Geschichte der KI: Von Turing bis zu Sprachmodellen

Kurz: KI ist seit den 1950er Jahren ein Forschungsfeld mit Aufschwüngen und Rückschlägen („KI-Winter“). Der heutige Durchbruch beruht auf drei Dingen: viele Daten, Grafikkarten und die Transformer-Architektur.

Genauer: Die Ideen sind alt, aber erst genug Daten und Rechenleistung machten sie praktisch nutzbar.

Im Detail

• 1950: Alan Turing stellt die Frage „Können Maschinen denken?“ (Turing-Test).
• 1956: Dartmouth-Konferenz, der Begriff „Artificial Intelligence“.
• 1958: Perceptron von Frank Rosenblatt, ein einzelnes lernendes Neuron.
• 1970er/80er: Regelbasierte Expertensysteme, dann erster KI-Winter (Erwartungen zu hoch).
• 1986: Backpropagation wird bekannt (Rumelhart, Hinton, Williams).
• 1997: Deep Blue schlägt Schachweltmeister Kasparow. LSTM wird vorgestellt.
• 2012: AlexNet gewinnt ImageNet mit GPUs, Beginn des Deep-Learning-Booms.
• 2013: Word2Vec. 2014: GANs, Seq2Seq mit Attention.
• 2016: AlphaGo schlägt Lee Sedol.
• 2017: „Attention Is All You Need“, die Transformer-Architektur.
• 2018–2020: BERT, GPT-2, GPT-3 (175 Mrd. Parameter), Skalierungsgesetze.
• 2022: Diffusionsmodelle (Stable Diffusion, DALL·E 2), ChatGPT macht KI massentauglich.
• 2023–2025: Offene Modelle (Llama), Multimodalität, Reasoning-Modelle, Agenten, EU AI Act.
• 2024: Nobelpreise für Hinton/Hopfield (Physik) und Hassabis/Jumper (Chemie, AlphaFold).

Siehe auch: Wie KI funktioniert: Überblick und Landkarte, transformer-architektur