Die Erforschung der Geschichte der Künstlichen Intelligenz

Gewähltes Thema: „Die Erforschung der Geschichte der Künstlichen Intelligenz“. Begleite uns auf einer lebendigen Zeitreise von kühnen Ideen und frostigen Rückschlägen bis zu leuchtenden Durchbrüchen. Teile deine Lieblingsmomente der KI-Geschichte in den Kommentaren und abonniere, um keine Zeitkapitel zu verpassen!

Von Turing bis Dartmouth: Die Anfänge der KI

Als Alan Turing 1950 fragte, ob Maschinen denken können, war das mehr als Provokation. Sein Imitationsspiel verlieh der Debatte Struktur, machte sie testbar und inspirierte Generationen. Kommentiere, wie du den Turing-Test heute interpretierst und wo seine Grenzen liegen.

Von Turing bis Dartmouth: Die Anfänge der KI

John McCarthy, Marvin Minsky und Kollegen luden 1956 zu einem Sommer voller Mut, Hypothesen und Papierstapel. Der Begriff „Artificial Intelligence“ wurde geprägt, Ambitionen explodierten. Erzähle uns, welche Idee dieser Konferenz dich heute noch staunen lässt.

Rosenblatts Perzeptron und die Aufbruchsstimmung

Frank Rosenblatts Perzeptron versprach Ende der 1950er ein lernfähiges, hardwaregestütztes System. Zeitungen jubelten, Fördergelder flossen, Visionen wuchsen. Welche Parallelen siehst du zu Hypes unserer Zeit? Diskutiere mit und abonniere für vertiefende Analysen.

Minsky und Papert: Grenzen, die den Kurs änderten

Mit messerscharfer Kritik zeigten Minsky und Papert, was Perzeptrons nicht können – etwa XOR. Die Wirkung war gewaltig, Förderungen versiegten. Kommentiere, wie konstruktive Skepsis Forschung bremst und zugleich bessere Wege ermöglicht.

Was wir aus dieser frühen Delle lernen können

Hypes verfliegen, Grundlagen bleiben. Die Lektion: Architektur, Daten und Theorie müssen zusammenfinden. Was ist für dich die wichtigste Zutat nachhaltigen Fortschritts? Teile deine Sicht und lade Freundinnen ein, mitzudiskutieren.

Expertensysteme und Wissensrepräsentation in den 1970er/80er Jahren

MYCIN und die Kunst, Regeln zu pflegen

MYCIN diagnostizierte Infektionen mit Wenn-Dann-Regeln und Unsicherheitsfaktoren. Es war beeindruckend – und zeigte, wie mühsam Wissenserhebung sein kann. Hast du Erfahrungen mit regelbasierten Systemen? Schreibe deine Anekdoten und folge uns für vertiefende Fallstudien.

Industrieller Boom: LISP-Maschinen, Beratungssoftware und Budgetflüsse

In Fabriken und Konzernen etablierten sich Expertensysteme als Beratungswerkzeuge. Spezialisierte Hardware, Trainings und Wartung verschlangen Budgets. Welche Branchen profitierten wirklich? Teile Beispiele, die dich faszinieren, und abonniere für weitere historische Einblicke.

Wissensakquisition: das stille, teure Nadelöhr

Regeln fallen nicht vom Himmel. Expertinnen extrahieren still, zäh und teuer. Dieses Nadelöhr begrenzte Skalierung. Wie lösen wir heute das Problem mit Datenpipelines und Modelladaption? Diskutiere deine Strategien und vernetze dich mit unserer Community.

KI-Winter: Flauten, die den Fortschritt prägten

In den 1970ern versiegten Mittel nach enttäuschten Versprechen. Projekte schrumpften, Forschung wandte sich grundlegender Theorie zu. Erzähle, welche stillen Durchbrüche in Durststrecken möglich wurden, und wie Geduld wissenschaftliche Qualität stärkt.

KI-Winter: Flauten, die den Fortschritt prägten

Ende der 1980er kollabierte der Markt für LISP-Maschinen, viele Teams lösten sich auf. Doch in Nischen reiften Ideen weiter. Teile Erfahrungen, wie man in schweren Zeiten Fokus hält und Strategien klug anpasst.

KI-Winter: Flauten, die den Fortschritt prägten

Trotz Frost wuchsen Foren wie AAAI und IJCAI, Papers zirkulierten, kleine Benchmarks motivierten. Was bedeutet dir Community-Solidarität in Forschung und Tech? Kommentiere, folge und bringe dich mit eigenen Fundstücken ein.

Die Renaissance des Lernens: Backprop, Daten und GPUs

Rumelhart, Hinton und Williams popularisierten Backpropagation, doch erst Rechenleistung und Daten machten es wirksam. Welche Lehrressourcen haben dir das Thema erschlossen? Teile Links und abonniere für unsere historische Lektüreliste.

Mensch gegen Maschine: Von Deep Blue zu AlphaGo

Deep Blue schlug den Schachweltmeister und entfachte Debatten über Strategie, Rechenbrutalität und Eleganz. Wo standest du damals? Teile Erinnerungen oder spätere Eindrücke und diskutiere, was dieses Match kulturell bedeutete.