Entstehung der KI

Wer hat die KI überhaupt erfunden, seit wann gibt es sie und wie funktioniert sie eigentlich?

Fragen über Fragen, die wir im heutigen Teil unserer KI Serie beantworten, schauen Sie gerne auch unseren vorherigen Blogbeitrag über Künstliche Intelligenz an. Wir haben bereits darüber berichtet, was KI ist und was man mittlerweile mit ihr machen kann. Heute beschäftigen wir uns damit, wer dieses Tool erfunden hat und wie es entstanden ist.

Die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) basiert auf einem langen Prozess und den Beiträgen vieler Wissenschaftler und Forscher im Laufe der Zeit. Es gibt keine einzelne Person oder einen bestimmten Moment, der als alleinige Erfindung der KI betrachtet werden kann. Die Geschichte der KI reicht mehrere Jahrzehnte zurück und wurde von vielen Menschen aus verschiedenen Fachgebieten geprägt.

1950

Die Anfänge der KI reichen zurück bis in die 1950er Jahre, als Wissenschaftler begannen, Maschinen und Computer so zu programmieren, dass sie Aufgaben erledigen konnten, die menschenähnliche Intelligenz erforderten. Zu den Pionieren der KI zählen Alan Turing, John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell und Herbert A. Simon.

Alan Turing, ein britischer Mathematiker, legte wichtige theoretische Grundlagen für die KI mit seiner Arbeit zur Berechenbarkeit und dem Konzept der "Turing-Maschine" in den 1930er Jahren. Er trug auch zur Entwicklung des Turing-Tests bei, der als Maßstab für die Fähigkeit einer Maschine gilt, intelligentes Verhalten zu zeigen.

John McCarthy, ein US-amerikanischer Informatiker, wird oft als Vater der KI bezeichnet. Er prägte den Begriff "Künstliche Intelligenz" und organisierte im Jahr 1956 die Dartmouth Conference, die als Geburtsstunde der KI-Forschung gilt. Die Konferenz brachte führende Wissenschaftler zusammen, die sich auf die Erforschung von KI-Systemen und -Algorithmen konzentrierten.

In den 1950er und 1960er Jahren konzentrierte sich die KI-Forschung hauptsächlich auf symbolische KI, bei der Regeln und Logik verwendet wurden, um menschliche Intelligenz zu modellieren. In dieser Phase wurden Expertensysteme entwickelt, die Wissen in Form von Regeln und Heuristiken speichern konnten, um komplexe Probleme zu lösen. Allerdings stellte sich bald heraus, dass diese Ansätze an bestimmten Problemen scheiterten, die für Menschen intuitiv lösbar waren.

In den 1980er Jahren wurden neue Ansätze wie neuronale Netze und maschinelles Lernen eingeführt, die die Grundlage für den modernen KI-Fortschritt legten. Neuronale Netze sind von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert und bestehen aus künstlichen Neuronen, die Informationen verarbeiten und über Gewichtungen verbunden sind. Durch das Training von neuronalen Netzen mit großen Datenmengen können sie Muster erkennen und komplexe Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und maschinelles Übersetzen bewältigen.

Maschinelles Lernen ist ein zentraler Bereich der KI, bei dem Algorithmen entwickelt werden, die es Computern ermöglichen, aus Erfahrungen und Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Es gibt verschiedene Arten des maschinellen Lernens, darunter überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen. Beim überwachten Lernen werden Algorithmen mit gelabelten Daten trainiert, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Beim unüberwachten Lernen werden Algorithmen eingesetzt, um Strukturen und Muster in ungelabelten Daten zu entdecken. Beim verstärkenden Lernen wird ein Agent in einer Umgebung platziert und durch Belohnungen oder Bestrafungen trainiert, um optimale Handlungen zu erlernen.

Mit dem Fortschreiten der Technologie und dem Aufkommen großer Datenmengen ist die KI immer leistungsfähiger geworden. Heutzutage werden Deep-Learning-Modelle verwendet, die tiefe neuronale Netze mit vielen Schichten umfassen, um komplexe Aufgaben zu bewältigen. Diese Modelle haben große Fortschritte in Bereichen wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung, autonome Fahrzeuge und medizinische Diagnosen ermöglicht.

Es ist wichtig anzumerken, dass die KI immer noch ihre Grenzen hat. Obwohl sie in bestimmten Aufgabenbereichen menschenähnliche Leistungen erbringen kann, ist sie noch weit von der Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI) entfernt, die die gleiche Intelligenz wie ein Mensch aufweisen könnte. AGI bezieht sich auf eine KI, die in der Lage wäre, komplexe Probleme zu lösen, abstrakt zu denken, Kreativität zu zeigen und soziale Interaktionen wie ein Mensch zu führen. Die Entwicklung von AGI bleibt eine Herausforderung für die Zukunft.

Insgesamt ist die Künstliche Intelligenz das Ergebnis einer kollektiven Anstrengung vieler Forscher und Entwickler aus verschiedenen Zeiträumen und Fachgebieten. Ihr Fortschritt hat die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, revolutioniert und bietet ein enormes Potenzial für die Zukunft. Die KI wird weiterhin unser Verständnis von Intelligenz erweitern und neue Möglichkeiten für Technologie und Innovation eröffnen.

Wie funktioniert eine KI ?
Eine Künstliche Intelligenz (KI) funktioniert durch einen komplexen Prozess, der aus mehreren Schritten besteht. Hier ist eine vereinfachte Erklärung, wie eine KI in der Regel arbeitet:

1. Datensammlung: Eine KI benötigt große Mengen an Daten, um daraus Muster und Informationen zu extrahieren. Diese Daten können strukturiert (z.B. Tabellen, Datenbanken) oder unstrukturiert (z.B. Texte, Bilder, Videos) sein.
2. Datenbereinigung und -vorbereitung: Die gesammelten Daten müssen aufbereitet werden, um sicherzustellen, dass sie von hoher Qualität sind und für die Verarbeitung geeignet sind. Dieser Schritt beinhaltet das Entfernen von Duplikaten, das Auffüllen fehlender Worte und das Anpassen von Formaten.
3. Auswahl des Modells: Je nach Art des Problems und der verfügbaren Daten wird ein geeignetes KI-Modell ausgewählt. Dies kann ein neuronales Netzwerk, ein Entscheidungsbaum, eine Support-Vector-Maschine oder ein anderes maschinelles Lernmodell sein.
4. Training des Modells: In diesem Schritt wird das ausgewählte Modell mit den vorbereiteten Daten trainiert. Das Training besteht darin, dem Modell beizubringen, Muster in den Daten zu erkennen und Zusammenhänge zu verstehen. Dazu werden die Daten in einen Trainings- und einen Validierungssatz aufgeteilt. Das Modell passt seine internen Gewichtungen an, um die Fehler zu minimieren und die Leistung zu optimieren.
5. Evaluierung und Optimierung: Nach dem Training wird das Modell auf einem separaten Testdatensatz getestet, um seine Leistung zu bewerten. Es werden Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall oder F1-Score verwendet, um die Vorhersagequalität des Modells zu messen. Bei Bedarf wird das Modell optimiert, indem Hyperparameter angepasst oder verschiedene Architekturen ausprobiert werden.
6. Anwendung des Modells: Sobald das Mo; dell trainiert und validiert ist, kann es auf neue Daten angewendet werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Das Modell wird mit den Eingabedaten gefüttert, und es generiert eine Ausgabe basierend auf dem gelernten Muster und Wissen.
7. Feedback und Aktualisierung: Eine KI kann kontinuierlich verbessert werden, indem sie mit Echtzeitdaten arbeitet und Rückmeldungen erhält. Durch das Einbeziehen neuer Informationen oder das Anpassen der Modelle können die Vorhersagen und Entscheidungen der KI immer genauer und effektiver werden.

Es ist wichtig zu beachten, dass dies ein vereinfachter Überblick ist und es viele verschiedene Ansätze und Techniken gibt, die in der KI-Forschung und -entwicklung verwendet werden. Die genaue Funktionsweise einer KI hängt von der spezifischen Methode oder dem Algorithmus ab, der für ein bestimmtes Problem oder eine bestimmte Anwendung verwendet wird.
Ein überaus interessantes und komplexes Thema, welches wir weiter in unserer Blogserie verfolgen werden.

Quellen: https://datascientest.com/; www.hnu.de; www.europarl.europa.eu; www.bosch.com