Die Identitätskrise der KI – Teil 02

2. Die historischen Wurzeln der definitorischen Instabilität der KI
Autor: Matthias Bühler
Redaktor: Johannes Herold

Die Debatte um KI ist nichts Neues – sie besteht schon seit Jahrzehnten. Die Wurzeln vieler der in moderner Software verwendeten Computeralgorithmen reichen bis in die 1960er und 1970er Jahre zurück. Wir sehen ausserdem, dass sich der Fortschritt beschleunigt hat und werden einige der Gründe dafür untersuchen.

1950: Alan Turings Abhandlung stellt die Frage nach „denkenden Maschinen“ als philosophisches Problem dar.

1956: Die Dartmouth-Konferenz etabliert die KI als wissenschaftliches Fachgebiet.
1970er-1980er Jahre: Die KI-Forschung konzentriert sich auf Expertensysteme.
1980er-1990er Jahre: „KI-Winter“ aufgrund der Anfälligkeit und Inflexibilität von Expertensystemen.

1990er Jahre: Die KI-Forschung verlagert sich zunehmend von regelbasierten Systemen hin zum Maschinellen Lernen.

1996/1997: Deep Blue besiegt Kasparow im Schach.

2010er Jahre: Deep Learning markiert einen grossen technischen Sprung.

2012: Die Umnutzung von GPUs führt zu Durchbrüchen im Deep Learning.

2015: Über-Menschliche Leistung bei der Bildklassifizierung.

2017: Die Entwicklung der „Transformer-Architektur“ ermöglicht einen Sprung in der Sprachmodellierung.

2018: Veröffentlichung von GPT-1.0.

2022: Veröffentlichung von ChatGPT (mit GPT-3.5) im November.

2024: Zunehmende Beliebtheit von agentenbasierten KI-Systemen.

2025: Erste Veröffentlichung von DeepSeek, einem „Schlussfolgerungs-LLM“.

Von der Philosophie zur Technik: Turings grundlegende Mehrdeutigkeit

Alan Turings Abhandlung aus dem Jahr 1950 definierte die Frage nach „denkenden Maschinen“ grundlegend nicht als technisches Problem, sondern als philosophische Frage danach, was es bedeutet, wenn eine Maschine intelligentes Verhalten zeigt. Der entsprechend benannte „Turing-Test“ sah vor, dass eine Maschine als intelligent gelten sollte, wenn sie einen menschlichen Prüfer im Gespräch von ihrer Intelligenz überzeugen konnte. Damit wurde künstliche Intelligenz vom subjektiven menschlichen Urteil abhängig gemacht und nicht von internen Mechanismen oder wissenschaftlich messbaren Leistungsbenchmarks.

Turings Abhandlung schlug vor, künstliche Intelligenz anhand subjektiver menschlicher Urteile statt anhand wissenschaftlich messbarer Benchmarks zu bewerten.

Die Mehrdeutigkeit des Begriffs KI setzte sich fort: Sie wurde zunehmend durch die Simulation einer Ähnlichkeit mit menschlichem Verhalten definiert, anstatt durch eine Definition, die ausdrücklich von der menschlichen Natur abgekoppelt ist. Der Begriff KI konnte sich sowohl auf regelbasierte Systeme als auch auf neuronale Netze beziehen, die lediglich durch den Anspruch vereint waren, in „einem bestimmten“ Bereich intelligentes Verhalten zu zeigen.

Die Dartmouth-Konferenz und die Festlegung der Terminologie

Im Jahr 1956 etablierte die Dartmouth-Konferenz die KI offiziell als wissenschaftliches Fachgebiet, basierend auf der von ihren Organisatoren – McCarthy, Minsky, Rochester und Shannon – geteilten Annahme, dass jeder Aspekt des Lernens oder jedes andere Merkmal der Intelligenz grundsätzlich so präzise beschrieben werden kann, dass eine Maschine dazu gebracht werden kann, dies zu simulieren.

Damit erhielt das Fachgebiet eine klarere Definition dessen, was es zu simulieren vorgab – im Sinne wissenschaftlicher Kriterien, nicht anhand der tatsächlich entstehenden Fähigkeiten dessen, was das entwickelte System aufbauen oder erschaffen konnte.

In den folgenden Jahrzehnten spaltete sich die KI-Forschung in zwei Ansätze auf: die Symbolisten, die explizite Regeln und symbolische Darstellungen verwendeten, und die Konnektionisten, die neuronale Netze nutzten, um aus Daten zu lernen. Diese Zweiteilung besteht bis heute fort und spiegelt grundlegende Meinungsverschiedenheiten über den Begriff „Intelligenz“ wider, wobei die KI unterschiedliche philosophische und technische Ausrichtungen umfasst. Die Tatsache, dass symbolische Expertensysteme und neuronale Netze unterschiedliche Probleme mit völlig unterschiedlichen Ansätzen angehen und beide als KI bezeichnet wurden, unterstreicht die tatsächliche konzeptionelle Meinungsverschiedenheit und nicht blosse terminologische Unterschiede.

Fortsetzung folgt.