Die Künstliche Intelligenz boomt – aber sie ist nicht vom Himmel gefallen. Was wir heute erleben, ist das Ergebnis von Gedanken und Tüfteleien genialer Vordenker. Eine kleine Geschichte der KI zeigt die wichtigsten Stationen - von Turing bis Watson. [...]
DER ALLGEMEINE PROBLEMLÖSER: KI ZWISCHEN 1957 UND 1965
Die erste Ära etwa zwischen 1957 und etwa 1965 lässt sich als eine Phase charakterisieren, in der vorrangig schlussfolgernde syntaktische Systeme ohne Wissen gebaut wurden. Ein „allgemeiner Problemlöser“ sollte reichen, intelligentes Verhalten hervorzubringen. In dieser Anfangsphase waren die Erwartungen hoch. Herbert Simon prognostizierte 1957 unter anderem, dass innerhalb der nächsten zehn Jahre ein Computer Schachweltmeister werden und einen wichtigen mathematischen Satz entdecken und beweisen würde. Diese Prognosen trafen nicht zu.
Die KI-Forscher orientierten sich in dieser Phase an menschlichem Problemlöseverhalten und versuchten, dieses zu imitieren (Kognitive Simulation). Der allgemeine Problemlöser oder „GENERAL PROBLEM SOLVER“ (GPS) wurde dann auch tatsächlich von Newell, Shaw und Simon Ende der 50er Jahre gebaut. Er beruhte auf der sogenannten Means-End-Analyse (Mittel-Zweck-Analyse) und löste das Missionar-Kannibale-Problem und andere solcher Spielprobleme. Für komplexe, reale Probleme, die Wissen erfordern, war der GPS nicht geeignet. Er wurde 1967 aufgegeben.
In der Sprachverarbeitung war man überzeugt, dass die Syntax eines Satzes genügt und man ohne Semantik und Wissen auskommt. Prototypisch für diese Phase waren etwa Programme wie BASEBALL (Green 1963) oder SAD-SAM (Lindsay 1963), die einfache Fragen als Eingabe akzeptierten und in diesen Fragen nach Schlüsselwörtern oder bestimmten Mustern suchten. BASEBALL konnte beispielsweise Fragen über Baseball-Spiele beantworten, indem es Eingabesätze mit Hilfe von Schlüsselwörtern in eine bestimmte Form brachte und eine Antwort durch Mustervergleich fand.
Projekte zur maschinellen Sprachübersetzung wurden in Millionenhöhe von der amerikanischen Regierung gefördert. Sätze wurden Wort für Wort übersetzt, zusammengestellt und an die jeweilige Zielsprache angepasst. Die Probleme reduzierten sich darauf, umfangreiche Wörterbücher anzulegen und effizient abzusuchen. Man verkannte in dieser Phase der KI-Forschung, dass Sprache vage und mehrdeutig ist und für automatisches Übersetzen vor allen Dingen umfangreiches Weltwissen erforderlich ist.
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