Haben Sie sich je gefragt, wie KI zu dem wurde, was sie heute ist?
Die Geschichte der künstlichen neuronalen Netze (KNN) ist so faszinierend wie die des menschlichen Gehirns selbst. Schon in den 1940er Jahren träumten Wissenschaftler davon, das Gehirn nachzubilden und damit Maschinen zu erschaffen, die denken können. Die Idee war bahnbrechend: ein Computer, der Muster erkennt, Ähnlichkeiten findet und Daten wiederherstellt, ähnlich unserem Gehirn.
In der Oktoberausgabe 1988 der c’t tauchten die Autoren Heinz Werntges und Rolf Eckmiller tief in die Materie ein. Sie erläuterten die Funktion neuronaler Computer und stellten fest, dass weniger pessimistisch denkende Zeitgenossen endlich den richtigen Weg beschritten sahen, um einen wirklich intelligenten Rechner zu schaffen. Einen, der in Umgangssprache kommuniziert, Simultanübersetzungen beherrscht und kreativ agiert.
Doch die Anfänge waren bescheiden. Mangels Rechenleistung beschränkte sich die Forschung auf kleine Testnetze und Experimente mit verschiedenen Netztopologien. Dennoch träumten Forscher von einer Zukunft mit Parallelrechnern und optischen Neurocomputern.
Interessanterweise hat das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) dreißig Jahre später ein Projekt vorgestellt, in dem ein Roboter mittels Deep-Learning Jonglieren lernt – ein Traum, der in der Amiga-Grafikdemo der 1980er Jahre begann.
Heutzutage sind künstliche neuronale Netze allgegenwärtig. Sie werden für Texterkennung, Datenanalyse und sogar zur Identifizierung von Smartphone-Besitzern mittels Gesichtserkennung eingesetzt. Die Vision selbstlernender Computer, die sich durch Training und Selbstorganisation weiterentwickeln, ist längst Realität geworden.