Bevor ein Computer-Vision- oder Sprachsystem gut funktionierte, hing es vor Deep Learning davon ab, dass Forscher die richtigen Eingabefunktionen von Hand entwerfen – Kantendetektoren wie SIFT und HOG für Bilder, Cepstralkoeffizienten für Audio – ein Spezialhandwerk für sich. Netzwerke, die ihre eigenen Funktionen direkt aus Rohdaten lernen, machten den Großteil dieser Entwurfsarbeit innerhalb weniger Jahre nach 2012 überflüssig.
Handgefertigter Feature-Engineer existiert nicht mehr als lebendiger Beruf. Hier, was ihn ausgelöscht hat, und welcher Beruf die Arbeit übernommen hat.
1943–1956
Die Idee und der Name
Die Arbeit von Warren McCulloch und Walter Pitts aus dem Jahr 1943, in der sie Neuronen als einfache logische Schalter modellierten, gab späteren Forschern einen mathematischen Ausgangspunkt, und Alan Turings Vorschlag eines praktischen Tests für maschinelle Intelligenz aus dem Jahr 1950 gab der Frage eine öffentliche Form. Beide Ideen flossen in den Dartmouth-Workshop von 1956 ein, bei dem John McCarthy und drei Kollegen für ein Sommertreffen den Begriff „künstliche Intelligenz“ prägten, der weitaus weniger technischen Fortschritt hervorbrachte, als die Organisatoren erhofft hatten, das Fachgebiet, das sie gerade gegründet hatten, jedoch dauerhaft benannte.
Was damals sonst passierte
1950
Turing schlägt das Nachahmungsspiel vor
In „Computing Machinery and Intelligence“, veröffentlicht in der Zeitschrift Mind, geht Alan Turing der Frage „Können Maschinen denken?“ aus dem Weg und schlägt stattdessen einen praktischen Test vor. Er prognostiziert, dass innerhalb von fünfzig Jahren eine Maschine mit etwa einer Milliarde Bits Speicher einen durchschnittlichen Vernehmer in mindestens 30 % der Fälle täuschen würde.
1956
Die Dartmouth-Werkstatt benennt das Feld
Der achtwöchige Dartmouth-Sommerworkshop von John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester und Claude Shannon prägt den Begriff „künstliche Intelligenz“ und bringt etwa zehn Forscher zusammen, die später einen Großteil der frühen Forschungsagenda des Fachgebiets begründeten.
1958
Rosenblatt baut das Perceptron
Frank Rosenblatts Perceptron, das zunächst in Software und dann in kundenspezifischer Hardware bei Cornell implementiert wurde, lernt, einfache Bilder zu klassifizieren, indem es seine eigenen Verbindungsgewichte anpasst – die erste funktionierende Demonstration eines trainierbaren künstlichen neuronalen Netzwerks.
1969–1974
Der erste KI-Winter beginnt
Das Buch „Perceptrons“ von Marvin Minsky und Seymour Papert aus dem Jahr 1969 beweist mathematisch, dass einschichtige Netzwerke einfache Probleme wie XOR nicht lösen können, und der britische Lighthill Report von 1973 kommt zu dem Schluss, dass KI ihre Versprechen nicht gehalten hat; Die Finanzierung neuronaler Netze und allgemeiner KI-Forschung bricht auf beiden Seiten des Atlantiks zusammen.
Wo diese Arbeit heute lebt
Entwirft und testet die Algorithmen hinter der maschinellen Intelligenz in einem Bereich, der derzeit darum kämpft, einen wachsenden Teil seines eigenen Forschungsprozesses zu automatisieren.
🤖 KI-Forscher →Weitere verschwundene Berufe
AbrechnungsmeisterÄhrenleserAlchimistAmmeAngestellte Wächterin ('Gamp'-Pflegekraft)AntiquarAntiquarApotheker-Kräuterkundige/rArcade-Highscore-SchiedsrichterAusrufer/inBarbierchirurgBarnstormerBenshiBeobachter des Lochkarten-WorkflowsÇeşnigir (osmanischer Essensverkoster)ChiffrierbeamterComptometer-BedienerCourtier-gourmet-piqueur de vins