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2. Geburt der modernen KI: Symbolische KI & erste Computer (1950–1969)
Vom Turing-Test bis zu Shakey – Die Pionierzeit der KI
Die 1950er und 1960er Jahre markieren den Durchbruch der modernen KI. In dieser Zeit entstanden die ersten Computerprogramme, die logisches Denken simulieren konnten. Die symbolische KI (auch „Good Old-Fashioned AI“, GOFAI) dominierte die Forschung und legte den Grundstein für die heutige KI.
1950: Der Turing-Test – Was ist Intelligenz?
Alan Turing veröffentlichte 1950 seinen bahnbrechenden Aufsatz „Computing Machinery and Intelligence“ und schlug den Turing-Test vor:
Frage: Kann eine Maschine denken?
Test: Ein menschlicher Prüfer kommuniziert mit einem Menschen und einer Maschine (über Text). Wenn der Prüfer nicht unterscheiden kann, wer die Maschine ist, hat sie den Test bestanden.
Bedeutung: Der Test wurde zur Grundlage für die Definition von KI – auch wenn er umstritten ist (z. B. Chinese Room-Argument von Searle, 1980).
1956: Die Dartmouth Conference – Die Geburt der KI als Wissenschaft
Im Sommer 1956 trafen sich John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester und Claude Shannon an der Dartmouth University zu einem Workshop mit dem Titel „Summer Research Project on Artificial Intelligence“.
Ziel: Maschinen zu entwickeln, die „jeden Aspekt des Lernens oder anderer Merkmale der Intelligenz“ simulieren können.
Ergebnis: Der Begriff „Artificial Intelligence“ (KI) wurde geprägt.
Teilnehmer: Die Gründerväter der KI, darunter auch Herbert Simon und Allen Newell (später Entwickler von Logic Theorist).
1956: Logic Theorist – Die erste KI-Software
Allen Newell und Herbert Simon entwickelten Logic Theorist, das erste KI-Programm, das mathematische Beweise automatisch führen konnte.
Funktionsweise: Das Programm nutzte symbolische Logik, um Theoreme in der Aussagenlogik zu beweisen.
Erfolg: Es konnte 52 von 52 Theoremen aus Russells und Whiteheads „Principia Mathematica“ beweisen – schneller als ein menschlicher Mathematiker.
Bedeutung: Beweis, dass Maschinen logisch denken können.
1961: Unimate – Der erste industrielle Roboter
George Devol entwickelte 1956 den ersten programmierbaren Roboterarm und meldete ihn 1961 zum Patent an. General Motors setzte ihn als Unimate in einer Fabrik in New Jersey ein.
Aufgabe: Automatische Handhabung von heißen Metallteilen in der Automobilproduktion.
Bedeutung: Erster kommerziell genutzter Roboter – der Beginn der Industrierobotik.
1966: ELIZA – Der erste Chatbot
Joseph Weizenbaum (MIT) entwickelte ELIZA, den ersten Chatbot, der menschliche Gespräche simulierte.
Funktionsweise: ELIZA nutzte Mustererkennung und einfache Antwortregeln, um psychotherapeutische Dialoge zu führen.
Beispiel:
Nutzer: „Ich bin traurig.“
ELIZA: „Warum sind Sie traurig?“ (durch Umformulierung der Eingabe).
Bedeutung:
Zeigte, dass Maschinen „menschlich“ wirken können – ohne echtes Verständnis („ELIZA-Effekt“).
Weizenbaum warnte später vor den Gefahren einer solchen „Illusion von Intelligenz“.
1966–1969: Shakey – Der erste mobile Roboter mit KI
Das Stanford Research Institute (SRI) entwickelte Shakey, den ersten Roboter mit KI-Fähigkeiten.
Fähigkeiten:
- Wahrnehmung: Kamera und Sensoren zur Objekterkennung.
- Planung: Logische Schlussfolgerungen, um Hindernisse zu umgehen.
- Aktion: Bewegung durch Räume (z. B. Schieben von Kästen).
Bedeutung: Erster Roboter mit „Wahrnehmung, Planung und Handlung“ – ein Meilenstein der KI-Robotik.
Wissenschaftliche Einordnung: Symbolische KI (GOFAI)
Die 1950er–1960er waren die „Goldene Ära der symbolischen KI“ (GOFAI = Good Old-Fashioned AI).
Prinzipien:
- Regelbasiert: KI-Systeme folgten expliziten Regeln (z. B. „Wenn A, dann B“).
- Symbolische Repräsentation: Wissen wurde in formalen Symbolen (z. B. Logik, Mathematik) dargestellt.
Vorteile:
- Transparenz: Entscheidungen waren nachvollziehbar (keine Black Box).
- Präzision: Gut für klar definierte Probleme (z. B. Schach, mathematische Beweise).
Nachteile:
- Keine Lernfähigkeit: Systeme konnten sich nicht an neue Situationen anpassen.
- Begrenzte Skalierbarkeit: Komplexe Probleme (z. B. Sprachverarbeitung) waren schwer lösbar.
Pro & Kontra: War die symbolische KI ein Erfolg?
| Pro: Ja, die symbolische KI war bahnbrechend | Kontra: Nein, sie hatte zu viele Grenzen |
|---|---|
| Erste praktische Anwendungen: Logic Theorist und ELIZA zeigten, dass Maschinen logisch denken und kommunizieren können. | Keine echte Intelligenz: Die Systeme verstanden nicht, was sie taten – sie folgten nur Regeln. |
| Grundlage für moderne KI: Viele Prinzipien der symbolischen KI (z. B. Wissensrepräsentation) werden heute noch genutzt. | Scheiterte an komplexen Problemen: Spracherkennung oder Bildverarbeitung waren mit GOFAI nicht lösbar. |
| Industrielle Revolution: Unimate zeigte, dass Roboter praktischen Nutzen in der Produktion haben. | KI-Winter: Die überzogenen Erwartungen führten später zum ersten KI-Winter (1974–1980). |
Fazit: Die Pionierzeit der KI
Die 1950er–1960er waren eine aufregende Zeit der Experimente und Durchbrüche:
Turing-Test definierte, was Intelligenz bedeutet.
Dartmouth Conference prägte den Begriff „Künstliche Intelligenz“.
Logic Theorist, ELIZA und Shakey zeigten, dass Maschinen logisch denken, kommunizieren und handeln können.
Symbolische KI war der erste große Schritt – doch ihre Grenzen führten später zu Rückschlägen.