ChatGPT & Co. fußen auf alten Ideen wie künstlichen neuronalen Netzen und assoziativem Speicher. Schon 1988 erklärten Forscher in der c't deren Grundlagen.
Computer sind strohdoof, aber sauschnell – das war nicht nur in den Anfängen des PCs ein beliebtes Bonmot. Der typische PC führt eine Anweisungsliste – ein Programm – Schritt für Schritt aus, arbeitet extrem schnell und hochgenau. Fehler und Ungenauigkeiten toleriert er nicht. Auch das menschliche Gehirn erreicht Höchstleistungen: Ein kurzer Blick auf die entgegenkommende Frau reicht und man ist sich sicher: "Sie sieht aus wie Tante Martha.
"Weniger pessimistisch denkende Zeitgenossen sehen endlich den richtigen Weg beschritten, einen wirklich intelligenten Rechner zu schaffen, mit dem man sich zum Beispiel in Umgangssprache unterhalten kann, der Simultanübersetzungen beherrscht, der kreativ handelt, kurz: der all die Versprechungen erfüllt, nach denen die symbolisch arbeitenden Methoden der Künstlichen Intelligenz schon seit Jahrzehnten weitgehend vergeblich streben.
"Der mit Bällen jonglierende Roboter aus der netten Amiga-Grafikdemo ist immer noch ein Traum – erst recht der Roboter, der sich dies selbst beibringt." Dreißig Jahre später stellt das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz ein solches Projekt vor, bei dem ein Roboterdas Jonglieren lernt. In anderen Bereichen haben künstliche neuronale Netze längst den Weg in den Alltag gefunden. Sie übertragen als Kernbestandteil einer Texterkennung Schriften, helfen beim Analysieren von Daten und identifizieren per Kamera und Gesichtserkennung den Smartphone-Besitzer.
Heute bilden mehrschichtige neuronale Netze, eine Voraussetzung für Deep-Learning-Systeme, den Kern zahlreicher KIs, die von leistungsfähigen Multicore-Prozessoren angetrieben werden. Die Grundlagen
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