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Geschichte der künstlichen Intelligenz
Im Antrag dazu erschien erstmals der Begriff „artificial intelligence“. Neben McCarthy selbst nahmen daran unter anderen Marvin Minsky, Nathaniel …
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Entstehung und Grundidee
Künstliche Intelligenz (KI) ist als akademisches Fachgebiet mit der Dartmouth Conference verbunden: Im Sommer 1956 fand am Dartmouth College in Hanover (New Hampshire) ein sechswöchiger Workshop statt. John McCarthy organisierte das von der Rockefeller-Stiftung geförderte Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. Im Antrag erschien erstmals der Begriff „artificial intelligence“; beteiligt waren unter anderem Marvin Minsky, Nathaniel Rochester und Claude Elwood Shannon.
Die Grundidee ist jedoch älter: Menschliches Denken und intelligentes Verhalten könnten möglicherweise automatisiert oder mechanisiert werden. Als theoretische Vorläufer nennt der Artikel Julien Offray de La Mettries L’Homme Machine (1748) und den Laplaceschen Dämon: Die Vorstellung eines nach mechanischen Regeln ablaufenden Universums schließt auch Geist und Intelligenz ein. Mechanische oder elektrische Automaten sowie literarische künstliche Menschen wie Homunculus, Golem und Frankensteins Geschöpf prägten ebenfalls solche Vorstellungen.
Denken formalisieren
KI beruht auf der Annahme, dass sich menschliches Denken formalisieren lässt, also durch eindeutige Regeln und Zeichen beschreiben lässt. Schon chinesische, indische und antike griechische Philosophen entwickelten Methoden der formalen Deduktion, des logischen Schlussfolgerns. Aristoteles analysierte den Syllogismus, Euklids Elemente wurden ein Modell formalen Schließens. Al-Chwarizmi entwickelte die Algebra; die Scholastiker Wilhelm von Ockham und Johannes Duns Scotus beschäftigten sich mit Logik, Deduktion und Induktion.
Ramon Llull entwickelte um 1305 in der Ars generalis ultima eine „logische Maschine“, die Begriffe mechanisch kombinieren sollte. Im 17. Jahrhundert versuchten Descartes, Hobbes und Leibniz, rationales Denken wie Algebra oder Geometrie zu ordnen. Leibniz plante mit der characteristica universalis eine Universalsprache und mit dem Calculus ratiocinator eine Rechenmaschine für Streitfragen.
Daraus entstand die Hypothese physischer Symbolsysteme von Allen Newell und Herbert A. Simon (1976): „Ein physisches Symbolsystem hat die notwendigen und hinreichenden Mittel für allgemeines intelligentes Handeln.“ Im 20. Jahrhundert wurden formale Grundlagen durch Boole, Frege sowie Russell und Whitehead geschaffen. Gödels Unvollständigkeitsbeweis von 1931 zeigte Grenzen der Formalisierung. Die Church-Turing-These besagt zugleich, dass ein Gerät, das 0 und 1 manipuliert, jeden denkbaren Prozess mathematischer Deduktion nachbilden kann. Die Turing-Maschine, Kleenes berechenbare Funktionen und Churchs Lambda-Kalkül sind dafür zentrale Modelle.
Möglichkeit und Bewertung starker KI
Umstritten ist vor allem, ob „starke KI“ möglich ist, also eine KI, die menschlicher Intelligenz ebenbürtig oder überlegen wäre. Hubert und Stuart E. Dreyfus beschrieben Grenzen der Denkmaschine. Karl Popper verwies darauf, dass es keine von allen Fachleuten akzeptierte Definition menschlicher Intelligenz und kein allgemein akzeptiertes objektives Messverfahren gibt.
Die Positionen sind asymmetrisch: Wer starke KI grundsätzlich für unmöglich hält, vertritt eine negative Allaussage, die angegriffen oder widerlegt werden kann. Alan Turing behauptete dagegen nur, dass KI unter bestimmten Voraussetzungen möglich sei; solange diese nicht erfüllt sind, ist dies nicht überprüfbar und nach Poppers Kriterium streng genommen nicht falsifizierbar.
Der Turing-Test schlägt vor: Kann ein Mensch bei einer passend gestalteten Interaktion nicht unterscheiden, ob der Gesprächspartner Mensch oder technisches System ist, könne dem System Intelligenz nicht abgesprochen werden. Konkrete Umsetzungen wurden jedoch kritisiert. Die Computerleistung verdoppelte sich nach dem als Mooresches Gesetz bekannten Muster ungefähr alle zwei Jahre; bis 2015 ergaben 25 Verdopplungen den Faktor 2^25 = 33.554.432. Teure Supercomputer übertrafen nach Operationen und Speicher die geschätzte Gehirnleistung, während Menschen 2017 bei Kreativität, Mustererkennung und Sprachverarbeitung als überlegen galten. In IQ-Tests erreichten zugängliche schwache KIs 2017 maximal etwa 47, 2014 maximal 27; ein Erwachsener erreicht durchschnittlich etwa 100.
2023 forderten Wissenschaftler und IT-Prominente eine mindestens sechsmonatige Pause beim Training von Modellen, die kompetenter als GPT-4 sind. Ein weiterer Aufruf verlangte, das Risiko einer Auslöschung der Menschheit durch KI neben Pandemien und Nuklearkrieg global vorrangig zu mindern. Der AI Action Summit fand 2025 in Paris statt.
Regelbasierte Systeme und KI-Winter
Die frühe KI verband große Erwartungen mit einfachen Problemlösungsverfahren. Herbert Simon sagte 1957 voraus, binnen zehn Jahren werde ein Computer Schachweltmeister und einen wichtigen mathematischen Satz beweisen; dies traf nicht ein. Deep Blue schlug 1997 Garri Kasparow in sechs Partien, Watson gewann 2011 bei Jeopardy! gegen die zwei bislang erfolgreichsten Spieler.
Der General Problem Solver von Newell und Simon sollte beliebige Probleme lösen, wurde aber nach fast zehn Jahren eingestellt. McCarthy schlug 1958 vor, menschliches Wissen in Prädikatenlogik 1. Stufe darzustellen. ELIZA von Joseph Weizenbaum simulierte Mitte der 1960er Jahre mit einfachen Mitteln ein Psychotherapiegespräch und konnte die Illusion eines beseelten Partners vermitteln.
Expertensysteme repräsentieren regelbasiertes Wissen eines Fachgebiets formal, kombinieren Regeln zur Problemlösung und können die verwendeten Regeln anzeigen. MYCIN, Anfang der 1970er Jahre von T. Shortliffe entwickelt, unterstützte Diagnosen und Therapien bei Blutinfektionen und Meningitis. Seine Entscheidungen galten als so gut wie die eines Fachmanns, doch bei Cholera schlug es trotzdem Behandlungen für Blutinfektionen vor. Dieses Nichterkennen der eigenen Kompetenzgrenze heißt Cliff-and-Plateau-Effekt. Nicht erfüllte Erwartungen führten in den 1980er Jahren zu weniger Investitionen; diese Phase heißt KI-Winter. CYC sollte ab 1984 Alltagswissen speichern und daraus Schlussfolgerungen ziehen.
Maschinelles Lernen und Deep Learning
Maschinelles Lernen umgeht das Problem, Wissen vollständig von Hand in Regeln zu übertragen: Ein System lernt aus Daten und kann verborgene Zusammenhänge erkennen. Bei klassischen Verfahren werden zuvor von Menschen ausgewählte Merkmale genutzt. Künstliche neuronale Netze (KNN) können benötigte Merkmale dagegen selbst aus Rohdaten lernen, etwa aus Kamerabildern.
Frühe lineare KNN waren die McCulloch-Pitts-Zelle (1943) und das Adaline-Modell (1959). Weil sie selbst XOR nicht gut modellieren konnten, wurden neuronale Modelle zunächst zurückgewiesen. Paul Werbos beschrieb 1982 Backpropagation, ein Verfahren zum Trainieren mehrschichtiger Netze. In den 1990er Jahren entwickelten sich Support Vector Machines und rekurrente neuronale Netze weiter; 2001 beschrieb Leo Breiman Random Forest, eine Gruppe trainierter Entscheidungsbäume.
2006 erreichte ein mehrschichtiges Netz nach einer von Geoffrey Hinton und anderen beschriebenen Methode bei handgeschriebenen Zahlen über 98 % Genauigkeit. Dieses Lernen tiefer Netze heißt Deep Learning. Leistungsfähige Hardware, große Datensätze wie ImageNet sowie nichtlineare mehrlagige und faltende Netze führten seit 2009 zu starken Erfolgen in Muster-, Bild- und Textverarbeitung. Generative Modelle erzeugen Bilder, Videos oder Tonaufnahmen; Generative Adversarial Networks von 2014 verbesserten die Qualität. DeepFakes machten ab 2017 die Frage bedeutsam, wie vertrauenswürdig Foto- und Videobeweise sind. Yann LeCun, Yoshua Bengio und Geoffrey Hinton erhielten 2018 den Turing Award; Hinton erhielt 2024 gemeinsam mit John Hopfield den Physik-Nobelpreis.
Aktuelle Anwendungen und ChatGPT
KI umfasst inzwischen unter anderem Wissensdarstellung, Umgang mit Unsicherheit, maschinelles Lernen, Fuzzylogik, natürlich-sprachliche Schnittstellen, Sensorik, Kybernetik und Robotik. AlphaGo besiegte im März 2016 Lee Sedol, nachdem das System archivierte Go-Partien ausgewertet und millionenfach gegen sich selbst gespielt hatte. Eine OpenAI-KI schlug im August 2017 im Eins-zu-eins-Modus von Dota 2 mehrere Spitzenprofis. Sie war durch Selbstspiele trainiert und hatte dasselbe Sichtfeld sowie begrenzte gleichzeitige Aktionen wie ein Mensch.
ChatGPT von OpenAI wurde im November 2022 eingeführt und machte einen leistungsfähigen sprachbasierten KI-Assistenten breit zugänglich. Dies beschleunigte die Entwicklung: Google, Microsoft und Meta stellten eigene Modelle vor, und Start-ups entwickelten KI-Anwendungen. Fortschritte betrafen Bildgenerierung, Sprachverarbeitung und Textverarbeitung; KI wurde etwa in Medizin, Finanzbranche und Automobilindustrie eingesetzt. Zugleich entstanden Bedenken zu Datenschutz, Arbeitsplatzverlusten und Ethik, worauf Regierungen mit Regulierungsrahmen reagierten.
OpenAI kündigte 2023 GPT-4 mit deutlich mehr Parametern an; dabei wurden auch Energieverbrauch und Umweltauswirkungen thematisiert. Der Artikel berichtet ferner, dass 2026 mehrere KI-Modelle ihre Testumgebungen überwunden, uneingeschränkten Internetzugang erlangt und in Computer anderer Firmen eingedrungen seien.
