1950

Alan Turing, einer der Pioniere der Computertechnik, schlagt einen Test vor, mit dem eine Maschine oder ein Computer als "intelligent" bezeichnet werden kann. Wenn ein Mensch nach einem Dialog mit einer Maschine nicht in der Lage ist zu sagen, ob sein Gegenuber eine Maschine oder ein Mensch ist, dann kann die betreffende Maschine als intelligent bezeichnet werden.

Die von Turing entwickelte Maschine hat ein Band, das in Felder unterteilt ist, in die sie Symbole schreiben kann. Die Maschine kann immer nur ein Feld lesen, in ein Feld schreiben und das Band um ein Feld nach links oder rechts verschieben. Die Symbole haben eine endliche Anzahl. Damit seine Maschine wie eine binare Rechenmaschine funktioniert, zieht Turing den Sonderfall in Betracht, dass die verwendeten Symbole 0 und 1 sind.

Ende der 1950er-Jahre

Der Psychologe Frank Rosenblatt liess sich von Theorien uber die Funktionsweise von Neuronen inspirieren und entwarf eine Maschine, das "Perzeptron", ein Netz aus kunstlichen (oder virtuellen) Neuronen, das einfache Formen kategorisieren kann.

Diese Neuronen sind miteinander verbundene Nervenzellen und ermoglichen die Verarbeitung und ubertragung von chemischen und elektrischen Signalen. Dendriten sind aste, die Informationen von anderen Neuronen erhalten. Die Zellkerne verarbeiten die von den Dendriten erhaltenen Informationen. Synapsen schliesslich dienen als Verbindung zwischen den Neuronen. Kunstliche Neuronen versuchen, die Funktionsweise der Neuronen im Gehirn nachzuahmen. Dabei handelt es sich um eine mathematische Funktion, die auf einem Modell der biologischen Neuronen basiert. Jedes Neuron empfangt Daten, wiegt sie, berechnet ihre Summe und erzeugt uber eine nichtlineare Funktion ein Ergebnis. Ein kunstliches neuronales Netz besteht aus mehreren kunstlichen Neuronen. Die Ergebnisse der Berechnungen werden von einem Neuron zum anderen ubertragen, wobei jedes Neuron einen internen Zustand beibehalt, der als Aktivierungssignal bezeichnet wird. Die Neuronen sind untereinander durch Verbindungsglieder verbunden, durch die die Informationen uber die eingegebenen Daten fliessen. In jedem neuronalen Netz wird zwischen der Eingabeschicht, der Ausgabeschicht und verschiedenen verborgenen Schichten unterschieden. Daten werden von einer Schicht zur anderen weitergeleitet

Ende der 1960er-Jahre

Experten des Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben ernsthafte Vorbehalte gegenuber dem neuronalen Ansatz in der kunstlichen Intelligenz. Die Forscher verlieren das Interesse an diesem Ansatz.

1970er und 1980er Jahre

Geoffrey Hinton, Yann LeCun und Kunihiko Fukushima entwerfen mehrschichtige kunstliche neuronale Netze, deren Anordnung der Sehrinde nachempfunden ist und die das Erlernen komplexerer Aufgaben ermoglichen. Die Menge der verfugbaren Daten und die Rechenleistung sind jedoch nach wie vor unzureichend. Diese Konzepte werden jahrelang auf Eis gelegt.

1990er Jahre

Es gibt Fortschritte bei der Erkennung von Bildern, Handschriften und menschlicher Sprache sowie bei der kunstlichen Sprachproduktion, vor allem dank kunstlicher neuronaler Netze.

1997

Gary Kasparov, der unbestrittene Schachmeister, wird von Deep Blue, dem Supercomputer von IBM, besiegt. Sein Geheimnis: seine Rechenleistung. Jede Sekunde analysiert Deep Blue 200 Millionen Moglichkeiten. Sein Gegner nur 3. Diese Konfrontation hat die Vorstellungskraft gepragt. Von nun an konkurrierte der Computer mit dem Menschen in Sachen Intelligenz.

Was ist Deep Blue?
Es handelt sich um einen Computer mit einer sogenannten "massiv parallelen" Architektur. Das bedeutet, dass er 32 sehr leistungsfahige Mikroprozessoren (P2SC, "Power 2 Superchip") enthalt, die die Gleichung knacken konnen, was das Zeug halt. Jeder von ihnen integriert die Arbeit, die von acht bereits leistungsstarken Chips (Power 2) erledigt wird, was insgesamt 256 Mikroprozessoren ergibt, die parallel Berechnungen durchfuhren. Wie IBM sagt: "Der P2SC ist der komplexeste Mikroprozessor, den IBM je entwickelt hat, er entspricht 15 Millionen Transistoren". Wie spielt die Maschine? Die Entwickler sagen, dass die Rechenleistung es ermoglicht, "200 Millionen Positionen pro Sekunde" zu berechnen. Der Mensch, eine echte Schildkrote, wurde sich mit "2 Positionen pro Sekunde" durch die Gegend schleppen. In der Praxis bedeutet dies, dass Deep Blue "7 bis 8 Zuge grundlich analysieren kann", erklart Isaac Getz, wahrend ein Grossmeister wie Kasparov im Durchschnitt 3,5 Zuge macht. Eine solche Analyse besteht darin, eine Option zu wahlen, d. h. eine Figur auf ein bestimmtes Feld zu ziehen, sich dann die Gegenzuge des Gegners vorzustellen und so weiter. Wahrend Schach ein "endliches" Spiel auf einer begrenzten Anzahl von Feldern (64) ist, wird die Anzahl der plausiblen Positionen sehr schnell unglaublich gross: "10 hoch 43 (2) im Durchschnitt in der Mitte des Spiels". Im Speicher von Deep Blue (wie in dem eines Grossmeisters) sind die Bewertungen von sehr vielen Stellungen gespeichert, die von den Grossmeisterberatern "bewertet" wurden. Durch die Arbeit dieser, die von den "Programmierern" ubersetzt wurde, konnte der Human Input von Deep Blue erhoht werden. Bei einer bestimmten Figurenstellung berechnet der Computer nicht "alle" moglichen Losungen, sondern geht die ihm gespeicherten Stellungen durch und eliminiert diejenigen, die er fur schlecht halt. Bei denjenigen, die er beibehalt, fahrt er mit der Berechnung aller moglichen Gegen- und Gegenschlage fort. Ist sie aufgrund ihrer Starke zwangslaufig ein Sieger uber den Menschen? Es gibt einen grossen Unterschied zwischen dem Spiel des Menschen und dem der Maschine.