische Maschinen, von denen ich als berühmteste den Ritter von Da Vinci erwähnen möchte. Aus dieser Zeit stammt die Idee einer Maschine, die von sich aus funktioniert.

17. bis 19. Jahrhundert

Im 17. Jahrhundert begann der Philosoph Rene Descartes zu theoretisieren, dass Maschinen eines Tages in der Lage sein würden, zu denken und Entscheidungen zu treffen. Im Jahr 1637 schrieb er seine Ideen in einem Buch nieder Abhandlung über die Methode. Er unterteilte Maschinen in solche, die eines Tages lernen könnten, eine bestimmte Aufgabe auszuführen, und solche, die sich an jede Aufgabe anpassen könnten. Heute sind diese Bereiche als spezialisierte und allgemeine KI bekannt. In gewisser Weise war dies die erste Herausforderung bei der Entwicklung von KI.

Diese Zeit war auch reich an mathematischen Entdeckungen.

1642: Blaise Pascal erfindet die erste mechanische Rechenmaschine. Diese kann zwei Zahlen addieren und subtrahieren, Multiplikation und Division funktionieren durch wiederholte Addition oder Subtraktion.

1676: Gottfried Wilhelm Leibniz leitet die Kettenregel ab. Diese Regel wird in der KI verwendet, um neuronale Netzwerke mit Backpropagation zu trainieren.

1738: Daniel Bernoulli führt das Konzept der Nutzenfunktion ein. Es ist eine Verallgemeinerung der Wahrscheinlichkeit und die mathematische Grundlage, mit der intelligente Agenten ihre Ziele darstellen.

1739: David Hume beschreibt die Induktion, eine logische Methode, um aus Beispielen allgemeingültige Aussagen zu gewinnen.

1763: Thomas Bayes legt den Grundstein für das Bayes’sche Theorem, das in der modernen KI für Bayes’sche Netzwerke verwendet wird.

1837: Charles Babbage und Ada Lovelace entwerfen den ersten Entwurf für eine programmierbare Maschine.

1854: George Boole erfindet die berühmte Boolesche Algebra.

1859: Charles Babbage und Ada Lovelace arbeiten an programmierbaren mechanischen Rechenmaschinen, die sich auf polynomische Funktionen konzentrieren.

1863: Samuel Butler stellte die Theorie auf, dass Darwins Evolution auch auf Maschinen zutrifft und diese vielleicht eines Tages ein Bewusstsein erlangen und den Menschen schließlich ersetzen werden.

Erste Hälfte des 20. Jahrhunderts

Im frühen zwanzigsten Jahrhundert begannen Science-Fiction-Autoren und Wissenschaftler sich zu fragen, ob es möglich sei, ein künstliches Gehirn zu schaffen. Einige Erfinder begannen mit der Erschaffung humanoider Figuren, die größtenteils mit Dampf betrieben wurden und teilweise laufen konnten. Es wurde auch mit Gesichtsausdrücken experimentiert.

1921: Der tschechische Schriftsteller Karel Čapek war der erste, der das Wort Roboter in seinem Science-Fiction-Stück RUR verwendete. Er benutzte es, um einen künstlichen Menschen zu bezeichnen.

1929: Der japanische Professor Makoto Nishimura baut den ersten japanischen Roboter und nennt ihn Gakutensoku.

1943: Warren Sturgis McCulloch und Walter Pitts veröffentlichen die erste mathematische Beschreibung eines künstlichen neuronalen Netzwerks in einer wissenschaftlichen Arbeit mit dem Titel A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity.

1944: Die Spieltheorie taucht auf und wird ein wichtiger Bestandteil der KI-Entwicklung.

Vor 1949 funktionierten die großen Saalrechenmaschinen als Taschenrechner. Sie konnten keine Befehle speichern, sondern sie nur ausführen. Außerdem waren die Rechner ziemlich teuer, die monatliche Miete kletterte auf 200.000 Dollar pro Monat. Nur prestigeträchtige Universitäten und große Technologieunternehmen konnten sie sich leisten. Viele spezifische Berechnungen, wie die Flugbahn eines Raketenstarts, wurden von Teams von Mathematikern auf Papier berechnet.

Alan Turing

Alan Turing war ein bahnbrechender britischer Mathematiker und Informatiker, der oft als der Vater der künstlichen Intelligenz angesehen wird. Im Jahr 1950 entwickelte Turing einen Test, der später als Turing-Test bekannt wurde, um die Fähigkeit einer Maschine festzustellen, intelligentes Verhalten zu zeigen, das von menschlichem Verhalten nicht zu unterscheiden ist. Bei diesem Test führt ein menschlicher Richter ein Gespräch mit einem Menschen und einer Maschine, die beide nicht sichtbar sind. Wenn der Richter nicht zuverlässig unterscheiden kann, wer wer ist, gilt die Maschine als erfolgreich und zeigt eine menschenähnliche Intelligenz. Wenn die Maschine dem Menschen vorgaukelt, sie sei ein Mensch, dann ist sie intelligent.

1951: Marvin Minsky und Dean Edmonds entwickeln das erste künstliche neuronale Netzwerk (ANN) namens SNARC. Sie verwenden 3000 Vakuumröhren, um ein Netzwerk mit 40 Neuronen zu simulieren.

1952: Der Informatiker Arthur Samuel entwickelt ein Programm zum Spielen von Dame, das er 1955 so perfektioniert, dass das Programm sich selbst das Spielen beibringt.

Dartmouth-Konferenz (1956)

Die Dartmouth Conference, die im Sommer 1956 am Dartmouth College stattfand, gilt als das bahnbrechende Ereignis, das die künstliche Intelligenz als neues Forschungsgebiet definierte. Auf der von John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester und Claude Shannon organisierten Konferenz kamen führende Forscher zusammen, um die Möglichkeit der Entwicklung intelligenter Maschinen zu diskutieren und zu erforschen. Auf dieser Konferenz wurde der Begriff „künstliche Intelligenz“ geprägt und der Grundstein für die zukünftige Forschung und Entwicklung im Bereich der KI gelegt, indem die wichtigsten Ziele und Konzepte festgelegt wurden, die das Feld in den kommenden Jahrzehnten prägen werden. Viele der Bereiche, die der KI heute zugrunde liegen, wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und neuronale Netze, waren ebenfalls Teil der Tagesordnung.

Perceptron (1957)

Das 1957 von Frank Rosenblatt entwickelte Perceptron ist eines der ersten künstlichen neuronalen Netzwerkmodelle und ein grundlegender Meilenstein in der KI. Es wurde entwickelt, um die Denkprozesse des menschlichen Gehirns zu simulieren und konnte lernen, Eingabedaten in verschiedene Kategorien zu klassifizieren. Perceptron demonstrierte das Potenzial von maschinellem Lernen und neuronalen Netzwerken und legte damit den Grundstein für moderne Deep Learning-Techniken. Das neuronale Netzwerk enthielt nur eine Schicht, und trotz seiner begrenzten Funktionalität waren diese Konzepte der Grundstein für die spätere Forschung im Bereich der neuronalen Netzwerke.

1958: John McCarthy entwickelt die Programmiersprache Lisp, die bei KI-Entwicklern sehr beliebt wurde.

1959: John McCarthy und Marvin Minsky gründen das Artificial Intelligence Research Institute MIT AI Lab.

In diesem Jahr prägte Arthur Samuel den Begriff des maschinellen Lernens, als er in einer Rede Maschinen erwähnte, die besser Schach spielen als die Menschen, die sie programmiert haben.

1961: General Motors setzt den ersten Industrieroboter , Unimate, ein, um Menschen am Fließband zu ersetzen.

ELIZA (1966)

ELIZA war der erste Chatbot, der eine menschliche Unterhaltung simulierte. Er wurde von Joseph Weizenbaum entwickelt. Obwohl die Fähigkeiten dieses Chatbots heute niemanden mehr ansprechen würden, demonstrierte ELIZA das Potenzial der natürlichen Sprachverarbeitung in der KI. Dieses Computerprogramm simulierte eine Konversation, indem es Mustervergleiche und Musterersetzungen verwendete, um dem Benutzer die Illusion des Verstehens zu vermitteln. ELIZA zeigte, dass Maschinen in der Lage sind, einen Dialog zu führen und dass Computer menschenähnliche Antworten geben können. Dieser Chatbot weckte das Interesse am Bereich der konversationellen KI.

1966: Shakey ist der erste universelle mobile Roboter, der seine eigenen Handlungen begründet. Er war mit Sensoren und einer TV-Kamera ausgestattet, mit der er durch verschiedene Umgebungen navigieren konnte.

1967: Newell und Simon entwickeln den General Problem Solver (GPS), eines der ersten Programme für künstliche Intelligenz, das menschenähnliche Problemlösungen demonstriert.

1974: Der erste KI-Winter beginnt, gekennzeichnet durch einen Rückgang der Finanzierung und des Interesses an der KI-Forschung aufgrund unrealistischer Erwartungen und begrenzter Fortschritte. KI wurde bisher als eine nette technische Demonstration mit begrenztem Nutzen für die reale Welt betrachtet.

1979: Die Amerikanische Vereinigung für Künstliche Intelligenz wird gegründet, jetzt bekannt als die Gesellschaft zur Förderung der Künstlichen Intelligenz.

Im selben Jahr besteht das erste computergesteuerte autonome Fahrzeug , das Stanford Cart, einen Stuhl-Hindernis-Test.

In den 1980er Jahren gab es ein erneutes Interesse an KI und an Investitionen in diese Technologie. Tiefgreifende Lerntechniken und der Einsatz von Expertensystemen wurden populär; diese ermöglichten es Computern, aus ihren Fehlern zu lernen und unabhängige Entscheidungen zu treffen. Die Unternehmen begannen, mit Expertensystemen enorme Einsparungen zu erzielen, und bis 1985 investierten die Unternehmen jährlich eine Milliarde Dollar in KI-Systeme.

1980: Das erste Expertensystem, bekannt als XCON, kommt auf den kommerziellen Markt. Es sollte bei der Bestellung von Computersystemen helfen, indem es automatisch Komponenten nach den Bedürfnissen des Kunden auswählt.

Andere Expertensysteme folgen diesem Beispiel und gewinnen an Popularität, da Unternehmen sie vor allem für Finanzprognosen und medizinische Diagnosen einsetzen.

1981: Danny Hillis entwirft Parallelcomputer für KI und andere Rechenaufgaben, eine Architektur, die den modernen GPUs ähnelt.

1986: Hinton, Rumelhart und Williams veröffentlichen Learning Representations by Back-Propagating Errors, mit denen komplexere neuronale Netzwerke trainiert werden können.

Im selben Jahr erfand Ernst Dickmanns, ein in Deutschland arbeitender Wissenschaftler, das erste autonome Auto. Technisch gesehen handelte es sich um einen Mercedes-Van, der mit einem Computersystem und Sensoren zur Erfassung seiner Umgebung ausgestattet war.

In den späten 1980er Jahren ließ das Interesse an der KI nach, und wegen der hohen Kosten im Vergleich zu den scheinbar geringen Erträgen kam ein weiterer Winter für die KI. Dieser Begriff beschreibt eine Zeit, in der die Forschungsfinanzierung aufgrund des geringen Interesses von Investoren und Verbrauchern reduziert wird. Aber das wird sich bald ändern.

1991: Es ist das Jahr der Geburtsstunde des Internets. Der CERN-Forscher Tim Berners-Lee startet die erste Online-Website der Welt und veröffentlicht das Hypertext Transfer Protocol (HTTP). Obwohl viele Institutionen und große Unternehmen bereits zuvor Computer vernetzt hatten, gab das Aufkommen des Internets der Gesellschaft einen enormen Auftrieb. Innerhalb kurzer Zeit schlossen sich Millionen von Menschen aus verschiedenen Teilen der Welt an das Internet an und begannen, die Datenquanten zu erzeugen, die später für das KI-Training dringend benötigt werden würden.

Deep Blue besiegt den Schachweltmeister (1997)

Deep Blue, entwickelt von IBM, schrieb 1997 Geschichte, als er als erster Computer den amtierenden Schachweltmeister Garri Kasparow in einem Sechs-Spiele-Match besiegte. Der Sieg von Deep Blue war ein bedeutender Meilenstein auf dem Gebiet der KI und demonstrierte die Leistungsfähigkeit von Brute-Force-Computern und fortschrittlichen Algorithmen bei der Lösung komplexer Probleme. Das Match demonstrierte das Potenzial der KI, menschliche Experten in bestimmten Bereichen zu übertreffen, und weckte ein enormes Interesse an der Weiterentwicklung der KI-Forschung und -Entwicklung. Ein Video von Deepblue gegen Kasparov finden Sie hier.

1998: Cynthia Breazeal am MIT stellt KiSmet vor, einen emotional intelligenten Roboter, der die Gefühle von Menschen erkennt und darauf reagieren kann.

1999: Sony bringt AiBO auf den Markt, den ersten Haushund, dessen Persönlichkeit und Fähigkeiten sich mit der Zeit entwickeln.

2002: iRobot stellt Roomba vor, den ersten in Serie gefertigten Staubsaugerroboter mit einem KI-gesteuerten Navigationssystem. Er bewegt sich selbstständig und weicht beim Staubsaugen Hindernissen aus.

NASA schickt Rover zum Mars (2004)

Als der Mars im Jahr 2004 viel näher an der Erde kreiste, nutzte die NASA die Gelegenheit, zwei Rover – Spirit und Opportunity – zum roten Planeten zu schicken. Beide waren mit einer künstlichen Intelligenz ausgestattet, die ihnen half, sich auf dem schwierigen felsigen Terrain des Mars zurechtzufinden und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, anstatt auf menschliche Hilfe angewiesen zu sein.

Die Rover der NASA auf dem Mars, wie Spirit, Opportunity und Curiosity, stellen bedeutende Meilensteine in der KI und Robotik dar. Diese Rover sind mit hochentwickelten autonomen Navigationssystemen ausgestattet, die es ihnen ermöglichen, die Marsoberfläche zu erkunden, wissenschaftliche Experimente durchzuführen und unabhängige Entscheidungen zu treffen, um Hindernissen auszuweichen und interessante Punkte zu identifizieren. Die zwischen 2004 und 2012 gestarteten Weltraummissionen haben unser Verständnis des Mars erheblich verbessert und gleichzeitig praktische Anwendungen von KI in autonomen Systemen, Fernsteuerung und wissenschaftlichen Entdeckungen in extraterrestrischen Umgebungen demonstriert. Klicken Sie hier für ein Video der Landung des Spirit-Rovers auf dem Mars.

2006: Twitter, Facebook und Netflix beginnen, KI als Teil ihrer Algorithmen für Werbung und Benutzererfahrung einzusetzen.

2009: Google baut das erste selbstfahrende Auto, das in der Stadt fahren kann.

Watson, der Computer, gewinnt die Quizshow Jeopardy! (2011)

Im Jahr 2011 machte IBMs Watson Schlagzeilen, als er die Quizshow Jeopardy! gegen zwei der größten Champions, Ken Jennings und Brad Rutter, gewann. Watsons Sieg demonstrierte die fortschrittlichen Fähigkeiten der KI in den Bereichen Verarbeitung natürlicher Sprache, Informationsbeschaffung und maschinelles Lernen. Das System war in der Lage, komplexe, in natürlicher Sprache gestellte Fragen zu verstehen und zu beantworten, große Datenmengen schnell zu analysieren und präzise Antworten zu generieren. Diese Leistung demonstriert das Potenzial der KI bei der Verarbeitung und dem Verständnis der menschlichen Sprache und stellt einen wichtigen Meilenstein in der Entwicklung von KI-Anwendungen und -Technologien dar. Ein Video von Watson bei Jeopardy finden Sie hier.

2011: Apple integriert Siri, einen intelligenten virtuellen Assistenten mit einer Sprachschnittstelle, in das iPhone 4S.

Nach 2011 rücken KI Deep Learning und Big Data-Techniken in den Vordergrund. In den Jahren 2011 und 2012 wurden erhebliche Fortschritte bei der Bilderkennung erzielt, vor allem dank neuer Hardware, die die Lerngeschwindigkeit um das bis zu Hundertfache erhöhte. Zu dieser Zeit wurde das maschinelle Lernen auf Grafikchips durchgeführt, die dafür ideal waren, weil sie die Arbeit mit Vektoren und Matrizen optimierten.

2012: Das KI-Startup DeepMind entwickelt ein tiefes neuronales Netzwerk, das Katzen in YouTube-Videos erkennen kann. Google kauft DeepMind später im Jahr 2014 für 500 Millionen Dollar.

Im selben Jahr entwickelt Facebook DeepFace, ein Gesichtserkennungssystem, das Gesichter mit einer Wahrscheinlichkeit von 97% erkennen kann – eine Genauigkeit, die der von Menschen nahe kommt.

Generatives adversariales Netzwerk (2014)

Im Jahr 2014 stellte Ian Goodfellow Generative Adversarial Networks (GANs) vor, die den Bereich der KI revolutionierten. GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzwerken, einem Generator und einem Diskriminator, die gleichzeitig in einem Wettbewerbsprozess trainiert werden. Der Generator erzeugt synthetische Daten, während der Diskriminator deren Authentizität anhand echter Daten bewertet. Dieser kontradiktorische Prozess verbessert die Fähigkeit des Generators, äußerst realistische Ergebnisse zu erzeugen, was zu Fortschritten bei der Bild- und Videogenerierung, der Datenerweiterung und vielen anderen Anwendungen führt. GANs haben die KI-Forschung maßgeblich beeinflusst und neue Wege für Kreativität und Innovation beim maschinellen Lernen eröffnet.

2014: Amazon bringt Alexa auf den Markt – eine intelligente virtuelle Assistentin mit einer Sprachschnittstelle, die Einkaufsaufgaben erledigt.

Gleichzeitig besteht der Chatbot Eugene Goostman den Turing-Test. Ein Drittel der Richter glaubt, dass Eugene ein Mensch ist.

2015: Computer können Objekte in visuellen Daten viel genauer identifizieren als Menschen. Bei der jährlichen ImageNet-Challenge erreichten sie eine Genauigkeit von 97,3%, im Vergleich zu nur 71,8% im Jahr 2010.

AlphaGo schlägt den Weltmeister Lee Sedol in Go (2016)

AlphaGo, entwickelt von DeepMind, schrieb 2016 Geschichte, indem es Lee Sedol, einen der besten Go-Spieler der Welt, in einem Turnier mit fünf Spielen besiegte. Das war eine bahnbrechende Leistung, denn Go ist ein unglaublich komplexes Brettspiel mit über 100 Tausend Eröffnungszügen. Von allen möglichen Positionen gibt es sogar 2 pro 170, was Brute-Force-Methoden unbrauchbar macht. Der Erfolg von AlphaGo wurde durch seine fortschrittlichen Techniken des maschinellen Lernens erzielt, darunter tiefe neuronale Netze und verstärkendes Lernen. Dieser Meilenstein hat das Potenzial der KI zur Bewältigung hochkomplexer Aufgaben demonstriert, den Bereich der künstlichen Intelligenz erheblich vorangebracht und ihre Fähigkeit unter Beweis gestellt, Probleme zu lösen, von denen man bisher dachte, dass sie außerhalb der Reichweite von Maschinen liegen.

2016: Hanson Robotics schuf einen humanoiden Roboter namens Sophia, den ersten Roboter mit realistischem menschlichem Aussehen und der Fähigkeit zu sehen, zu scherzen, zu kommunizieren und Emotionen zu reproduzieren. Dank ihrer innovativen KI und ihrer Fähigkeiten wurde Sophia zu einem weltweiten Phänomen und trat regelmäßig in Talkshows auf, darunter auch in Late-Night-Sendungen wie der The Tonight Show.

2017: Googles AlphaStar besiegt die besten dedizierten Schachengines in einer Reihe von Matches.

2018: Künstliche Intelligenz wird an den meisten Universitäten gelehrt.

2019: AlphaStar hat im Computerspiel StarCraft 2 die Großmeisterstufe erreicht, was bedeutet, dass es mit seiner KI beachtliche 99,8% der menschlichen Spieler besiegen kann.

Der Aufstieg der generativen KI (2020 – heute)

Die Entwicklungen auf dem Gebiet der generativen KI haben in den letzten Jahren zu einem starken Anstieg des Interesses an KI geführt. Generative KI bietet die Möglichkeit, Texte, Bilder und Videos als Reaktion auf Textaufforderungen zu generieren. Im Gegensatz zu früheren Systemen, die so programmiert waren, dass sie auf eine bestimmte Aufforderung reagierten, lernt generative KI aus Materialien (Dokumente, Fotos und mehr) und Daten aus dem Internet.

Sprachmodell GPT-3 (2020)

Das von OpenAI entwickelte und 2020 veröffentlichte GPT-3 ist mit 175 Milliarden Parametern eines der größten und fortschrittlichsten Sprachmodelle, das je geschaffen wurde. Es kann menschlichen Text auf der Grundlage vorgegebener Aufforderungen generieren, eine Vielzahl von linguistischen Aufgaben wie Übersetzung, Zusammenfassung und Beantwortung von Fragen durchführen und sogar kohärente und kontextbezogene Inhalte produzieren. Die Fähigkeit von GPT-3, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren, hat einen neuen Standard in der KI gesetzt. Sie demonstriert die Leistungsfähigkeit großer neuronaler Netzwerke und verändert die Art und Weise, wie Maschinen in einer Vielzahl von Anwendungen mit menschlicher Sprache interagieren.

2021: OpenAI hat DALL-E entwickelt, das mithilfe von Deep-Learning-Methoden digitale Bilder direkt aus Text generieren kann.

Gleichzeitig löst DeepMinds AlphaFold2 das Problem der Proteinfaltung und ebnet damit den Weg für die Entdeckung neuer Medikamente und medizinische Durchbrüche.

ChatGPT (2022)

ChatGPT, entwickelt von OpenAI und im November 2022 auf den Markt gebracht, ist eine bahnbrechende Konversations-KI, die auf der GPT-3.5-Architektur basiert. Sie zeichnet sich dadurch aus, dass sie kohärente und kontextuell relevante Texte generiert, die natürliche und dynamische Interaktionen zwischen Mensch und Computer ermöglichen. ChatGPT kann eine Vielzahl von Aufgaben übernehmen, darunter die Beantwortung von Fragen, die Bereitstellung detaillierter Erklärungen und die Unterstützung beim kreativen Schreiben. Seine fortschrittlichen Fähigkeiten haben Anwendungen in den Bereichen Kundenservice, Bildung und Inhaltserstellung revolutioniert und zeigen das transformative Potenzial von KI bei der Verbesserung alltäglicher Mensch-Computer-Interaktionen.

Januar 2023: ChatGPT ist mit über 100 Millionen Nutzern die am schnellsten wachsende App.

März 2023: OpenAI veröffentlicht eine neue Version des GPT-4 Modells, das nun die Eingabe eines Bildes anstelle von Text erlaubt. Google stellt seinen Chatbot Gemini vor.

Februar 2024: OpenAI stellt öffentlich Sora vor, das die Möglichkeit bietet, Videos aus Text von bis zu einer Minute Länge zu generieren.

Mai 2024: Die KI-Technologie GPT-4o wird eingeführt, verdoppelt die Geschwindigkeit der API, bricht alle Benchmark-Rekorde und bringt endlich Emotionen in die Chatbot-Konversation.

KI und die Zukunft

Wir haben die faszinierende historische Entwicklung der KI durchlaufen. Was wird die Zukunft bringen? Wir werden sehen. Sicher ist nur, dass sich moderne KI-Technologien in großem Stil durchsetzen werden, sowohl in Unternehmen als auch im privaten Bereich. Viele Arbeitsplätze werden verschwinden oder an den neuen KI-Trend angepasst werden müssen. Auf der anderen Seite werden aber auch viele neue Arbeitsplätze entstehen. Die Fortschritte in der KI sind unaufhaltsam und es liegt an uns, sie zum gemeinsamen Nutzen der Menschheit zu nutzen.

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Jozef Wagner

Ich programmiere seit mehr als 10 Jahren in Java und arbeite derzeit bei msg life Slovakia als Senior Java-Programmierer und unterstütze Kunden bei der Implementierung ihrer Anforderungen in die Versicherungssoftware Life Factory. In meiner Freizeit entspanne ich gerne im Wald oder spiele ein gutes Computerspiel.