1994: KI-Forscher bei der Arbeit

Das Gebiet ist jünger, als die meisten Menschen annehmen: Der Begriff „künstliche Intelligenz“ wurde 1955 für einen Sommerworkshop am Dartmouth College im Jahr 1956 geprägt, und die Arbeit durchlief seitdem zweimal einen Boom und einen „Winter“ – Phasen, in denen die Finanzierung zusammenbrach, nachdem frühe Versprechen nicht eingehalten wurden. Der heute vorherrschende Ansatz, Deep Learning, war jahrzehntelang in der Minderheit, bevor ein einziger Bilderkennungswettbewerb im Jahr 2012 und ein Aufsatz über „Aufmerksamkeit“ im Jahr 2017 die gesamte Disziplin umformten und immer größere neuronale Netze nutzten, die auf immer mehr Daten trainierten.

Die KI-Forschung ist unter den Berufen auf dieser Website ungewöhnlich, da es sich bei ihrem Thema und ihrem Instrument um dieselbe Technologie handelt. Tools, die aus den eigenen Ergebnissen des Fachgebiets erstellt wurden, entwerfen jetzt Literaturrecherchen, schlagen Experimente vor und schreiben Code für Trainingsläufe, und einige Labore versuchen offen, Teile des Forschungsprozesses selbst zu automatisieren. Was diesen Druck übersteht und was nicht, ist die Frage, die der Rest dieses Profils ehrlich und nicht beruhigend zu beantworten versucht.

Was macht eigentlich ein KI-Forscher im Alltag? Die meisten Tage verteilen sich auf das Lesen aktueller Artikel, das Schreiben und Debuggen von Trainingscode, das Warten und Analysieren der Ergebnisse von Langzeitexperimenten und die Diskussion der Ergebnisse mit Mitarbeitern. Entgegen der landläufigen Meinung besteht ein großer Teil der Arbeit darin, zu diagnostizieren, warum ein Modell leistungsschwach ist oder sich ein Ergebnis nicht reproduzieren lässt, und nicht darin, neue Architekturen von Grund auf zu entwickeln.