Künstliche Intelligenz (KI). Du siehst es in den Schlagzeilen der Nachrichten. Du hörst deine Kollegen in der Pause darüber diskutieren. Sogar deine Familienmitglieder erwähnen es bei Treffen. Ähnlich wie beim ersten Auftreten des Internets sind die Menschen fasziniert und unsicher darüber. Oft höre und sehe ich die gleichen Fragen aufkommen. Was ist die Geschichte der KI? Wann hat es angefangen? Was genau ist KI? Ist es nur ChatGPT? Welche Arten von KI gibt es? Wird KI meinen Job übernehmen? Wird KI die menschliche Rasse übernehmen? (Definitiv nein zu letzterem!)
Als jemand aus dem Technologiefeld möchte ich genau diese Fragen für dich beantworten und einige meiner Gedanken zu KI teilen.
Was ist Künstliche Intelligenz?
Lassen Sie uns diese Frage zuerst beantworten. Künstliche Intelligenz ist die Wissenschaft, Maschinen denken, verarbeiten und wie Menschen erschaffen zu lassen. Es hat sich zu einem Begriff entwickelt, der auf Anwendungen angewendet wird, die Aufgaben ausführen können, die ein Mensch tun könnte, wie Daten analysieren oder online auf Kunden antworten.
Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz
Es könnte überraschend sein zu erfahren, dass KI schon seit einer Weile existiert.
1950er Jahre – Der Beginn der KI
Die erste Anwendung künstlicher Intelligenz war der Turing-Test. Im Jahr 1950 testete Alan Turing die Fähigkeit einer Maschine, Verhalten gleich einem Menschen zu zeigen. Der Test war weitreichend einflussreich und wurde als Beginn der KI angesehen. Im Jahr 1956 wurde “Künstliche Intelligenz” offiziell von John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester und Claude Shannon auf der Dartmouth-Konferenz geprägt. Die Konferenz gilt als Gründungsereignis der KI.
1960er Jahre – Frühe Forschung und Optimismus
Während dieser Zeit begannen frühe KI-Programme zu entwickeln. Informatiker und Forscher erkundeten eifrig Methoden, um intelligente Maschinen und Programme zu erstellen.
Joseph Weizenbaum entwickelte ELIZA, ein Programm für die natürliche Sprachverarbeitung, um die Kommunikation zwischen Menschen und Maschinen zu erforschen. Später schuf Terry Winograd SHRDLU, ein Programm, das Sprache in einer eingeschränkten Umgebung verstand.
1970er Jahre – Der KI-Winter
Der anfängliche Enthusiasmus aus den 1950er und 1960er Jahren sank aufgrund begrenzter Rechenleistung und unrealistischer Erwartungen. Das Interesse und die Finanzierung für KI nahmen deutlich ab, so dass Projekte ins Abseits gerieten. Diese Zeit in der Geschichte wird oft als “KI-Winter” bezeichnet.
1980er Jahre – Expertensysteme bringen neues Interesse
Trotz des Abbruchs setzten einige Projekte langsam fort. Expertensysteme, die entwickelt wurden, um menschliche Entscheidungsfähigkeiten nachzuahmen, entwickelten sich und markierten einen Wendepunkt in der KI. Diese Systeme zeigten, dass KI in Unternehmen und Branchen eingesetzt und nützlich sein könnte. Viele kommerzielle Branchen wie Medizin und Finanzen begannen, Expertensysteme zu nutzen.
1990er Jahre – Maschinelles Lernen und praxisnahe Anwendungen
Hier begann KI an Dynamik zu gewinnen. Während dieser Zeit wechselten wir von regelbasierten Systemen zum Maschinellen Lernen. Maschinelles Lernen ist genau das – eine Maschine oder ein Programm, das aus Daten lernen kann. Wir sehen viel Maschinelles Lernen in heutigen Anwendungen, wie selbstfahrende Autos oder Gesichtserkennung.
Maschinelles Lernen entwickelte sich so gut, dass 1997 IBM’s Deep Blue als erstes Computersystem den Schachweltmeister Gary Kasparov besiegte. Dieser Moment zeigte das Potenzial von KI für komplexe Problemlösungen und die Fähigkeit, wie ein Mensch zu denken.
2000er Jahre – Big Data bietet Fortschritte in der KI
Bis zu diesem Zeitpunkt war KI durch die Menge und Qualität der Daten begrenzt, mit denen sie trainieren und testen konnte. In den 2000er Jahren trat Big Data auf den Plan, was KI Zugang zu massiven Datenmengen aus verschiedenen Quellen ermöglichte. Das Maschinelle Lernen hatte mehr Informationen zum Trainieren, was seine Fähigkeit komplexe Muster zu lernen und genaue Vorhersagen zu treffen, erhöhte. Darüber hinaus führten Fortschritte bei Daten-speicherungs- und -verarbeitungstechnologien zur Entwicklung anspruchsvollerer Maschinelle Lernalgorithmen wie Deep Learning.
2010er Jahre – Durchbrüche mit Deep Learning
Deep Learning war ein Durchbruch in der aktuellen Modernisierung von KI. Es ermöglichte Maschinen, aus großen Datensätzen zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen auf dieser Basis zu treffen. Es hat bedeutende Fortschritte in verschiedenen Bereichen gemacht und kann Aufgaben wie die Klassifizierung von Bildern ausführen.
Im Jahr 2012 gewann AlexNet die ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge. Dieses bedeutende Ereignis war die erste weitreichend anerkannte erfolgreiche Anwendung von Deep Learning.
2016 spielte Googles AlphaGo AI ein Spiel Go gegen den Weltmeister Lee Se-dol und gewann. Überrascht sagte Se-dol, AlphaGo habe ein “fast perfektes Spiel” gespielt. Der Schöpfer von DeepMind sagte, die Maschine habe sich ältere Spiele angesehen und viel Zeit damit verbracht, das Spiel zu spielen, und jedes Mal aus ihren Fehlern zu lernen und besser zu werden. Ein bemerkenswerter Moment in der Geschichte, der die Kraft des Verstärkungslernens mit KI zeigt.
2020er Jahre – Generative KI
Der größte und bekannteste Einfluss heute ist die Generative KI, die in der Lage ist, neue Dinge basierend auf vorherigen Daten zu erstellen. Die Generative KI wurde weitreichend übernommen, einschließlich in den Bereichen Schreiben, Musik, Fotografie und sogar Video. Wir fangen auch an, KI in Branchen von Gesundheitswesen und Finanzen bis hin zu autonomen Fahrzeugen zu sehen.
Gesichtserkennung ist ein Beispiel für die Computer Vision.
Gängige Formen der KI
Computer Vision – Computer Vision ist ein Bereich der KI, der es Maschinen ermöglicht, auf Basis von visuellen Daten zu interpretieren und Entscheidungen zu treffen. Es umfasst die Erfassung, Verarbeitung, Analyse und das Verständnis von Bildern und Daten zur Erzeugung von numerischen oder symbolischen Informationen. Zu den gängigen Anwendungen gehören Gesichtserkennung, Objekterkennung, medizinische Bildanalyse und autonome Fahrzeuge. Ehrlich gesagt, Computer Vision ist mein Lieblingsfeld der Künstlichen Intelligenz.
Die Entwicklung von KI erfolgt schnell. morgen könnte deine aktuelle KI-Plattform veraltet sein. Die Dinge ändern sich ständig von Woche zu Woche. Die Funktionen, die du jetzt liebst, könnten gestrichen und durch etwas Neues ersetzt werden. Es kann für Menschen und ihre eigenen Technologieteams schwierig sein, mitzuhalten! Und habe ich erwähnt, dass es Halluzinationen hat? Manchmal macht es gerne falsche Informationen und man sollte immer seine Ergebnisse überprüfen!
Schlussgedanken.
KI ist real, sie ist hier und sowohl beeindruckend als auch beängstigend. Es ist auch sehr trendy, in jedem Nachrichtenartikel oder Schlagzeile erwähnt zu werden, weshalb du es oft erwähnt siehst. Und nein, es wird auch nicht so schnell deinen Job übernehmen. Während einige Artikel dich vielleicht glauben lassen, dass es uns bis zum Ende des Jahres Weltfrieden bringen wird, ist es immer noch in seinen Fähigkeiten begrenzt.
Dies soll nicht die Notwendigkeit der Gesetzgebung herunterspielen, damit sie verantwortungsbewusst verwendet wird, sondern vielmehr eine Präsentation der Fakten über die beeindruckenden Leistungen und auch die Mängel von KI. Es ist wichtig zu bedenken, dass während Dinge wie ChatGPT und Generative KI neuer sind, wir eine lange Geschichte der KI-Entwicklung haben, die fast so weit zurückgeht wie Computer und wahrscheinlich weiter zurück als viele unserer Lebenszeiten.