Die Idee einer “Maschine, die denkt”, reicht bis ins antike Griechenland zurück. Seit der Einführung der elektronischen Datenverarbeitung stellen wichtige Ereignisse und Meilensteine in der Evolution der KI folgendes dar: 1950 veröffentlicht Alan Turing, berühmt für das Knacken des deutschen ENIGMA-Codes während des Zweiten Weltkriegs, das Paper “Computing Machinery and Intelligence”, in dem er die Frage stellt: “Können Maschinen denken?”. Er schlägt den berühmten “Turing-Test” vor, bei dem ein menschlicher Befrager zwischen einer Computer- und einer menschlichen Textantwort unterscheiden soll, wodurch dieser Test zu einem wichtigen Teil der Geschichte der KI wird.
1956 prägt John McCarthy den Begriff “Künstliche Intelligenz” auf der ersten AI-Konferenz am Dartmouth College. Im selben Jahr erstellen Allen Newell, J.C. Shaw und Herbert Simon den Logic Theorist, das erste laufende KI-Computerprogramm. Im Jahr 1967 baut Frank Rosenblatt den Mark 1 Perceptron, den ersten Computer, der auf einem neuronalen Netzwerk basiert und durch Versuch und Irrtum “lernt”.
Im Jahr 1980 wurden neuronale Netzwerke weit verbreitet in KI-Anwendungen eingesetzt, die einen Backpropagation-Algorithmus zur Selbstschulung nutzen. Und 1995 veröffentlichen Stuart Russell und Peter Norvig “Artificial Intelligence: A Modern Approach”, eines der führenden Lehrbücher zum Studium der KI, in dem sie vier potenzielle Ziele oder Definitionen von KI untersuchen, die Computersysteme aufgrund von Rationalität und Denken versus Handeln unterscheiden.
Weitere wichtige Ereignisse in der Evolution der KI sind zum Beispiel 1997 die Niederlage von IBM’s Deep Blue gegen den damaligen Schachweltmeister Garry Kasparov in einem Schachspiel, sowie 2011 der Sieg von IBM Watson über die Champions Ken Jennings und Brad Rutter bei Jeopardy! 2015 verwendet Baidu’s Minwa Supercomputer ein spezielles tiefes neuronales Netzwerk, um Bilder genauer als der Durchschnittsmensch zu identifizieren und zu kategorisieren, ein wichtiger Schritt in der Bilderkennung.
Im Jahr 2022 zeichnet sich ein deutlicher Anstieg großer Sprachmodelle wie OpenAI’s ChatGPT ab, die das Potenzial der KI zur Steigerung des Unternehmenswerts erheblich verändern. Die neuen generativen KI-Praktiken ermöglichen es, Deep-Learning-Modelle auf großen Datenmengen vorzuschulen. 2024 zeigen die neuesten KI-Trends auf eine anhaltende KI-Renaissance hin, wobei multimodale Modelle, die mehrere Arten von Daten als Eingabe akzeptieren können, reichere und robustere Erfahrungen bieten. Kleiner Modelle machen ebenfalls Fortschritte in einem Zeitalter, in dem massive Modelle mit großen Parameterzahlen abnehmen.