KI raubt Talenten die Existenzgrundlage: Stellenangebote für Hochschulabsolventen bereits halbiert
Frühe Konzepte und Theorien (1950er - 1960er): Beginnend mit Alan Turing und der Vorstellung des Turing-Tests, begann die KI als theoretisches Konzept. Die ersten Programme zur Lösung mathematischer Probleme und Logikrätsel wurden entwickelt, wobei diese Systeme noch sehr begrenzt und regelbasiert waren.
Industrielle und Expertensysteme (1970er - 1980er): In dieser Phase wurden Expertensysteme populär, die auf spezifische Wissensdomänen fokussiert waren und regelbasierte Entscheidungsfindung ermöglichten. Diese Systeme fanden Anwendung in Bereichen wie Medizin (zum Beispiel Diagnose) und Fertigung. Die KI erlebte Höhen und Tiefen, einschließlich des sogenannten „KI-Winters“, einer Phase begrenzter Fortschritte und reduzierter Finanzierung.
Maschinelles Lernen und datengetriebene Ansätze (1990er - 2000er): Die Verfügbarkeit großer Datenmengen und verbesserter Rechenleistung führte zur Popularität von maschinellen Lernmethoden, insbesondere neuronalen Netzen. Diese Systeme konnten lernen, ohne explizit programmiert zu werden, was durch verbesserte Algorithmen und die Einführung von Techniken wie dem Support-Vektor-Maschinen und später Deep Learning ermöglicht wurde.
Deep Learning und KI für den Massenmarkt (2010er - heute): Mit dem Aufkommen von Deep Learning und leistungsfähigen Grafikprozessoren erlebte KI einen enormen Aufschwung. Anwendungen wie Sprach- und Bilderkennung, autonome Fahrzeuge und personalisierte Empfehlungen wurden alltäglich. KI dringt zunehmend in den Alltag der Menschen ein und wird in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, von Gesundheitswesen über Finanzen bis hin zur Unterhaltung.