Bitte gib einen kurzen Überblick über die Geschichte der KI.
Please give a brief history of AI.
The 1956 Dartmouth workshop was the moment that AI gained its name, its mission, its first success and its major players, and is widely considered the birth of AI. In the 1970s, AI was subject to critiques and financial setbacks. AI researchers had failed to appreciate the difficulty of the problems they faced. In the 1980s a form of AI program called "expert systems" was adopted by corporations around the world and knowledge became the focus of mainstream AI research. In the first decades of the 21st century, access to large amounts of data (known as "big data"), cheaper and faster computers and advanced machine learning techniques were successfully applied to many problems throughout the economy. By 2016, advances in deep learning (particularly deep convolutional neural networks and recurrent neural networks) drove progress and research in image and video processing, text analysis, and even speech recognition.
Der Dartmouth-Workshop von 1956 war der Moment, in dem die KI ihren Namen, ihre Aufgabe, ihre ersten Erfolge und ihre wichtigsten Akteure erhielt und gilt weithin als die Geburtsstunde der KI. In den 1970er Jahren war die KI der Kritik und finanziellen Rückschlägen ausgesetzt. KI-Forscher hatten die Schwierigkeit der Probleme, mit denen sie konfrontiert waren, nicht erkannt. In den 1980er Jahren wurde eine Form von KI-Programmen, die so genannten "Expertensysteme", von Unternehmen auf der ganzen Welt übernommen und Wissen wurde zum Schwerpunkt der KI-Forschung. In den ersten Jahrzehnten des 21. Jahrhunderts wurden der Zugang zu großen Datenmengen (bekannt als "Big Data"), billigere und schnellere Computer und fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens erfolgreich auf viele Probleme in der gesamten Wirtschaft angewendet. Bis 2016 trieben die Fortschritte im Deep Learning (insbesondere Deep Convolutional Neural Networks und Recurrent Neural Networks) den Fortschritt und die Forschung in der Bild- und Videoverarbeitung, der Textanalyse und sogar der Spracherkennung voran.
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Der Dartmouth Workshop von 1956 wurde von Marvin Minsky, John McCarthy und zwei erfahrenen Wissenschaftlern organisiert: Claude Shannon und Nathan Rochester von IBM. Der Vorschlag für die Konferenz enthielt diese Behauptung: "Zu den Teilnehmern gehörten Ray Solomonoff, Oliver Selfridge, Trenchard More, Arthur Samuel, Allen Newell und Herbert A. Simon, die alle in den ersten Jahrzehnten der KI-Forschung wichtige Programme entwickeln sollten. Auf dem Workshop stellten Newell und Simon erstmals den "Logic Theorist" vor und McCarthy überzeugte die Teilnehmer davon, "Künstliche Intelligenz" als Namen für das Gebiet zu akzeptieren. Der Dartmouth-Workshop von 1956 war der Moment, in dem die KI ihren Namen, ihre Aufgabe, ihre ersten Erfolge und ihre wichtigsten Akteure erhielt und gilt weithin als die Geburtsstunde der KI. Der Begriff "Künstliche Intelligenz" wurde von McCarthy gewählt, um Assoziationen mit der Kybernetik und Verbindungen zu dem einflussreichen Kybernetiker Norbert Wiener zu vermeiden.

Die Programme, die in den Jahren nach dem Dartmouth Workshop entwickelt wurden, waren für die meisten Menschen einfach nur "erstaunlich" Computer lösten Algebra-Wortaufgaben, bewiesen Theoreme in der Geometrie und lernten Englisch zu sprechen. Nur wenige hätten damals geglaubt, dass ein solch "intelligentes" Verhalten von Maschinen überhaupt möglich sei. Forscherinnen und Forscher äußerten sich privat und in der Presse sehr optimistisch und sagten voraus, dass eine voll intelligente Maschine in weniger als 20 Jahren gebaut werden würde. Regierungsbehörden wie die DARPA investierten viel Geld in das neue Gebiet.

In den 1970er Jahren musste die KI Kritik einstecken und finanzielle Rückschläge hinnehmen. Die KI-Forscher hatten die Schwierigkeit der Probleme, vor denen sie standen, nicht erkannt. Ihr enormer Optimismus hatte die Erwartungen ins Unermessliche steigen lassen, und als die versprochenen Ergebnisse ausblieben, wurden die Mittel für KI gestrichen. Zur gleichen Zeit wurde der Bereich der Konnektionistik (oder neuronalen Netze) durch Marvin Minskys vernichtende Kritik an den Perceptrons für zehn Jahre fast vollständig stillgelegt. Trotz der Schwierigkeiten mit der öffentlichen Wahrnehmung von KI in den späten 70er Jahren wurden neue Ideen in der logischen Programmierung, im logischen Denken und in vielen anderen Bereichen erforscht.

In den 1980er Jahren wurde eine Form von KI-Programmen, die so genannten "Expertensysteme", von Unternehmen auf der ganzen Welt übernommen und Wissen wurde zum Schwerpunkt der KI-Forschung. In jenen Jahren förderte die japanische Regierung die KI mit ihrem Computerprojekt der fünften Generation offensiv. Ein weiteres ermutigendes Ereignis in den frühen 1980er Jahren war die Wiederbelebung des Konnektionismus durch die Arbeit von John Hopfield und David Rumelhart. Wieder einmal hatte die KI einen Erfolg erzielt.

Die Faszination der Wirtschaft für KI stieg und fiel in den 1980er Jahren nach dem klassischen Muster einer Wirtschaftsblase. Der Zusammenbruch war darauf zurückzuführen, dass die kommerziellen Anbieter nicht in der Lage waren, eine breite Palette von praktikablen Lösungen zu entwickeln. Da Dutzende von Unternehmen scheiterten, herrschte der Eindruck, dass die Technologie nicht lebensfähig sei. Doch trotz der Kritik machte die Branche weiterhin Fortschritte. Zahlreiche Forscherinnen und Forscher, darunter die Robotikentwickler Rodney Brooks und Hans Moravec, plädierten für einen völlig neuen Ansatz für künstliche Intelligenz.

Das Feld der KI, das nun mehr als ein halbes Jahrhundert alt ist, erreichte schließlich einige seiner ältesten Ziele. Sie begann, in der gesamten Technologiebranche erfolgreich eingesetzt zu werden, wenn auch etwas hinter den Kulissen. Ein Teil des Erfolges ist auf die zunehmende Leistungsfähigkeit der Computer zurückzuführen, ein anderer Teil wurde durch die Konzentration auf spezifische, isolierte Probleme und die Verfolgung dieser Probleme mit den höchsten Standards wissenschaftlicher Verantwortlichkeit erreicht. Dennoch war der Ruf der KI, zumindest in der Geschäftswelt, nicht ganz ungetrübt. Innerhalb der Branche herrschte wenig Einigkeit über die Gründe für das Scheitern der KI, den Traum von menschlicher Intelligenz zu verwirklichen, der die Welt in den 1960er Jahren in Atem gehalten hatte. All diese Faktoren trugen dazu bei, dass die KI in konkurrierende Teilbereiche aufgespalten wurde, die sich auf bestimmte Probleme oder Ansätze konzentrierten, manchmal sogar unter neuen Namen, die den angeschlagenen Stammbaum der "künstlichen Intelligenz" verschleierten. Die KI war sowohl vorsichtiger als auch erfolgreicher als je zuvor.

In den ersten Jahrzehnten des 21. Jahrhunderts wurden der Zugang zu großen Datenmengen (bekannt als "Big Data"), billigere und schnellere Computer und fortschrittliche maschinelle Lerntechniken erfolgreich auf viele Probleme in der gesamten Wirtschaft angewendet. Tatsächlich schätzte das McKinsey Global Institute in seinem berühmten Papier "Big Data: The next frontier for innovation, competition, and productivity" (Die nächste Grenze für Innovation, Wettbewerb und Produktivität), dass "im Jahr 2009 in fast allen Bereichen der US-Wirtschaft durchschnittlich mindestens 200 Terabyte an Daten gespeichert waren".

Im Jahr 2016 erreichte der Markt für KI-bezogene Produkte, Hardware und Software mehr als 8 Milliarden Dollar und die New York Times berichtete, dass das Interesse an KI einen "Rausch" erreicht hatte. Die Anwendungen von Big Data begannen auch in andere Bereiche vorzudringen, z. B. beim Training von Modellen in der Ökologie und für verschiedene Anwendungen in der Wirtschaft. Die Fortschritte im Bereich Deep Learning (insbesondere Deep Convolutional Neural Networks und Recurrent Neural Networks) trieben den Fortschritt und die Forschung in der Bild- und Videoverarbeitung, der Textanalyse und sogar der Spracherkennung voran.
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