Bitte gib einen kurzen Überblick über die Geschichte der KI.
Der Dartmouth Workshop von 1956 wurde von Marvin Minsky, John McCarthy und zwei erfahrenen Wissenschaftlern organisiert: Claude Shannon und Nathan Rochester von IBM. Der Vorschlag für die Konferenz enthielt diese Behauptung: "Zu den Teilnehmern gehörten Ray Solomonoff, Oliver Selfridge, Trenchard More, Arthur Samuel, Allen Newell und Herbert A. Simon, die alle in den ersten Jahrzehnten der KI-Forschung wichtige Programme entwickeln sollten. Auf dem Workshop stellten Newell und Simon erstmals den "Logic Theorist" vor und McCarthy überzeugte die Teilnehmer davon, "Künstliche Intelligenz" als Namen für das Gebiet zu akzeptieren. Der Dartmouth-Workshop von 1956 war der Moment, in dem die KI ihren Namen, ihre Aufgabe, ihre ersten Erfolge und ihre wichtigsten Akteure erhielt und gilt weithin als die Geburtsstunde der KI. Der Begriff "Künstliche Intelligenz" wurde von McCarthy gewählt, um Assoziationen mit der Kybernetik und Verbindungen zu dem einflussreichen Kybernetiker Norbert Wiener zu vermeiden.

Die Programme, die in den Jahren nach dem Dartmouth Workshop entwickelt wurden, waren für die meisten Menschen einfach nur "erstaunlich" Computer lösten Algebra-Wortaufgaben, bewiesen Theoreme in der Geometrie und lernten Englisch zu sprechen. Nur wenige hätten damals geglaubt, dass ein solch "intelligentes" Verhalten von Maschinen überhaupt möglich sei. Forscherinnen und Forscher äußerten sich privat und in der Presse sehr optimistisch und sagten voraus, dass eine voll intelligente Maschine in weniger als 20 Jahren gebaut werden würde. Regierungsbehörden wie die DARPA investierten viel Geld in das neue Gebiet.

In den 1970er Jahren musste die KI Kritik einstecken und finanzielle Rückschläge hinnehmen. Die KI-Forscher hatten die Schwierigkeit der Probleme, vor denen sie standen, nicht erkannt. Ihr enormer Optimismus hatte die Erwartungen ins Unermessliche steigen lassen, und als die versprochenen Ergebnisse ausblieben, wurden die Mittel für KI gestrichen. Zur gleichen Zeit wurde der Bereich der Konnektionistik (oder neuronalen Netze) durch Marvin Minskys vernichtende Kritik an den Perceptrons für zehn Jahre fast vollständig stillgelegt. Trotz der Schwierigkeiten mit der öffentlichen Wahrnehmung von KI in den späten 70er Jahren wurden neue Ideen in der logischen Programmierung, im logischen Denken und in vielen anderen Bereichen erforscht.

In den 1980er Jahren wurde eine Form von KI-Programmen, die so genannten "Expertensysteme", von Unternehmen auf der ganzen Welt übernommen und Wissen wurde zum Schwerpunkt der KI-Forschung. In jenen Jahren förderte die japanische Regierung die KI mit ihrem Computerprojekt der fünften Generation offensiv. Ein weiteres ermutigendes Ereignis in den frühen 1980er Jahren war die Wiederbelebung des Konnektionismus durch die Arbeit von John Hopfield und David Rumelhart. Wieder einmal hatte die KI einen Erfolg erzielt.

Die Faszination der Wirtschaft für KI stieg und fiel in den 1980er Jahren nach dem klassischen Muster einer Wirtschaftsblase. Der Zusammenbruch war darauf zurückzuführen, dass die kommerziellen Anbieter nicht in der Lage waren, eine breite Palette von praktikablen Lösungen zu entwickeln. Da Dutzende von Unternehmen scheiterten, herrschte der Eindruck, dass die Technologie nicht lebensfähig sei. Doch trotz der Kritik machte die Branche weiterhin Fortschritte. Zahlreiche Forscherinnen und Forscher, darunter die Robotikentwickler Rodney Brooks und Hans Moravec, plädierten für einen völlig neuen Ansatz für künstliche Intelligenz.

Das Feld der KI, das nun mehr als ein halbes Jahrhundert alt ist, erreichte schließlich einige seiner ältesten Ziele. Sie begann, in der gesamten Technologiebranche erfolgreich eingesetzt zu werden, wenn auch etwas hinter den Kulissen. Ein Teil des Erfolges ist auf die zunehmende Leistungsfähigkeit der Computer zurückzuführen, ein anderer Teil wurde durch die Konzentration auf spezifische, isolierte Probleme und die Verfolgung dieser Probleme mit den höchsten Standards wissenschaftlicher Verantwortlichkeit erreicht. Dennoch war der Ruf der KI, zumindest in der Geschäftswelt, nicht ganz ungetrübt. Innerhalb der Branche herrschte wenig Einigkeit über die Gründe für das Scheitern der KI, den Traum von menschlicher Intelligenz zu verwirklichen, der die Welt in den 1960er Jahren in Atem gehalten hatte. All diese Faktoren trugen dazu bei, dass die KI in konkurrierende Teilbereiche aufgespalten wurde, die sich auf bestimmte Probleme oder Ansätze konzentrierten, manchmal sogar unter neuen Namen, die den angeschlagenen Stammbaum der "künstlichen Intelligenz" verschleierten. Die KI war sowohl vorsichtiger als auch erfolgreicher als je zuvor.

In den ersten Jahrzehnten des 21. Jahrhunderts wurden der Zugang zu großen Datenmengen (bekannt als "Big Data"), billigere und schnellere Computer und fortschrittliche maschinelle Lerntechniken erfolgreich auf viele Probleme in der gesamten Wirtschaft angewendet. Tatsächlich schätzte das McKinsey Global Institute in seinem berühmten Papier "Big Data: The next frontier for innovation, competition, and productivity" (Die nächste Grenze für Innovation, Wettbewerb und Produktivität), dass "im Jahr 2009 in fast allen Bereichen der US-Wirtschaft durchschnittlich mindestens 200 Terabyte an Daten gespeichert waren".

Im Jahr 2016 erreichte der Markt für KI-bezogene Produkte, Hardware und Software mehr als 8 Milliarden Dollar und die New York Times berichtete, dass das Interesse an KI einen "Rausch" erreicht hatte. Die Anwendungen von Big Data begannen auch in andere Bereiche vorzudringen, z. B. beim Training von Modellen in der Ökologie und für verschiedene Anwendungen in der Wirtschaft. Die Fortschritte im Bereich Deep Learning (insbesondere Deep Convolutional Neural Networks und Recurrent Neural Networks) trieben den Fortschritt und die Forschung in der Bild- und Videoverarbeitung, der Textanalyse und sogar der Spracherkennung voran.
Der Dartmouth-Workshop von 1956 war der Moment, in dem die KI ihren Namen, ihre Aufgabe, ihre ersten Erfolge und ihre wichtigsten Akteure erhielt und gilt weithin als die Geburtsstunde der KI. In den 1970er Jahren war die KI der Kritik und finanziellen Rückschlägen ausgesetzt. KI-Forscher hatten die Schwierigkeit der Probleme, mit denen sie konfrontiert waren, nicht erkannt. In den 1980er Jahren wurde eine Form von KI-Programmen, die so genannten "Expertensysteme", von Unternehmen auf der ganzen Welt übernommen und Wissen wurde zum Schwerpunkt der KI-Forschung. In den ersten Jahrzehnten des 21. Jahrhunderts wurden der Zugang zu großen Datenmengen (bekannt als "Big Data"), billigere und schnellere Computer und fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens erfolgreich auf viele Probleme in der gesamten Wirtschaft angewendet. Bis 2016 trieben die Fortschritte im Deep Learning (insbesondere Deep Convolutional Neural Networks und Recurrent Neural Networks) den Fortschritt und die Forschung in der Bild- und Videoverarbeitung, der Textanalyse und sogar der Spracherkennung voran.
Please give a brief history of AI.
The Dartmouth Workshop of 1956 was organized by Marvin Minsky, John McCarthy and two senior scientists: Claude Shannon and Nathan Rochester of IBM. The proposal for the conference included this assertion: "every aspect of learning or any other feature of intelligence can be so precisely described that a machine can be made to simulate it".The participants included Ray Solomonoff, Oliver Selfridge, Trenchard More, Arthur Samuel, Allen Newell and Herbert A. Simon, all of whom would create important programs during the first decades of AI research. At the workshop Newell and Simon debuted the "Logic Theorist" and McCarthy persuaded the attendees to accept "Artificial Intelligence" as the name of the field. The 1956 Dartmouth workshop was the moment that AI gained its name, its mission, its first success and its major players, and is widely considered the birth of AI. The term "Artificial Intelligence" was chosen by McCarthy to avoid associations with cybernetics and connections with the influential cyberneticist Norbert Wiener.

The programs developed in the years after the Dartmouth Workshop were, to most people, simply "astonishing" computers were solving algebra word problems, proving theorems in geometry and learning to speak English. Few at the time would have believed that such "intelligent" behavior by machines was possible at all. Researchers expressed an intense optimism in private and in print, predicting that a fully intelligent machine would be built in less than 20 years. Government agencies like DARPA poured money into the new field.

In the 1970s, AI was subject to critiques and financial setbacks. AI researchers had failed to appreciate the difficulty of the problems they faced. Their tremendous optimism had raised expectations impossibly high, and when the promised results failed to materialize, funding for AI disappeared. At the same time, the field of connectionism (or neural nets) was shut down almost completely for 10 years by Marvin Minsky's devastating criticism of perceptrons. Despite the difficulties with public perception of AI in the late 70s, new ideas were explored in logic programming, commonsense reasoning and many other areas.

In the 1980s a form of AI program called "expert systems" was adopted by corporations around the world and knowledge became the focus of mainstream AI research. In those same years, the Japanese government aggressively funded AI with its fifth generation computer project. Another encouraging event in the early 1980s was the revival of connectionism in the work of John Hopfield and David Rumelhart. Once again, AI had achieved success.

The business community's fascination with AI rose and fell in the 1980s in the classic pattern of an economic bubble. The collapse was due to the failure of commercial vendors to develop a wide variety of workable solutions. As dozens of companies failed, the perception was that the technology was not viable. However, the field continued to make advances despite the criticism. Numerous researchers, including robotics developers Rodney Brooks and Hans Moravec, argued for an entirely new approach to artificial intelligence.

The field of AI, now more than a half a century old, finally achieved some of its oldest goals. It began to be used successfully throughout the technology industry, although somewhat behind the scenes. Some of the success was due to increasing computer power and some was achieved by focusing on specific isolated problems and pursuing them with the highest standards of scientific accountability. Still, the reputation of AI, in the business world at least, was less than pristine. Inside the field there was little agreement on the reasons for AI's failure to fulfill the dream of human level intelligence that had captured the imagination of the world in the 1960s. Together, all these factors helped to fragment AI into competing subfields focused on particular problems or approaches, sometimes even under new names that disguised the tarnished pedigree of "artificial intelligence". AI was both more cautious and more successful than it had ever been.

In the first decades of the 21st century, access to large amounts of data (known as "big data"), cheaper and faster computers and advanced machine learning techniques were successfully applied to many problems throughout the economy. In fact, McKinsey Global Institute estimated in their famous paper "Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity" that "by 2009, nearly all sectors in the US economy had at least an average of 200 terabytes of stored data".

By 2016, the market for AI-related products, hardware, and software reached more than 8 billion dollars, and the New York Times reported that interest in AI had reached a "frenzy". The applications of big data began to reach into other fields as well, such as training models in ecology and for various applications in economics. Advances in deep learning (particularly deep convolutional neural networks and recurrent neural networks) drove progress and research in image and video processing, text analysis, and even speech recognition.
The 1956 Dartmouth workshop was the moment that AI gained its name, its mission, its first success and its major players, and is widely considered the birth of AI. In the 1970s, AI was subject to critiques and financial setbacks. AI researchers had failed to appreciate the difficulty of the problems they faced. In the 1980s a form of AI program called "expert systems" was adopted by corporations around the world and knowledge became the focus of mainstream AI research. In the first decades of the 21st century, access to large amounts of data (known as "big data"), cheaper and faster computers and advanced machine learning techniques were successfully applied to many problems throughout the economy. By 2016, advances in deep learning (particularly deep convolutional neural networks and recurrent neural networks) drove progress and research in image and video processing, text analysis, and even speech recognition.