Geschichte der KI | Die wichtigsten Meilensteine im Überblick

Künstliche Intelligenz (KI) ist heute aus unserem Alltag kaum noch wegzudenken. Sie kommt in Smartphones, Suchmaschinen, Software und vielen anderen Anwendungen zum Einsatz.

Doch die Geschichte der KI begann nicht erst mit ChatGPT oder modernen generativen KI-Tools. Ihre Wurzeln reichen bis in die Mitte des 20. Jahrhunderts zurück.

Von den ersten Überlegungen zu denkenden Maschinen über neuronale Netze und maschinelles Lernen bis hin zu generativer und agentischer KI hat sich das Forschungsgebiet stark verändert.

Hier erfährst du, wie sich die Technologien entwickelt haben, die wir heute nutzen.

Ein kurzer Überblick über die Geschichte der KI

Die Geschichte der KI ist lang und komplex. Zu den wichtigsten Meilensteinen gehören:

KI in Mythos und Fiktion

Die Vorstellung von intelligenten Maschinen ist viel älter als die moderne KI.

Bereits in der griechischen Mythologie finden sich Geschichten über Automaten wie den Bronzegiganten Talos.

Auch in der Literatur tauchen künstliche Maschinen auf. Jonathan Swift beschrieb 1726 in Gullivers Reisen eine fiktive Maschine, die Bücher schreiben kann.

Der Begriff ‚Roboter‘ stammt aus dem Theaterstück Rossums Universalroboter von Karel Čapek aus dem Jahr 1920.

Diese Beispiele zeigen, wie uns die Vorstellung von Maschinen mit menschlichen Fähigkeiten schon seit Jahrhunderten beschäftigt.

1950er- und 1960er-Jahre: Die Anfänge der modernen KI

In den 1950er- und 1960er-Jahren entstanden wichtige Grundlagen der modernen KI.

1950: Der Turing-Test. Alan Turing beschäftigte sich in seinem Aufsatz „Computing Machinery and Intelligence“ mit der Frage, ob Maschinen denken können. Sein Gedankenexperiment wurde später als Turing-Test bekannt.

1956: Der „Logic Theorist“. Allen Newell, Herbert A. Simon und Cliff Shaw entwickelten ein Computerprogramm, das logisch argumentieren und mathematische Theoreme beweisen konnte. Es gilt als eines der ersten KI-Programme.

1956: Der Dartmouth-Workshop. John McCarthy und seine Kollegen organisierten eine Konferenz, die als wichtiger Ausgangspunkt für KI als eigenständiges Forschungsgebiet gilt. Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ war bereits im 1955 eingereichten Vorschlag für den Workshop verwendet worden.

1957: Das Perzeptron. Frank Rosenblatt entwickelte ein frühes neuronales Netzwerk, das durch Lernen Muster erkennen konnte.

1959: Der Begriff „maschinelles Lernen“. Arthur Samuel verwendete den Begriff in einer Veröffentlichung über ein Computerprogramm, das Dame spielen konnte.

1966: ELIZA. Joseph Weizenbaum entwickelte mit ELIZA einen frühen Chatbot. Das Programm konnte durch das Erkennen von Sprachmustern Gespräche zwischen Mensch und Maschine simulieren.

1970er-Jahre: Der erste KI-Winter

Auf die frühen Erfolge folgte in den 1970er-Jahren eine Phase der Ernüchterung.

Die Computer waren noch nicht leistungsfähig genug für viele komplexe Aufgaben, daher blieben die Ergebnisse hinter den Erwartungen zurück.

In der Folge nahm das Interesse an KI ab und Forschungsgelder wurden gekürzt. Diese Phase wird als ‚KI-Winter‘ bzw. ‚erster KI-Winter‘ bezeichnet.

1980er- und 1990er-Jahre: Expertensysteme und maschinelles Lernen

In den 1980er-Jahren gewannen sogenannte Expertensysteme an Bedeutung. Sie nutzten große Sammlungen von ‚Wenn-Dann‘-Regeln, um bestimmte Aufgaben zu lösen.

1986 zeigten Geoffrey Hinton, David Rumelhart und Ronald Williams, wie sich mehrschichtige neuronale Netze mit Backpropagation (Fehlerrückführung) trainieren lassen. Das führte zu einem neuen Interesse an neuronalen Netzen.

Anfang der 1990er-Jahre setzte Yann LeCun konvolutionelle neuronale Netze (CNNs) zur Erkennung handgeschriebener Ziffern ein. Solche Netzwerke wurden später für die Bildverarbeitung wichtig.

Zunächst folgte in den nächsten Jahren jedoch ein weiterer KI-Winter. Ein Grund dafür war, dass sich Expertensysteme als zu unflexibel für viele Aufgaben in der realen Welt erwiesen.

Ende der 1990er- bis 2010er-Jahre: Der Aufstieg von Deep Learning

In den folgenden Jahren entwickelten sich die technischen Grundlagen der KI weiter.

1997: Deep Blue. Das von IBM entwickelte Schachprogramm Deep Blue besiegte den Schachweltmeister Garry Kasparov.

1997: LSTM. Long Short-Term Memory (LSTM) wurde entwickelt, um Informationen über längere Zeiträume zu verarbeiten. Die Technologie spielt unter anderem bei der Verarbeitung natürlicher Sprache eine wichtige Rolle.

1999: GPUs. NVIDIA brachte die GeForce 256 auf den Markt und bezeichnete sie als erste GPU (Graphic Processing Unit). GPUs ermöglichen die komplexen Berechnungen, die auch für fortschrittliche KI-Modelle benötigt werden.

2007: ImageNet. Das ImageNet-Projekt wurde gestartet und entwickelte sich zu einem wichtigen Datensatz für Computer Vision (computerbasiertes Sehen).

2012: AlexNet. Ein tiefes neuronales Netzwerk namens AlexNet erzielte einen Erfolg beim ImageNet-Wettbewerb. Dabei kamen GPUs für das Training zum Einsatz. Der Erfolg trug dazu bei, Deep Learning stärker in den Mittelpunkt der KI-Forschung zu rücken.

2016: AlphaGo. Das KI-System AlphaGo von Google DeepMind besiegte den Go-Spieler Lee Sedol.

2017: Transformer. Google-Forscher stellten die Transformer-Architektur vor. Sie wurde zu einer wichtigen Grundlage für spätere generative KI und große Sprachmodelle.

2020er-Jahre: Generative KI und KI-Agenten

In den 2020er-Jahren beschleunigte sich die Entwicklung der KI.

2020: GPT-3. OpenAI stellte das große Sprachmodell GPT-3 vor. Es gehörte zu den frühen erfolgreichen Beispielen großer Sprachmodelle.

2021: DALL-E. OpenAI stellte DALL-E vor, ein Text-zu-Bild-Modell, das aus Textbeschreibungen Bilder erzeugen kann.

2022: ChatGPT. ChatGPT wurde eingeführt und löste großes Interesse an generativer KI aus. In der Folge wurden zahlreiche weitere KI-Technologien entwickelt.

2023: Offener Brief zur KI-Entwicklung. Zahlreiche Personen aus Technologie und KI-Forschung veröffentlichten einen offenen Brief, in dem sie aufgrund gesellschaftlicher Risiken eine Pause bei der Entwicklung fortschrittlicher KI forderten.

2024–2026: KI-Agenten. Neben generativen KI-Systemen gewinnen auch KI-Anwendungen an Bedeutung, die mehrere Schritte einer Aufgabe selbstständig planen und ausführen können. Solche Systeme werden häufig als KI-Agenten bezeichnet.

Die Geschichte der KI geht weiter

Die Geschichte der KI reicht von frühen Überlegungen zu intelligenten Maschinen bis zu den heutigen Systemen, die Texte, Bilder und andere Inhalte erzeugen und eigenständig komplexe Aufgaben ausführen können.

Die Entwicklung verlief dabei nicht geradlinig. Auf Phasen großer Fortschritte folgten auch Rückschläge wie die KI-Winter. Mehr Rechenleistung, größere Datenmengen und Fortschritte bei neuronalen Netzen führten schließlich zu den heutigen Möglichkeiten der KI.

Abschließend bleibt festzuhalten, dass die Entwicklung der KI noch längst nicht am Ende ist, sondern gerade erst begonnen hat. Wohin die Reise geht und wo möglicherweise auch Grenzen liegen, wird die Zukunft zeigen.

Häufig gestellte Fragen zur Geschichte der KI

Wer ist der Erfinder der KI?

Den einen Erfinder der KI gibt es nicht, aber einige Menschen haben besonders viel zu ihrer Entwicklung beigetragen.

John McCarthy gilt als einer der Begründer der KI. Er verwendete den Begriff ‚Künstliche Intelligenz‘ bereits 1955.

Weitere wichtige KI-Pioniere sind unter anderem Alan Turing, Marvin Minsky und Geoffrey Hinton.

Mit der Entwicklung der KI entstanden auch die Technologien, die heute für generative KI genutzt werden.

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Seit wann gibt es KI?

In der Science-Fiction-Literatur gibt es die Idee intelligenter Maschinen schon seit sehr langer Zeit.

Die moderne KI, wie wir sie heute kennen, entwickelte sich jedoch erst ab den 1950er-Jahren.

1956 wurde der Begriff ‚Künstliche Intelligenz‘ bei einem Workshop am Dartmouth-College in Hanover, New Hampshire, USA, verwendet.

Seitdem hat sich das Forschungsgebiet stark weiterentwickelt. Generative KI-Tools gehören zu den jüngeren Entwicklungen.

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Wie hat sich KI in den letzten Jahren entwickelt?

In den letzten Jahren hat sich die KI von klassischen Anwendungen und maschinellem Lernen hin zu generativer KI und KI-Agenten entwickelt.

2020 wurde GPT-3 vorgestellt, 2022 folgte ChatGPT. Seitdem geben zunehmend Systeme den Takt vor, die Inhalte erzeugen oder komplexe Aufgaben selbstständig ausführen können.

Wenn du überprüfen möchtest, ob ein Text von einer KI erstellt wurde, kannst du den AI-Detector von Quillbot nutzen.

Was ist ein KI-Modell?

Ein KI-Modell ist ein Programm, das Aufgaben löst und dabei menschliche Intelligenz nachahmt. Es verarbeitet Daten und erkennt darin Muster.