KI-Winter

Definition und Bedeutung

Als KI-Winter bezeichnet man Phasen in der Geschichte der künstlichen Intelligenz (KI), in denen öffentliche und private Forschungsförderung, die Finanzierung von Start-ups und weitere Investitionen in KI stark zurückgehen. Gleichzeitig macht das Fach zumindest gemessen an den zuvor geweckten, oft überzogenen Erwartungen nur geringe Fortschritte.

Ein KI-Winter entspricht damit dem „Tal der Enttäuschungen“ im Hype-Zyklus: Auf große Aufmerksamkeit und hohe Erwartungen folgt Ernüchterung. Als mögliche Ursache nennt der Artikel die Verbindung aus starker Medienpräsenz sowie oft vagen und wenig trennscharfen Definitionen von künstlicher Intelligenz.

Erster KI-Winter

Der erste KI-Winter begann Anfang der 1970er Jahre. Ein Auslöser war das 1969 veröffentlichte Buch von Marvin Minsky und Seymour Papert über Perzeptronen. Perzeptronen sind ein Ansatz aus dem Bereich künstlicher neuronaler Netze; das Buch zeigte die damaligen Grenzen dieses Ansatzes auf.

Für noch größere Ernüchterung sorgte 1973 der „Lighthill report“, eine von James Lighthill im Auftrag des britischen Parlaments erstellte Evaluation der KI-Forschung. In der Folge kürzte unter anderem die US-amerikanische Forschungsbehörde DARPA ihre Fördermittel für KI stark.

Zweiter KI-Winter

In den 1980er Jahren erholte sich das Forschungsfeld zunächst. Besonders große Hoffnungen richteten sich auf Expertensysteme, also Programme, die spezialisiertes Fachwissen zur Lösung von Problemen verwenden, und auf Lisp-Maschinen, speziell für die Programmiersprache Lisp entwickelte Computer.

Der zweite KI-Winter begann 1987, nachdem die hochgesteckten Erwartungen an diese Ansätze enttäuscht worden waren. Roger Schank hatte diese Entwicklung bereits 1984 auf der Jahrestagung der American Association of Artificial Intelligence (AAAI) vorhergesagt.