Künstliche Intelligenz
Das Feld, das in weniger als einem Jahrzehnt von Science-Fiction zur prägenden Technologie unserer Ära wurde.
Frühe KI (1950er–1980er)
Alan Turing schlug 1950 den Turing-Test vor. Der Begriff „künstliche Intelligenz" wurde 1956 auf der Dartmouth-Konferenz geprägt. Früher Optimismus wich „KI-Wintern" – Phasen reduzierter Förderung, wenn versprochene Durchbrüche ausblieben. Expertensysteme der 1980er kodierten menschliches Wissen als Regeln, waren aber starr und konnten nicht lernen.
Maschinelles Lernen
Anstatt Regeln von Hand zu kodieren, lernen Systeme des maschinellen Lernens Muster aus Daten. Der Algorithmus passt interne Parameter an, um Fehler bei Trainingsbeispielen zu minimieren. Die Schlüsselerkenntnis: Gegeben genug Daten und Rechenleistung kann statistische Mustererkennung menschlich entworfene Regeln übertreffen.
Deep-Learning-Durchbruch (2012)
2012 gewann AlexNet – ein tiefes neuronales Netz von Geoffrey Hintons Team – den ImageNet-Wettbewerb mit enormem Vorsprung und senkte die Fehlerrate von 26% auf 15%. Dies löste die Deep-Learning-Revolution aus. Die gleiche Methode treibt nun Bilderkennung, Sprachassistenten und autonome Fahrzeuge an.
AlphaGo und bestärkendes Lernen
DeepMinds AlphaGo besiegte 2016 Weltmeister Lee Sedol im Go – einem Spiel mit mehr Stellungen als Atome im Universum. Das System lernte durch Millionen von Spielen gegen sich selbst. AlphaZero (2017) meisterte Schach, Go und Shogi auf übermenschlichem Niveau in 24 Stunden.
Transformer und große Sprachmodelle
Das Papier „Attention Is All You Need" (2017) stellte die Transformer-Architektur vor. GPT-3 (2020, 175 Milliarden Parameter) zeigte, dass Skalierung unvorhergesagte Fähigkeiten hervorbrachte. ChatGPT startete im November 2022 und erreichte 100 Millionen Nutzer in zwei Monaten – die schnellste Technologieakzeptanz der Geschichte.
KI in der Wissenschaft
AlphaFold2 (2020) löste das 50-jährige Problem der Proteinfaltung. Es hat seither Strukturen für über 200 Millionen Proteine veröffentlicht und könnte die Arzneimittelentdeckung um Jahrzehnte beschleunigen. KI wird auch zur Entdeckung neuer Antibiotika, zur Gestaltung von Fusionsreaktorkonfigurationen und zur Identifizierung von Gravitationswellen genutzt.
Risiken und Ethik
KI-Systeme übernehmen Verzerrungen aus Trainingsdaten. Gesichtserkennung hat höhere Fehlerquoten bei dunklerer Hautfarbe. Algorithmusbasierte Einstellungssysteme können diskriminieren. Deepfakes können Videos realer Personen fälschen. Autonome Waffen werfen tiefgreifende ethische Fragen auf.
KI und Kernenergie
KI wird zunehmend in der Kernforschung eingesetzt: Simulation von Fusionsplasmaverhalten, Analyse von Reaktorsensordaten zur Anomalieerkennung und Automatisierung der Inspektion nuklearer Anlagen. Umgekehrt wird die nukleare Abschreckungstheorie durch KI-gestützte Cyberangriffe herausgefordert, die Frühwarnsysteme deaktivieren könnten.