In den 1950er Jahren begann das Konzept der künstlichen Intelligenz Fahrt aufzunehmen, als der Informatiker Alan Turing das Papier “Computing Machinery and Intelligence” veröffentlichte, in dem er die Frage stellte, ob Maschinen denken könnten und wie man die Intelligenz einer Maschine testen würde. Dieses Papier legte den Grundstein für die Forschung und Entwicklung von KI und war der erste Vorschlag des Turing-Tests, einer Methode zur Bewertung der Maschinenintelligenz. Der Begriff “künstliche Intelligenz” wurde 1956 von dem Informatiker John McCartchy bei einer wissenschaftlichen Konferenz am Dartmouth College geprägt. Nach der Konferenz von McCarthy und während der 1970er Jahre wuchs das Interesse an der KI-Forschung in akademischen Einrichtungen und der Finanzierung durch die US-Regierung. Innovationen in der Computertechnologie ermöglichten es, grundlegende KI-Technologien wie maschinelles Lernen, neuronale Netze und die Verarbeitung natürlicher Sprache in dieser Zeit zu etablieren.
Trotz ihrer Fortschritte wurden KI-Technologien letztendlich schwieriger zu skalieren als erwartet und das Interesse und die Finanzierung nahmen ab, was in den ersten KI-Winter bis in die 1980er Jahre mündete. Mitte der 1980er Jahre erwachte das Interesse an KI erneut, als Computer leistungsfähiger wurden, Deep Learning populär wurde und KI-gestützte “Expertensysteme” eingeführt wurden. Aufgrund der Komplexität neuer Systeme und der Unfähigkeit bestehender Technologien, Schritt zu halten, kam es jedoch zum zweiten KI-Winter, der bis Mitte der 1990er Jahre dauerte. Mitte der 2000er Jahre lösten Innovationen in der Rechenleistung, bei Big Data und fortschrittlichen Deep-Learning-Techniken die bisherigen Blockaden der KI und ermöglichten weitere Durchbrüche auf diesem Gebiet. Moderne KI-Technologien wie virtuelle Assistenten, autonome Fahrzeuge und generative KI begannen in den 2010er Jahren, in den Mainstream einzudringen, was die KI zu dem machte, was sie heute ist.
In der KI-Entwicklung wurden einige Meilensteine gesetzt: Warren McCullough und Walter Pitts veröffentlichten 1943 das Papier “A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity”, das das erste mathematische Modell für den Aufbau eines neuronalen Netzwerks vorschlug. Donald Hebb stellte 1949 in seinem Buch “The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory” die Theorie auf, dass neuronale Verbindungen aus Erfahrungen entstehen und dass die Verbindungen zwischen Neuronen stärker werden, je häufiger sie genutzt werden. Diese kausale Lernfähigkeit ist auch heute noch ein wichtiges Modell in der KI. Alan Turing veröffentlichte 1950 das vielzitierte Papier “Computing Machinery and Intelligence”, in dem er den Turing-Test vorschlug, eine Methode zur Bestimmung, ob eine Maschine intelligent ist. Im Laufe der Jahre haben Unternehmen und Institutionen wie IBM, Google, Apple und OpenAI bedeutende Fortschritte in der Entwicklung von KI-Technologien erzielt, wie zum Beispiel die Einführung von Siri, Alexa, Watson und GPT-3. Die Entwicklung von KI hat weiterhin großen Einfluss auf verschiedene Bereiche wie Medizin, Wissenschaft, Technik und Gesellschaft. Es bleibt spannend zu beobachten, wie die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz in Zukunft unser Leben und die Welt um uns herum weiterhin prägen werden.