H2: Geschichte der KI - Teil 16

Der Erste KI Winter und die kombinatorische Explosion (ca. 1974)

Nach der euphorischen Gründungsphase in Dartmouth und den vielversprechenden frühen Erfolgen der symbolischen KI in den 1960er Jahren setzte ab etwa 1974 eine Phase tiefer Ernüchterung ein. Die überzogenen Versprechen der Gründergeneration, die in wenigen Jahren menschliche Intelligenz voraussagten, standen im krassen Gegensatz zur Realität der KI Programme. Dieser Erste KI Winter führte zu massiven Kürzungen der Forschungsgelder, der Aufgabe großer Projekte und einem allgemeinen Glaubwürdigkeitsverlust des gesamten Forschungsfeldes. Die Geschichte der KI ist ein über Jahrtausende gewebter Teppich, der von Mythen, Magie und mechanischer Präzision durchzogen ist. Es ist eine fortlaufende Erzählung, die bis heute spannend ist und deren neuestes Kapitel gerade jetzt mit rasanten Entwicklungen fortgeschrieben wird.

Wir, die GEO Agentur seowerk GmbH, machen unsere Kunden in diesen neu entstehenden KI Systemen sichtbar.

Die Grenze der Spielzeugwelten

Die symbolische KI funktionierte brillant in engen, formalen Domänen wie Schach oder logischen Beweisen. Diese Umgebungen waren überschaubar und enthielten ein begrenztes Set an Regeln. Man nannte sie daher abfällig "Spielzeugwelten" (Toy Worlds).

Beim Versuch, diese Programme auf realweltliche Probleme zu übertragen, scheiterte der Ansatz jedoch krachend. Das System stieß schnell auf die Grenze der sogenannten kombinatorischen Explosion.

• Definition: Die kombinatorische Explosion beschreibt das exponentielle Wachstum der möglichen Zustände und Suchpfade in einem Problemraum. Schon ein geringfügiger Anstieg der Komplexität führt zu einer unüberschaubaren Anzahl von Möglichkeiten, die selbst die schnellsten Computer der 1970er Jahre nicht bewältigen konnten.
• Beispiel: Um ein Problem wie die automatische Übersetzung zu lösen, muss eine symbolische KI nicht nur Vokabeln, sondern auch unzählige grammatikalische Regeln, Bedeutungsnuancen und kulturelle Kontexte verarbeiten. Die Suche nach der besten Lösung in diesem riesigen Suchraum war rechnerisch unmöglich.

Der Lighthill Report und der politische Rückzug

Der Wendepunkt in Großbritannien war der Lighthill Report (1973), in Auftrag gegeben von der britischen Regierung. Der Bericht, verfasst vom Mathematiker Sir James Lighthill, kam zu einem vernichtenden Urteil. Er stellte fest, dass die Grundlagenforschung der KI ihre ursprünglichen Ziele nicht erreicht hatte und keine nennenswerten kommerziellen Anwendungen in Sicht waren.

Die Kernaussagen des Reports waren:

• Mangel an Skalierbarkeit: Lighthill kritisierte, dass die KI nicht von den Spielzeugwelten zu realen Problemen übergehen konnte.
• Fehlendes Grundlagenverständnis: Er sah keine wissenschaftlich fundierte Basis für die Überzeugung, dass der symbolische Ansatz zur allgemeinen Intelligenz führen würde.

Als direkte Folge des Lighthill Reports strich die britische Regierung nahezu alle Fördergelder für die akademische KI Forschung.

Die Krise der Sprachverarbeitung

Auch in den USA kam es zum Rückzug. Die Automatic Language Processing Advisory Committee (ALPAC) Report von 1966 hatte bereits festgestellt, dass die maschinelle Übersetzung, ein großes, durch das Militär finanziertes Ziel, in den letzten zehn Jahren keine signifikanten Fortschritte gemacht hatte. Die Übersetzungen waren oft sinnentstellend und von schlechter Qualität.

Die Enttäuschung über die maschinelle Übersetzung führte dazu, dass auch die US Regierung die Finanzierung großer symbolischer KI Projekte, insbesondere im Bereich der Sprachverarbeitung und Robotik, drastisch reduzierte.

Die Folgen des Winters

Der Erste KI Winter hatte nachhaltige Folgen für das Forschungsfeld:

• Glaubwürdigkeitsverlust: Die KI wurde zu einem Schimpfwort in der akademischen Welt. Forscher mussten ihre Arbeit oft unter neuen Namen wie "Informatik" oder "Expertensysteme" tarnen, um weiterhin Fördergelder zu erhalten.
• Fokus auf die Nische: Die Forschung verlagerte sich weg von der Schaffung der General Problem Solver hin zu klar definierten, anwendungsnahen Nischen.

Der Erste KI Winter war eine schmerzhafte, aber notwendige Lektion. Er beendete die naive Euphorie und zwang die Forscher, ihre Ziele realistischer zu definieren und sich von der reinen Logik abzuwenden. Die Suche nach kommerziellen Erfolgen und die Entwicklung spezialisierter Systeme begann.