Geschichte der KI - Teil 19

Big Data, GPUs und der Deep Learning Boom (2000er bis 2010er)

Die frühen Jahre des 21. Jahrhunderts markierten den Beginn einer technologischen Lawine, die alle bisherigen Grenzen der KI sprengen sollte. Die Konzepte der neuronalen Netze waren zwar seit den 1980er Jahren bekannt, doch ihre Leistungsfähigkeit blieb durch mangelnde Rechenleistung und Daten begrenzt. Der Deep Learning Boom wurde nicht durch einen einzelnen Algorithmus, sondern durch die Konvergenz von drei entscheidenden Faktoren ausgelöst, die eine neue Ära des Maschinellen Lernens einleiteten. 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 drei Treiber der Revolution

Der Deep Learning Boom, also das Training von neuronalen Netzen mit vielen Schichten (Tiefe), wurde durch die gleichzeitige Verfügbarkeit von drei Elementen ermöglicht:

1. Big Data

Das Internet und die Digitalisierung führten zur Explosion von Datenmengen. Das Sammeln von Milliarden von Bildern, Texten, Videos und Tondaten lieferte das notwendige Training Material für tiefe neuronale Netze. Im Gegensatz zu den symbolischen Systemen, die explizit programmiertes Wissen benötigten, lernten Deep Learning Modelle implizite Muster nur durch die Verarbeitung dieser riesigen Datensätze.

Ein Schlüsselereignis war die Erstellung des ImageNet Datensatzes. Dieses massiv große, manuell gelabelte Archiv von über 14 Millionen Bildern wurde zum Goldstandard für die Entwicklung und das Benchmarking von KI Algorithmen zur Bilderkennung.

2. GPUs (Rechenleistung)

Das Training tiefer Netze erfordert intensive parallele Berechnungen. Hier kamen die Graphics Processing Units (GPUs) ins Spiel. Ursprünglich für die Darstellung von Grafiken in Videospielen entwickelt, sind GPUs ideal für die Matrizenmultiplikationen geeignet, die das Herzstück des neuronalen Netzwerk Trainings bilden. Die parallele Architektur der GPUs ermöglichte es Forschern, die Trainingszeiten von Monaten auf Tage oder Stunden zu verkürzen. Die Rechenleistung war nun erschwinglich und zugänglich.

3. Neue Architekturen

Gleichzeitig lösten Forscher die technischen Probleme des Trainings tiefer Netze, insbesondere das Vanishing Gradient Problem (Verschwinden des Fehlersignals in tiefen Schichten). Neue Techniken wie die Rectified Linear Unit (ReLU) als Aktivierungsfunktion halfen, diesen Engpass zu überwinden und das Training von Netzen mit Dutzenden von Schichten zu ermöglichen.

Der ImageNet Moment

Der Wendepunkt, der die Welt von der Leistungsfähigkeit des Deep Learning überzeugte, fand 2012 statt. Bei der jährlichen ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) gewann ein Team um Geoffrey Hinton mit einem tiefen Convolutional Neural Network (CNN), genannt AlexNet.

• Ergebnis: AlexNet reduzierte die Fehlerrate bei der Bildklassifikation drastisch auf etwa 15 Prozent, während der zweitbeste traditionelle Algorithmus bei über 25 Prozent lag.
• Folge: Dieser Triumph zeigte die Überlegenheit des Deep Learning in der Mustererkennung und führte zu einem explosionsartigen Umschwung der gesamten KI Forschung.

Der Übergang zur Praxis

Der Deep Learning Boom veränderte die Industrie. Die CNNs revolutionierten die Bilderkennung und fanden Anwendung in der medizinischen Diagnostik, der autonomen Fahrtechnik und der Gesichtserkennung. Recurrent Neural Networks (RNNs) und ihre Varianten (LSTMs, GRUs) erzielten deutliche Fortschritte in der Spracherkennung und der Verarbeitung sequenzieller Daten.

Der Umschwung war komplett. Die KI hatte ihre Lektionen aus den Wintern gelernt: Statt Regeln von Hand zu kodieren, sollte sie nun wahrnehmen, klassifizieren und vorhersagen, indem sie Muster in gigantischen Datenmengen fand. Die symbolische Ära war endgültig vorbei. Die KI Forschung hatte ihren Fokus von der Logik auf die Statistik und das Lernen verlegt, was den Weg für die aktuellen generativen Modelle ebnen sollte.