Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz (AI)

• 1961: Der erste Industrieroboter, Unimate, wurde in einer Fabrik installiert, ein Vorläufer von Automatisierung durch AI.

• 1966: Joseph Weizenbaum entwickelte Eliza, ein frühes Beispiel für Natural Language Processing (NLP).

• In den 1970er Jahren führte das Scheitern hochgesteckter Erwartungen zu einem Rückgang der Finanzierung und des Interesses an AI. Fortschritte blieben hinter den Versprechungen zurück.

• MYCIN (1976–1980): Ein medizinisches Diagnosesystem, das Wissen aus Datenbanken nutzte, legte den Grundstein für Expertensysteme.

• Unternehmen setzten AI ein, um spezifische Probleme in der Industrie zu lösen, was die kommerzielle Nutzung förderte.

• 1986: Geoffrey Hinton und andere Forscher entwickelten die Backpropagation-Methode, die das Training von mehrschichtigen neuronalen Netzen ermöglichte.

• Support Vector Machines (SVMs) und andere Algorithmen wurden populär.

• 1997: IBM's Deep Blue besiegte Schachweltmeister Garry Kasparov, was die Leistungsfähigkeit datengetriebener AI demonstrierte.

• Der Zugang zu größeren Datenmengen und leistungsfähigeren Prozessoren trieb die Forschung voran.

• 2006: Geoffrey Hinton popularisierte den Begriff Deep Learning, was die Nutzung tiefer neuronaler Netze beschleunigte.

• 2012: Der ImageNet-Wettbewerb wurde durch ein Deep-Learning-Modell gewonnen, das die Fehlerquote in der Bilderkennung drastisch reduzierte.

• Sprachassistenten: Siri (2011), Cortana und Alexa brachten AI in den Alltag.

• Autonomes Fahren: Fortschritte bei AI ermöglichten die Entwicklung von selbstfahrenden Autos.

• 2014: Ian Goodfellow stellte Generative Adversarial Networks (GANs) vor, die realistische Bilder und Videos erzeugen konnten.

• 2015: OpenAI wurde gegründet, mit der Mission, AI sicher und nützlich für die Menschheit zu entwickeln.

• 2018: OpenAI veröffentlichte GPT (Generative Pre-trained Transformer), ein Sprachmodell, das erstmals menschliche Sprache auf einem neuen Niveau verarbeiten konnte.

• 2019: GPT-2 beeindruckte mit 1,5 Milliarden Parametern und zeigte signifikante Fortschritte in Textgenerierung und Konversation.

• 175 Milliarden Parameter machten GPT-3 zum größten Sprachmodell seiner Zeit.

• Anwendungen: GPT-3 wurde für Chatbots, Content-Erstellung, Programmierung und vieles mehr eingesetzt.

• Einschränkungen: Trotz seiner Fähigkeiten litt GPT-3 an Problemen wie Halluzinationen (Erfindung von Fakten) und mangelndem Kontextverständnis.

• Parametrierung: GPT-4 nutzte eine noch größere Anzahl von Parametern (geschätzt über 1 Billion), was die Genauigkeit und Vielseitigkeit signifikant verbesserte.

• Gesundheitswesen: Unterstützung bei Diagnosen und personalisierter Medizin.

• Bildung: Adaptive Lernsysteme, die auf die individuellen Bedürfnisse von Schülern eingehen.

• Facility Management: Automatisierung von Wartungsprozessen, Energieoptimierung und intelligente Raumplanung.

• Multimodalität: GPT-4 konnte nicht nur Texte, sondern auch Bilder verstehen und generieren, was seine Anwendungsbereiche erweiterte.

• OpenAI legte großen Wert auf die ethische Nutzung von GPT-4 und implementierte Mechanismen, um Missbrauch zu verhindern.

• Kritische Stimmen warnten jedoch vor der potenziellen Abhängigkeit von solchen Modellen und deren Energieverbrauch.

• Marktgröße: Der globale AI-Markt erreichte 2023 einen Wert von über 500 Milliarden US-Dollar.

• GPU-Nutzung: Modelle wie GPT-4 benötigen Tausende GPUs und verbrauchen Terawattstunden an Energie.

• Arbeitsmarkt: Bis 2030 könnten AI-Technologien weltweit über 85 Millionen Arbeitsplätze automatisieren, aber auch 97 Millionen neue Arbeitsplätze schaffen (Quelle: WEF, 2020).

GPT-4 stellt den bisherigen Höhepunkt dieser Entwicklung dar und zeigt, wie weit AI in der Lage ist, Sprache, Bilder und komplexe Zusammenhänge zu verarbeiten. Die Geschichte der AI ist eine Geschichte von Innovation, Rückschlägen und Fortschritten – und sie ist längst nicht abgeschlossen.