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Alle veröffentlichten Artikel zur Geschichte der KI.
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Der KI-Aktionsgipfel in Paris und ein Riss in der Governance (2025)
Im Februar 2025 war Paris Gastgeber des KI-Aktionsgipfels. Rund 60 Länder unterzeichneten eine Erklärung zu inklusiver, nachhaltiger KI, doch die USA und Großbritannien lehnten ab und legten einen Riss darüber offen, wie die Technik zu regeln sei.
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Das Stargate-Projekt: eine 500-Milliarden-Wette auf KI-Infrastruktur (2025)
Im Januar 2025 kündigten OpenAI, SoftBank, Oracle und MGX Stargate an, einen Plan, bis zu 500 Milliarden Dollar in US-Rechenzentren für KI zu investieren, gerade als DeepSeek die Kosten der Rechenleistung infrage stellte.
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DeepSeek-R1 und der Effizienzschock (2025)
Ein chinesisches Start-up veröffentlichte ein Reasoning-Modell mit offenen Gewichten, das den Besten ebenbürtig war, zu einem Bruchteil der angegebenen Kosten, und ließ am 27. Januar 2025 einen Rekordbetrag von Nvidias Wert verschwinden.
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Gemini 2.0 und der Beginn der Agenten-Ära (2024)
Googles Gemini 2.0, veröffentlicht im Dezember 2024, wurde als Modell für die Agenten-Ära präsentiert: Systeme, die nicht nur antworten, sondern in mehreren Schritten für dich handeln.
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AlphaFold gewinnt den Chemie-Nobelpreis 2024
Einen Tag nachdem die KI den Physikpreis holte, ehrte der Chemie-Nobelpreis 2024 AlphaFold, das DeepMind-Modell zur Vorhersage von Proteinstrukturen, und das computergestützte Proteindesign.
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Der Physik-Nobelpreis 2024 geht an neuronale Netze
John Hopfield und Geoffrey Hinton erhielten den Physik-Nobelpreis 2024 für grundlegende Arbeiten zu künstlichen neuronalen Netzen, dem Fundament der heutigen KI.
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OpenAI o1: Modelle, die denken, bevor sie antworten (2024)
OpenAI zeigte eine Modellreihe, die trainiert wurde, Probleme Schritt für Schritt zu durchdenken, bevor sie antwortet, tauscht Tempo gegen Genauigkeit und belebt die Idee, dass längeres Nachdenken sich lohnen kann.
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Der EU AI Act: das erste breite Regelwerk für KI (2024)
Das Europäische Parlament verabschiedete das weltweit erste umfassende KI-Gesetz, das Systeme nach Risiko einstuft und Transparenzpflichten für die Allzweckmodelle hinter modernen Chatbots einführt.
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Gemini 1.0: Googles multimodale Antwort (2023)
Google bündelte seine KI-Bemühungen unter dem Namen Gemini, einer nativ multimodalen Familie als Rivale zu GPT-4, und lernte, wie genau Launch-Demos nun geprüft würden.
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Llama 2: (halb) offene Gewichte verändern das Spiel (2023)
Meta veröffentlichte ein fähiges Sprachmodell, dessen Gewichte jeder herunterladen und darauf aufbauen konnte, und rückte die Debatte über 'offene' KI ins Zentrum der Branche.
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GPT-4: das Flaggschiff, das die Messlatte hob (2023)
OpenAIs GPT-4 konnte Bilder wie Text lesen und schnitt bei Prüfungen für Menschen gut ab. Es festigte ein hartes kommerzielles Rennen und eine Geheimhaltung, die Forscher beunruhigte.
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ChatGPT: die Woche, in der KI im Alltag ankam (2022)
Eine kostenlose Chat-Demo auf einem feinjustierten Sprachmodell erreichte in rund zwei Monaten hundert Millionen Nutzer und machte aus KI vom Forschungsthema eine öffentliche Obsession.
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GPT-3: als Skalierung zur Strategie wurde (2020)
OpenAIs Modell mit 175 Milliarden Parametern zeigte, dass ein ausreichend großes Sprachmodell neue Aufgaben aus wenigen Beispielen im Prompt lernen kann, ganz ohne Nachtraining.
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"Attention is all you need": der Transformer kommt (2017)
Ein Paper von 2017 ersetzte die sequenzielle Mechanik früherer Netze durch reine Aufmerksamkeit. Der Transformer wurde die Architektur hinter fast jedem großen Sprachmodell seither.
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AlphaGo gegen Lee Sedol: die Maschine, die spielen lernte (2016)
DeepMinds AlphaGo schlug einen der größten Go-Spieler 4:1, und zwar nicht durch Brute-Force-Suche wie Deep Blue, sondern durch aus Daten und Selbstspiel gelernte Intuition.
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AlexNet: die Nacht, in der Deep Learning zurückkam (2012)
Ein tiefes neuronales Netz, trainiert auf zwei Gaming-GPUs, pulverisierte den ImageNet-Maßstab und beendete fast über Nacht einen langen Winter für neuronale Netze.
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ImageNet: der Datensatz, der Maschinen sehen lehren sollte (2006)
Fei-Fei Li setzte darauf, dass Daten und nicht nur cleverere Algorithmen den Durchbruch bringen. ImageNet wurde der Maßstab, der die Ära des tiefen Lernens zündete.
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Deep Blue gegen Kasparow: das Match, das die Welt erschütterte (1997)
IBMs Schachcomputer besiegte den Weltmeister in sechs Partien, ein Medienspektakel, das bewies, dass Maschinen Menschen übertreffen können, und eine Debatte auslöste, die nie ganz endete.
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Der zweite KI-Winter: wie der Boom zum Crash wurde (1987–1993)
Expertensysteme kollabierten, Lisp-Maschinen wurden obsolet, Regierungen kürzten Mittel, und die KI versank in Jahren der Ernüchterung, die das Feld fast zerstörten.
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Expertensysteme: als KI zum Geschäft wurde (1980er)
Regelbasierte Expertensysteme versprachen, menschliches Fachwissen in Software zu packen, sie befeuerten einen Milliardenboom und kollabierten dann in den zweiten KI-Winter.
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Der erste KI-Winter: als der Hype erstarrte (1974–1980)
Lighthill-Report, DARPA-Kürzungen und die Perzeptron-Backlash entzogen neuronale Netzen und überzogener KI die Förderung und bereiteten ein Jahrzehnt Skepsis vor.
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ELIZA: der Chatbot, der keiner sein sollte (1966)
Joseph Weizenbaums ELIZA nutzte einfaches Pattern-Matching, um Therapie zu simulieren, und bewies dabei unbeabsichtigt, dass Menschen Verständnis in Maschinen hineinprojizieren.
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Rosenblatts Perzeptron: die Maschine, die lernte (1958)
Frank Rosenblatts Perzeptron war die erste Maschine, die aus Erfahrung lernte, von der Presse gefeiert, von Kritikern angegriffen und Jahrzehnte später rehabilitiert.
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Das Dartmouth-Sommerprojekt zu künstlicher Intelligenz (1956)
Ein sechs- bis achtwöchiger Workshop, der den Begriff „künstliche Intelligenz" prägte und als eigenständiges Forschungsfeld etablierte.
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Computing Machinery and Intelligence: Turings Nachahmungsspiel (1950)
Alan Turings Aufsatz von 1950 ersetzte die Frage, ob Maschinen denken können, durch einen praktischen Test und prägt bis heute, wie wir über maschinelle Intelligenz sprechen.