Teil 2 – Die faszinierenden Anfänge der Künstlichen Intelligenz: Von Turing bis ELIZA
Bild: iStock.com/Isara Methong Willkommen zu einem weiteren Blog-Artikel in unserer Serie, die sich zunächst mit dem faszinierenden Thema der Künstlichen Intelligenz (KI) im Allgemeinen auseinandersetzt, bevor sie sich speziell auf den Einsatz von KI in der Arztpraxis und der ambulanten Patientenversorgung konzentriert.
Heute nehmen wir Sie mit auf eine Reise durch die Anfänge der KI und beleuchten einige ihrer wichtigsten frühen Meilensteine.
Die Vorläufer: Automaten und der sogenannte Schachtürke (18. Jahrhundert)
Bevor wir uns auf die Reise durch die Geschichte der Künstlichen Intelligenz begeben, ist es wichtig, einen Blick auf die Anfänge der Automatisierung und die ersten Versuche zu werfen, Maschinen intelligent erscheinen zu lassen. Bereits im 18. Jahrhundert gab es faszinierende Beispiele für mechanische Automaten, die (scheinbar) komplexe Aufgaben ausführen konnten.
Eines der bekanntesten Beispiele ist der Schachtürke, eine vermeintliche Schach spielende Maschine, die 1770 von Wolfgang von Kempelen entwickelt wurde. Der Schachtürke erregte großes Aufsehen, da er gegen viele menschliche Gegner gewinnen konnte. Allerdings war der Schachtürke kein echter Automat, sondern eine geschickte Täuschung: In seinem Inneren verbarg sich ein menschlicher Schachspieler, der die Züge ausführte.
Ein weiteres bemerkenswertes Beispiel ist der Schreibautomat “Der Junge, der schreibt” von Pierre Jaquet-Droz. Dieser Automat, der um 1770 herum gebaut wurde, konnte verschiedene Texte mit einer Feder auf Papier schreiben. Der Automat war so programmiert, dass er verschiedene Sätze schreiben konnte, indem er verschiedene Teile seines Mechanismus aktivierte. Obwohl diese Maschinen nicht intelligent waren, zeigten sie doch das Potenzial von Maschinen, menschenähnliche Aufgaben zu erfüllen und vor allem auch die Faszination von Menschen für solche Maschinen.
Die Anfänge: Turing und das Imitation Game (1950)
Unsere Zeitreise in die faszinierende Geschichte der Künstlichen Intelligenz nimmt ihren eigentlichen Anfang dann erst im 20. Jahrhundert und zwar mit einer bemerkenswerten Persönlichkeit: Alan Turing. Dieser britische Mathematiker und Kryptologe hat sich nicht nur durch seine entscheidende Rolle bei der Entschlüsselung der Enigma-Maschine während des Zweiten Weltkriegs einen festen Platz in den Geschichtsbüchern gesichert. Seine Beiträge zur Entwicklung der Künstlichen Intelligenz sind mindestens ebenso bedeutsam und prägen bis heute unser Verständnis und unsere Nutzung dieser revolutionären Technologie.
Turing stellte ein Gedankenexperiment auf, das später als “Turing-Test” bekannt wurde. In diesem sogenannten “Imitation Game” sollte eine Maschine versuchen, sich in einer textbasierten Konversation als Mensch auszugeben. Ein menschlicher Befrager sollte dann entscheiden, ob er mit einem Menschen oder einer Maschine spricht. Turing argumentierte, dass, wenn eine Maschine den Befrager davon überzeugen kann, dass sie ein Mensch ist, sie als intelligent betrachtet werden sollte.
Turing war auch ein Pionier in der Entwicklung der Theorie der Berechenbarkeit und legte den Grundstein für die moderne Computerwissenschaft. Seine Arbeit hat unser Verständnis von dem, was Maschinen tun können und wie sie es tun, grundlegend geprägt.
Ein modernes Beispiel für den Turing-Test ist das CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart). CAPTCHA ist ein Verfahren, das auf Webseiten eingesetzt wird, um menschliche Nutzer von Bots zu unterscheiden. Es stellt den Nutzern Aufgaben, die für Menschen einfach, für Maschinen aber schwierig zu lösen sind, wie z.B. das Erkennen verzerrter Buchstaben und Zahlen oder das Identifizieren bestimmter Objekte in Bildern.
Es ist bemerkenswert, dass das Konzept des Turing-Tests, das vor über 70 Jahren entwickelt wurde, immer noch relevant ist und in der modernen Technologie Anwendung findet. Es zeigt, wie visionär Turing war und wie tiefgreifend sein Einfluss auf die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz und der Computerwissenschaft im Allgemeinen war.
Die Geburt des maschinellen Lernens: Perceptron (1958)
Ein entscheidender Meilenstein in der Geschichte der Künstlichen Intelligenz wurde im Jahr 1958 erreicht, als der Psychologe Frank Rosenblatt das Perceptron erfand. Das Perceptron war das erste künstliche neuronale Netzwerk und legte den Grundstein für das, was wir heute als maschinelles Lernen kennen.
Rosenblatt ließ sich bei der Entwicklung des Perceptrons von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspirieren. Er stellte sich die Frage, ob es möglich wäre, eine Maschine zu bauen, die ähnlich wie das menschliche Gehirn lernen und Entscheidungen treffen kann. Das Ergebnis war das Perceptron, ein einfaches neuronales Netzwerk, das aus einer Eingabeschicht, einer Gewichtsschicht und einer Ausgabeschicht besteht. Es ist in der Lage, einfache Muster zu erkennen und auf Basis dieser Muster Entscheidungen zu treffen.
Das Perceptron war ein Durchbruch in der KI-Forschung, da es zeigte, dass Maschinen lernen können, indem sie ihre Gewichte anpassen, um ihre Leistung zu verbessern. Dieses Konzept ist die Grundlage für das maschinelle Lernen und die KI, wie wir sie heute kennen.
In der Medizin hat das maschinelle Lernen eine Vielzahl von Anwendungen gefunden. Ein Beispiel ist die Bildanalyse in der Radiologie. Künstliche neuronale Netzwerke können trainiert werden, um Muster in medizinischen Bildern zu erkennen, die für das menschliche Auge schwer zu erkennen sind. Sie können beispielsweise dazu verwendet werden, Tumore auf MRT-Bildern zu identifizieren oder Anomalien auf Röntgenbildern zu erkennen.
Ein weiteres Beispiel ist die Vorhersage von Krankheitsverläufen. Künstliche neuronale Netzwerke können große Mengen an Patientendaten analysieren und Muster erkennen, die auf das Risiko für bestimmte Krankheiten oder den wahrscheinlichen Verlauf einer Krankheit hinweisen. Dies kann Ärzten helfen, präventive Maßnahmen zu ergreifen oder Behandlungspläne zu optimieren.
Das Perceptron und das maschinelle Lernen haben die Medizin revolutioniert und ermöglichen es uns heute, Patientenversorgung auf eine Weise zu betreiben, die vor wenigen Jahrzehnten noch undenkbar war. Sie sind ein perfektes Beispiel dafür, wie die Künstliche Intelligenz das Potenzial hat, unser Leben zum Besseren zu verändern.
Der erste Chatbot: ELIZA (1964)
Im Jahr 1964 schuf Joseph Weizenbaum, ein Informatiker am renommierten Massachusetts Institute of Technology (MIT), ELIZA - das erste Chatbot-Programm, das natürliche Sprache und menschenähnliche Dialoge simulieren konnte. Weizenbaum entwickelte ELIZA, um zu demonstrieren, dass die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine möglich ist, auch wenn sie auf vorprogrammierten Skripten basiert und nicht auf echtem Verständnis.
ELIZA simulierte einen Psychotherapeuten und stellte viele offene Fragen, ähnlich wie unser KI-Assistent MediVoice. Das Programm verwendete eine Methode namens “Pattern Matching” und Substitution, um Antworten auf Benutzereingaben zu generieren. Es suchte nach Schlüsselwörtern und Phrasen, formulierte darauf basierend eine Antwort und gab diese an den Benutzer zurück.
Obwohl ELIZA den Turing-Test nicht bestanden hätte, da ihre Antworten auf vorprogrammierten Skripten basierten und nicht auf echtem Verständnis, war die Reaktion auf das Programm zur damaligen Zeit erstaunlich. Viele Benutzer waren von der “Fähigkeit” von ELIZA, menschenähnliche Gespräche zu führen, so beeindruckt, dass sie glaubten, das Programm würde sie wirklich verstehen. Dieses Phänomen wurde als “ELIZA-Effekt” bekannt und zeigt, wie leicht Menschen dazu neigen, menschenähnliche Eigenschaften auf Computer zu projizieren.
Die Entwicklung von ELIZA war ein wichtiger Meilenstein in der Geschichte der Künstlichen Intelligenz und hatte einen großen Einfluss auf die weitere Entwicklung von Chatbots und natürlicher Sprachverarbeitung. ELIZA zeigte, dass Maschinen in der Lage sind, menschenähnliche Interaktionen zu simulieren, und legte den Grundstein für die Entwicklung von fortschrittlicheren KI-Systemen, die in der Lage sind, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren.
Die Erkenntnisse aus der Arbeit mit ELIZA haben auch dazu beigetragen, unser Verständnis von menschlicher Kommunikation und Interaktion zu vertiefen. Sie haben gezeigt, dass die Art und Weise, wie wir mit Maschinen interagieren, stark von unseren Erwartungen und unserer Wahrnehmung beeinflusst wird. Dies hat wichtige Implikationen für die Gestaltung von Benutzerschnittstellen und die Entwicklung von KI-Systemen, die in der Lage sind, auf natürliche und intuitive Weise mit Menschen zu interagieren.
Die Serie geht weiter
In unserem nächsten Artikel führen wir unsere Serie über Künstliche Intelligenz in der Arztpraxis fort und tauchen tiefer in die Geschichte der KI ein. Wir werden uns mit bemerkenswerten Errungenschaften wie Deep Blue, dem Schachcomputer von IBM und Wabot-1, dem ersten vollständig autonomen humanoiden Roboter, beschäftigen. Darüber hinaus werden wir Stanley, das autonome Fahrzeug, das die DARPA Grand Challenge gewann, und IBM Watson beleuchten. Freuen Sie sich auf eine spannende Reise durch die Geschichte der KI und ihre Bedeutung für die Medizin heute und in der Zukunft. Wir freuen uns, wenn Sie dran bleiben.
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