Zeitleiste bemerkenswerter KI-Fortschritte

Im Laufe der Menschheitsgeschichte haben wir die Grenzen dessen, was wir für technisch möglich halten, verschoben und neue Wege erfunden, um Aufgaben zu erleichtern. Das Rad hat den Transport von Gegenständen beschleunigt, Telefone haben es zum Kinderspiel gemacht, in Kontakt zu bleiben, und das Internet hat die Art und Weise, wie wir interagieren, Inhalte verarbeiten und arbeiten, revolutioniert.

Eine schnell wachsende Technologieform ist die künstliche Intelligenz. Die Art und Weise, wie der menschliche Geist arbeitet und Gedanken übermittelt, ob geschrieben oder gesprochen, ist etwas, womit Maschinen historisch zu kämpfen hatten, aber mit der Einführung von ChatGPT-3 von OpenAI sind die Grenzen zwischen Ideen, die im menschlichen Geist und von einer Maschine geschaffen wurden, fast zusammengewachsen nicht zu unterscheiden.

Wie bei allem Neuen hat auch der Bereich der KI sein eigenes Vokabular. Einige der grundlegenden Begriffe, die Sie kennen sollten, sind:

KI (Künstliche Intelligenz) – Dies ist eine Art von Intelligenz, die in einer Maschine vorhanden ist, im Gegensatz zu menschlicher oder tierischer Intelligenz.

Maschinelles Lernen – Dieser Begriff bezieht sich auf den Prozess, wie eine KI basierend auf Erfahrung und nicht auf Programmierung „lernen“ kann.

Chatbot – Dies ist ein Programm, das in der Lage ist, mit Menschen über Text oder Sprache so zu kommunizieren, wie ein Mensch interagieren würde.

Deep Learning – Dies ist eine Funktion der KI, die das menschliche Gehirn imitiert, indem sie lernt, wie Daten strukturiert sind, anstatt einem vorprogrammierten Algorithmus zu folgen.

Neuronales Netzwerk – Ein Computersystem, das so konzipiert wurde, dass es wie das menschliche Gehirn funktioniert. Es ist in der Lage, Aufgaben auszuführen, die Sprache und Sicht erfordern, und sogar Strategien zu formulieren, um Spiele zu gewinnen.

Die fortschrittliche KI, die uns heute zur Verfügung steht, wurde nicht über Nacht erreicht, und es waren viele Schritte notwendig, um die KI bis zu diesem Punkt voranzubringen. Betrachten wir eine kurze Geschichte der KI und was diese Phasen waren.

1940er – 1950er Jahre

Wissenschaftler und Forscher begannen, mögliche Wege zur Schaffung eines künstlichen Gehirns zu diskutieren und zu erforschen, das in der Lage ist, wie ein Mensch zu denken und zu analysieren.

1956

Das Gebiet der KI wurde am Dartmouth College offiziell gegründet und die erste KI-Konferenz wurde abgehalten. Dies stellte einen entscheidenden Fortschritt auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens dar, da die Spitzenforscher auf diesem Gebiet zusammenkamen und Methoden zur Schaffung intelligenter Maschinen diskutierten.

1966

Ein Prototyp eines Chatbots namens ELIZA wurde erstellt. Diese KI war in der Lage, ein einfaches Gespräch mit einem Menschen zu führen. Es war auch eines der ersten Programme, das den Turing-Test durchführte (ein Test, der entwickelt wurde, um die Fähigkeit einer Maschine zu messen, menschenähnliches Verhalten an den Tag zu legen).

1969

In diesem Jahr wurde das erste selbstfahrende Auto gebaut. Die KI könnte das Fahrzeug sowohl auf der Straße halten als auch durch Hindernisse fahren. Der Gründer dieser Autofirma kaufte den Fraternal Order of Eagles, nur um ihn mit seinem anspruchsvollen Führungsstil zunichte zu machen. (Anscheinend funktioniert das, was mit KI funktioniert, nicht mit Menschen).

1980er

Verschiedene Branchen haben damit begonnen, fortschrittliche Entscheidungsfindungs-KI in ihrem täglichen Betrieb einzusetzen. Ausgehend vom Expertensystem könnte die KI Entscheidungen auf der Grundlage bestimmter Regeln und Kriterien treffen.

1997

Deep Blue, eine von IBM entwickelte schachspielende KI, besiegte den Weltmeister Garry Kasparov in einem Sechs-Spiele-Match. Dieser Sieg machte ihn zum ersten Computer, der ein Spiel gewann.

2011

Watson, ein weiteres KI-Programm von IBM, besiegt menschliche Gegner in der Show Jeopardy!. Dies war eines der ersten Male, dass KI in einem großen, öffentlichen Forum die Fähigkeit demonstriert hat, natürliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten.

2014

Deep Learning, bei dem ein neuronales Netzwerk zum „Lernen“ aus großen Datenmengen verwendet wird, wurde erstmals zur Lösung realer Probleme eingesetzt. Diese Art von fortschrittlichem KI-Programm wird in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und dem Einzelhandel eingesetzt.

2016

AlphaGo, eine von Google entwickelte KI, schlägt den Go-Weltmeister Lee Sedol in einem Fünf-Spiele-Match. Obwohl dies nicht das erste Mal ist, dass eine KI einen Menschen bei einem Spiel besiegt, gilt Go als viel schwieriger zu spielen als Schach. Diese bahnbrechende Errungenschaft in der künstlichen Intelligenz hat Go-Spieler dazu inspiriert, dieses uralte Spiel zu verbessern und kreative, neue Strategien dafür zu entwickeln.

2017

Der Algorithmus zum Erstellen von Deepfakes wurde allgemein verfügbar. Diese KI ist in der Lage, das Aussehen und die Stimme einer Person nachzubilden. Dies zeigt zwar einen Fortschritt im maschinellen Lernen, löst aber eine weltweite Debatte über seine Ethik und Verwendung aus. Einerseits kann es verwendet werden, um Charaktere in Filme einzufügen, selbst wenn der ursprüngliche Schauspieler nicht mehr lebt (ich sehe dich an, Disney). Aber auf der negativeren Seite der Dinge könnte es leicht dazu benutzt werden, die Führer der Welt dazu zu bringen, Dinge zu sagen, die sie nie gesagt haben.

2018

Fortgeschrittene virtuelle Assistenten, die auf KI-Algorithmen basieren, wurden mit Geräten wie Amazon Echo und Google Home für die öffentliche Nutzung verfügbar. Diese sprachbasierten Assistenten sind in der Lage, menschliche Sprache zu erkennen und Fragen zu beantworten, die auf verschiedene Weise gestellt werden.

2020

Unternehmen begannen damit, autonome Autos zu testen und sogar Robotaxi-Dienste in verschiedenen Städten auf der ganzen Welt zu eröffnen, um zu zeigen, dass die in den Fahrzeugen verwendeten KI-Systeme Entscheidungen in einer weniger kontrollierten Umgebung treffen können.

2021

Deep-Learning-Chips wurden entwickelt, um die Verarbeitungszeit neuronaler Netze zu beschleunigen. Dieser verdeckte Fortschritt in KI und maschinellem Lernen hat die Geschwindigkeit, mit der Daten sortiert und verarbeitet werden konnten, dramatisch verbessert.

2022

DeepMind Technologies hat einen Blog über ihr neues visuelles Sprachmodell (VLM) mit dem Namen Flamingo veröffentlicht. Diese fortschrittliche KI hat die Fähigkeit, ein Bild mit nur ein paar Trainingsbildern genau zu beschreiben.

Ebenfalls im Jahr 2022 wurde die GPT-3-Technologie von OpenAI der Öffentlichkeit zugänglich gemacht. Diese hochmoderne Sprachverarbeitungs-KI hat die Fähigkeit, Text und Code auf nahezu menschlicher Ebene zu produzieren. Sobald eine Eingabeaufforderung eingegeben wird, generiert sie fast augenblicklich eine nicht programmierte Antwort.

An der Oberfläche scheint dies ein erstaunliches Tool für jeden zu sein, der Inhalte generieren muss. Die Verwendung dieser Inhalte zum Betrügen bestimmter Systeme, wie des SEO-Algorithmus von Google, wird jedoch mit ziemlicher Sicherheit negative Folgen haben. Aus diesem Grund hat Coalition Technologies einen KI-Inhaltsdetektor entwickelt, um unsere Kunden zu schützen und ihre Rankings zu erhalten. Probieren Sie unseren KI-Detektor aus und stellen Sie sicher, dass Ihre Inhalte unsere Version des Turing-Tests bestehen.

Diese Zeitleiste sollte nicht als umfassende Liste von KI-Durchbrüchen betrachtet werden, sondern eher als Überblick darüber, wie sich KI in den letzten Jahrzehnten entwickelt hat. Obwohl das Gebiet der künstlichen Intelligenz offiziell vor über 70 Jahren entstanden ist, sind die Hindernisse immer kleiner geworden und erfordern weniger Zeit, um sie zu überwinden, da sich unsere Computertechnologie und unser Verständnis von KI im Laufe der Jahre weiterentwickelt haben.

Jeden Tag finden wir bessere Wege, um der KI beizubringen, menschliches Verhalten genauer nachzubilden und mehr wie wir zu denken. Durch die Automatisierung mühsamer, zeitaufwändiger Aufgaben mit KI können wir unsere Arbeit rationalisieren und die Produktivität steigern, um in kürzerer Zeit mehr zu erreichen. Obwohl diese Technologie wirklich großartig ist, hat sie noch einen weiten Weg vor sich, bevor sie die Welt erobern wird.