KI und Machine Learning

Eine kleine Geschichte der Künstlichen Intelligenz

Dr. Klaus Manhart hat an der LMU München Logik/Wissenschaftstheorie studiert. Seit 1999 ist er freier Fachautor für IT und Wissenschaft und seit 2005 Lehrbeauftragter an der Uni München für Computersimulation. Schwerpunkte im Bereich IT-Journalismus sind Internet, Business-Computing, Linux und Mobilanwendungen.

Die kommerzielle Wende: KI ab 2010

Die aktuelle KI-Phase startete etwa um 2010 mit der beginnenden Kommerzialisierung. KI-Anwendungen verließen die Forschungslabors und machten sich in Alltagsanwendungen breit. Insbesondere die KI-Gebiete maschinelles Lernen und Natural Language Processing boomen. Hinzu kommen neuronale Netze, die ihre zweite, diesmal sehr erfolgreiche Wiedergeburt erleben.

IBM Watson war 2011 Sieger in einem Wissensquiz mit menschlichen Kandidaten. IBM vermarktet Watson nun als kognitives System für verschiedene Einsatzbereiche.
IBM Watson war 2011 Sieger in einem Wissensquiz mit menschlichen Kandidaten. IBM vermarktet Watson nun als kognitives System für verschiedene Einsatzbereiche.
Foto: IBM

Die Hauptursachen für die kommerzielle Wende waren verbesserte KI-Verfahren und leistungsfähigere Software und Hardware: Softwareseitig erwiesen sich die weiter entwickelten neuronalen Netze und vor allem eine Variante - Deep Learning - als sehr robust und vielseitig einsetzbar. Weitere Trends wie Multi-Core-Architekturen, verbesserte Algorithmen und superschnelle In-Memory-Datenbanken machten KI-Anwendungen gerade auch für den Unternehmensbereich attraktiv. Ein zusätzlicher Faktor ist auch die zunehmende Verfügbarkeit großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus einer Vielzahl von Quellen wie Sensoren oder digitalisierten Dokumenten und Bildern, mit denen sich die Lernalgorithmen "trainieren" lassen.

Im Zuge dieser verbesserten technischen und ökonomischen Möglichkeiten entdeckten auch die großen IT-Konzerne die KI: Den Grundstein legte 2011 IBM mit Watson. Watson kann natürliche Sprache verstehen und schwierige Fragen sehr schnell beantworten. 2011 konnte Watson in einem US-amerikanischen TV-Quiz zwei menschliche Kandidaten beeindruckend schlagen. In der Folge baute IBM Watson zu einem kognitiven System aus, das Algorithmen der natürlichen Sprachverarbeitung und des Information Retrieval, Methoden des maschinellen Lernens, der Wissensrepräsentation und der automatischen Inferenz vereinte. Inzwischen wurde Watson in verschiedenen Gebieten wie Medizin und Finanzwesen erfolgreich angewendet und IBM hat einen Großteil seines Business auf Watson ausgerichtet.

Maschine schlägt Mensch: 2016 besiegte Google’s Machine Learning System AlphaGo den Weltmeister im Spiel Go.
Maschine schlägt Mensch: 2016 besiegte Google’s Machine Learning System AlphaGo den Weltmeister im Spiel Go.
Foto: Google

Andere Big Player zogen nach. Google, Microsoft, Facebook, Amazon und Apple investieren viele Millionen in KI und stellen KI-Anwendungen und -Services bereit. Das vorläufig letzte große Event der KI-Geschichte ereignete sich im letzten Jahr. Im Januar 2016 schlägt Google's AlphaGo den vermutlich weltbesten Go-Spieler mit 4 zu 1. Wegen der größeren Komplexität von Go im Vergleich zu Schach ist das japanische Brettspiel mit traditionellen Brute-Force-Algorithmen, wie sie noch Deep Blue verwendete, praktisch nicht bezwingbar. Deep Learning und andere aktuelle KI-Verfahren führten hier zum Erfolg.