Zwischen Fortschritt und Stagnation Die zyklische Reise der Künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Gebiet der Informatik, das seit seiner Entstehung in den 1950er Jahren Wellen der Begeisterung und Phasen der Enttäuschung erlebt hat. Eine dieser Phasen der Enttäuschung wird als "KI-Winter" bezeichnet – eine Zeit, in der das Interesse, die Investitionen und die Forschung im Bereich der KI nachlassen. Doch was genau ist ein KI-Winter und stehen wir möglicherweise vor einem solchen Abschwung? Der Begriff KI-Winter entstand in den 1970er Jahren, als die ersten großen Versprechungen der KI unerfüllt blieben. Frühe Projekte wie maschinelle Übersetzung und Spracherkennung konnten die hochgesteckten Erwartungen nicht erfüllen, was zu einem signifikanten Rückgang der Finanzierung für KI-Forschung führte. Diese Finanzierungstrockenheit führte zu einer Verlangsamung des Fortschritts in der KI. Zu den Faktoren, die zu diesem ersten KI-Winter beitrugen, gehörte die Überschätzung der kurzfristigen Fähigkeiten von KI-Systemen durch Forscher. Die damals verfügbare Rechenleistung war ebenfalls unzureichend, um den wachsenden Anforderungen des KI-Bereichs gerecht zu werden. In den 1980er Jahren gab es mit der Entwicklung von Expertensystemen, die in begrenzten Bereichen spezifische Probleme erfolgreich lösen konnten, wieder Fortschritte. Diese Periode der Begeisterung hielt an, bis in den späten 1980er und frühen 1990er Jahren ein weiterer KI-Winter eintrat. Diesmal waren die Gründe stärker mit dem Tod einer bestimmten Computertechnologie – der LISP-Maschine – verbunden, die durch effizientere Alternativen ersetzt wurde. Gleichzeitig erfüllten Expertensysteme die Erwartungen nicht, wenn sie mit unerwarteten Eingaben konfrontiert wurden, was zu Fehlern und einem Vertrauensverlust führte. Trotz der Fortsetzung der KI-Forschung in den 1990er Jahren vermieden viele Forscher die Verwendung des Begriffs „KI“, um sich von der Geschichte der nicht eingehaltenen Versprechen des Feldes zu distanzieren. Dieser Trend ist auch heute noch zu beobachten, wobei viele prominente Forscher vorsichtig hervorheben, in welchem spezifischen Forschungsbereich sie tätig sind, und den allgemeinen Begriff vermeiden. Das Interesse an KI wuchs Anfang der 2000er Jahre dank Fortschritten in maschinellem Lernen und Rechenleistung, aber die praktische Integration verlief langsam. Obwohl dieser Zeitraum als „KI-Frühling“ bezeichnet wurde, blieb der Begriff „KI“ selbst durch vergangene Misserfolge und unerfüllte Erwartungen belastet. Investoren und Forscher mieden den Begriff und assoziierten ihn mit überhypten und leistungsschwachen Systemen. Als Folge wurde KI oft unter verschiedenen Namen wie maschinelles Lernen, Informatik oder kognitive Systeme neu gebrandet. Dies ermöglichte es Forschern, sich von dem Stigma, das mit KI verbunden war, zu distanzieren und Finanzierung für ihre Arbeit zu sichern. Von 2000 bis 2020 war IBMs Watson ein Paradebeispiel für die gescheiterte Integration von KI, nachdem das Unternehmen versprochen hatte, das Gesundheitswesen und die Diagnostik zu revolutionieren. Trotz seines Erfolgs in der Spielshow Jeopardy! stieß das KI-Superprojekt auf erhebliche Herausforderungen bei der Anwendung im realen Gesundheitswesen. Das Onkologie-Expertensystem in Zusammenarbeit mit dem MD Anderson Cancer Center hatte Schwierigkeiten, die Notizen der Ärzte zu interpretieren und Forschungsergebnisse auf individuelle Patientenfälle anzuwenden. Ein ähnliches Projekt am Memorial Sloan Kettering Cancer Center stieß auf Probleme aufgrund der Verwendung von synthetischen Daten, die zu Verzerrungen führten und keine Rücksicht auf reale Variationen in Patientenfällen und Behandlungsmöglichkeiten nahmen. Als Watson in anderen Teilen der Welt implementiert wurde, waren seine Empfehlungen oft irrelevant oder nicht kompatibel mit lokalen Gesundheitsinfrastrukturen und Behandlungsregimen. Selbst in den USA wurde es dafür kritisiert, offensichtliche oder unpraktische Ratschläge zu geben. Letztendlich hebt Watsons Scheitern im Gesundheitswesen die Herausforderungen der Anwendung von KI auf komplexe, reale Probleme und die Bedeutung der Berücksichtigung des Kontexts und der Datenbeschränkungen hervor. Inzwischen tauchten mehrere KI-bezogene Trends auf. Diese Nischentechnologien erlangten Aufmerksamkeit und Finanzierung, verblassten aber schnell, nachdem sie nicht den Hype erfüllten. Dazu zählen Chatbots, das Internet der Dinge (IoT), sprachgesteuerte Geräte, Big Data, Blockchain, erweiterte Realität und autonome Fahrzeuge. All diese Forschungs- und Entwicklungsgebiete haben nach wie vor großes Potenzial, aber das Interesse der Investoren erreichte in der Vergangenheit zu unterschiedlichen Zeitpunkten seinen Höhepunkt. Insgesamt ist die Geschichte der KI eine Warnung vor den Gefahren von Hype und unrealistischen Erwartungen, zeigt aber auch die Widerstandsfähigkeit und den Fortschritt der Mission der Branche. Trotz der Rückschläge haben sich KI-Technologien weiterentwickelt. Die Merkmale und Lehren aus vergangenen KI-Wintern Generative KI ist die neueste Iteration im Zyklus von KI-Durchbrüchen, Hype, Investitionen und vielseitiger Technologieintegration in vielen Lebens- und Geschäftsbereichen. Betrachten wir, ob wir uns derzeit auf einen KI-Winter zubewegen. Aber bevor wir das tun, lassen Sie mich kurz die Lehren aus jedem vergangenen KI-Winter zusammenfassen. Jeder KI-Winter teilt die folgenden Schlüsselmomente: Hype-Zyklus KI-Winter folgen oft auf Zeiten intensiven Hypes und überzogener Erwartungen. Die Kluft zwischen diesen unrealistischen Erwartungen und den tatsächlichen Fähigkeiten der KI-Technologie führt zu Enttäuschung und Desillusionierung. Technische Hindernisse KI-Winter fallen häufig mit technischen Limitationen zusammen. Ob es sich um einen Mangel an Rechenleistung, algorithmische Herausforderungen oder unzureichende Daten handelt, diese Barrieren können den Fortschritt erheblich behindern. Finanzielle Dürre Wenn die Begeisterung für KI nachlässt, trocknet die Finanzierung für Forschung und Entwicklung aus. Dieser Mangel an Investitionen kann die Innovation weiter dämpfen und die Verlangsamung verschärfen. Gegenreaktion und Skepsis Während KI-Wintern ist oft ein Anstieg der Kritik und Skepsis sowohl aus der wissenschaftlichen Gemeinschaft als auch von der Öffentlichkeit zu beobachten. Diese negative Stimmung kann die Stimmung weiter dämpfen und es schwierig machen, Finanzierung oder Unterstützung zu sichern. Strategischer Rückzug Als Reaktion auf diese Herausforderungen verlagern KI-Forscher ihren Fokus oft auf handhabbarere, weniger ehrgeizige Projekte. Dies kann das Rebranding ihrer Arbeit oder die Konzentration auf spezifische Anwendungen beinhalten, um die negativen Konnotationen zu vermeiden, die mit KI verbunden sind. Dann tritt ein Durchbruch in der Nische auf, der den Zyklus erneut startet. KI-Winter sind nicht nur ein vorübergehender Rückschlag; sie können den Fortschritt ernsthaft beeinträchtigen. Die Finanzierung versiegt, Projekte werden aufgegeben und talentierte Menschen verlassen das Feld. Dadurch verpassen wir möglicherweise lebensverändernde Technologien. Darüber hinaus können KI-Winter Misstrauen gegenüber KI schüren, was es selbst für gute KI schwieriger macht, akzeptiert zu werden. Da KI zunehmend in die Wirtschaft unserer Länder, unser Leben und viele Unternehmen integriert wird, schadet ein Abschwung allen. Es ist, als ob wir auf die Bremse treten, gerade als wir beginnen, Fortschritte in Richtung einiger der größten technologiebezogenen Ziele der Welt wie AGI (künstliche allgemeine Intelligenz) zu erzielen. Diese Zyklen entmutigen auch die langfristige Forschung und führen zu einem Fokus auf kurzfristige Gewinne. Trotz der Verlangsamung des Fortschritts bieten KI-Winter wertvolle Lernerfahrungen. Sie erinnern uns daran, realistisch über die Fähigkeiten der KI zu sein, sich auf grundlegende Forschung zu konzentrieren und vielfältige Finanzierungsquellen sicherzustellen. Die Zusammenarbeit über verschiedene Sektoren hinweg ist entscheidend, ebenso wie die transparente Kommunikation über das Potenzial und die Grenzen der KI – insbesondere gegenüber Investoren und der Öffentlichkeit. Indem wir diese Lehren annehmen, können wir eine nachhaltige und wirkungsvolle Zukunft für KI schaffen, die der Gesellschaft wirklich zugutekommt. Nun zur großen Frage – stehen wir derzeit vor einem KI-Winter? Es scheint, dass der Fortschritt in der KI nach einem explosiven Jahr 2023 etwas langsamer geworden ist, sowohl in Bezug auf neu veröffentlichte Technologien, Updates zu bestehenden Modellen als auch den Hype um generative KI. Personen wie Gary Marcus glauben, dass die großen Fortschritte in der Leistung von KI-Modellen seltener werden. Das Ausbleiben von Durchbrüchen in generativer KI und neuen Modellentwicklungen von den führenden Unternehmen im Bereich deutet auf eine mögliche Verlangsamung des Fortschritts hin. Anhand von Investorengesprächen ist zu beobachten, dass auch die Erwähnungen von KI abgenommen haben, was viele glauben lässt, dass die Produktivitätsgewinne, die generative KI versprochen hatte, sich nicht stärker manifestieren werden als das, was bereits erreicht wurde. Zugegebenermaßen ist das nicht viel. Die Kapitalrendite ist nicht großartig. Viele Unternehmen kämpfen darum, die erwarteten Produktivitätsrenditen aus ihren KI-Investitionen zu finden. Die schnellen Fortschritte und die Begeisterung um Tools wie ChatGPT haben die Erwartungen an ihre Fähigkeiten und potenziellen Auswirkungen aufgebläht. Etwas, das zuvor nur einem kleinen Teil der Bevölkerung, hauptsächlich KI-Forschern, bewusst war, wird nun zum Allgemeinwissen – Das Fazit ist, dass wir uns in einer Phase befinden, in der es schwierig ist, vorherzusagen, ob ein neuer KI-Winter bevorsteht. Der gegenwärtige Stand der Technik und der Wirtschaft, die Rolle der KI in verschiedenen Industrien und die öffentliche Wahrnehmung werden alle eine Rolle spielen, ob wir eine weitere Periode der Stagnation erleben oder ob wir in eine Ära des anhaltenden Fortschritts und der Integration von KI in unser tägliches Leben und unsere Arbeit eintreten.