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#TBT: Wann wird der nächste strenge Winter künstliche Intelligenz treffen?

Künstliche Intelligenz wird heute als universelle Lösung für viele Probleme angesehen, was jedoch nicht immer der Fall war. Es gab bereits zwei AI-Winter, und bald könnte ein neuer drohen. Aber warum hat künstliche Intelligenz tatsächlich kalte Füße bekommen?

Springt gleich drauf:

Was ist ein KI-Winter?

Im Winter kühlt das Wetter ab, es wird – zumindest stellenweise – frostig und unangenehm. Dies war in den als KI-Winter bezeichneten Zeiträumen nicht anders, aber diese Abkühlung hängt nicht mit den Wetterbedingungen zusammen, sondern mit dem Interesse, der Forschung und den Investitionen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz.

Erster KI-Winter: 1974-1980

Mit Mit den ersten maschinellen Übersetzungssystemen, die in den 1960er Jahren und damit auf dem Höhepunkt des Kalten Krieges entstanden, begann der erste Hype um Technologie, der später in der künstlichen Intelligenz für Aufsehen sorgte. Insbesondere die USA ergriffen die Gelegenheit, Nachrichten aus Russland und China so schnell und automatisch wie möglich zu übersetzen, um dem Klassenfeind immer einen Schritt voraus zu sein. Auch wenn sich schnell herausstellte, dass nicht alles so einfach wie erwartet war, legte dies den Grundstein für den KI-Boom.

Die amerikanische Agentur für fortgeschrittene Verteidigungsforschungsprojekte, kurz DARPA, investierte große Summen in die KI-Entwicklung und trieb die Technologie voran. Fast ohne Kontrolle oder strenge Bedingungen für die Forscher. Das Motto lautete: Hier ist das Geld, mach was draus und mach es schnell!

Die Erwartungen an künstliche Intelligenz waren zu hoch

Es würde nie gut gehen. Die Mansfield-Novelle zwang die DARPA, ihre Socken hochzuziehen und KI-Projekte gezielter und kontrollierter zu unterstützen. Nicht nur in den USA wurden Forscher jetzt kritischer gesehen: In Großbritannien veröffentlichte Professor Sir James Lighthill den sogenannten Lighthill-Bericht über künstliche Intelligenz. Er kam zu dem Schluss, dass die KI ein völliger Misserfolg war und nichts erreichen konnte, was auch mit anderen wissenschaftlichen Disziplinen nicht erreicht werden konnte. Viele der hochgelobten KI-Algorithmen würden aufgrund von Problemen in der realen Welt sofort versagen und wären nichts weiter als ein Spielzeug.

Dieser Schaden war angerichtet worden. KI-Forscher wie Hans Moravec kritisierten auch Kollegen, die viel zu hohe Erwartungen geweckt hatten als DARPA und Co. und es wagten, immer kühnere Vorhersagen über die Wunder der künstlichen Intelligenz zu treffen. Dies war kontraproduktiv: DARPA, einer der wichtigsten Sponsoren von AI, verlor das Interesse. Das SUR-Projekt der Carnegie Mellon University zum Verständnis der gesprochenen Sprache war ein Fiasko, und infolgedessen wurden weltweit immer mehr Mittel gekürzt. Der erste KI-Winter war da.

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Zweiter KI-Winter: 1987-1993

Im Laufe der 1980er Jahre entwickelte sich ein neues KI-System zu ein enormer erfolg. Das erste kommerzielle KI-System, XCON, wurde ebenfalls an der Carnegie Mellon University entwickelt und versprach den Unternehmen, die es verwendeten, Einsparungen in Millionenhöhe. Die Programmiersprache LISP wurde entwickelt und wurde zum gemeinsamen Nenner der AI-Entwickler. 1985 war eine völlig neue KI-Branche entstanden, die mehr als eine Milliarde Dollar in die Entwicklung investierte. Dies erforderte auch spezielle LISP-Hardware, die die neue Sprache verstehen und implementieren konnte.

1987 brach der Markt für diese Hardware jedoch vollständig ein, als das PC-Zeitalter mit den ersten Workstations von Unternehmen wie Sun Microsystems begann. Sie machten die teuren LISP-Maschinen, in die viele Unternehmen so viel Geld investiert hatten, überflüssig. Die Computer, an denen sich bald IT-Giganten wie Apple und IBM beteiligen, könnten einfach mehr leisten. Eine komplette Branche im Wert von einer halben Milliarde US-Dollar war innerhalb eines einzigen Jahres überflüssig geworden. Die Revolution aß ihre eigenen Kinder.

Es dauerte lange, bis sich die Industrie erholte, auch weil viele der hochgelobten LISP-Unternehmen später scheiterten. Erst in den frühen neunziger Jahren begann sich die künstliche Intelligenz zu erholen. Kleinere Projekte, die mit geringem Aufwand erfolgreich umgesetzt wurden, profitierten von der Technologie ebenso wie der immer schnelleren Zunahme von Rechenleistung und Speichervolumen, die auch immer billiger wurden. Spätestens Mitte der 2000er-Jahre waren auch die staatlichen Förderprogramme wieder deutlich angestiegen. DARPA erwachte auch aus seinem Schlaf zum Thema künstliche Intelligenz. Die EU hat Hunderte von Millionen in die KI gepumpt, ebenso wie China und Russland – der anhaltende Boom der künstlichen Intelligenz hatte begonnen.

Perspektiven für die Zukunft

Und wie ist die Wettervorhersage für AI heute? Kurz- bis mittelfristig hell und sonnig mit eher geringer Wahrscheinlichkeit einer spürbaren Abkühlung. Langfristig ist es jedoch durchaus möglich, dass die hohen Erwartungen, die derzeit an die Technologie gestellt werden, wieder auf die künstliche Intelligenz zurückkommen. Und dann wird es vielleicht Zeit, sich wieder warm zu machen, denn der Winter kommt …

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