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1940er - 1960er:

KI entsteht im Gefolge der Kybernetik mit dem Ziel, menschliche kognitive Fähigkeiten nachzuahmen.

Mathematische Modelle von Neuronen und der Übergang zur binären Logik in Computern bilden die Grundlage für KI.

Der Begriff KI wird John McCarthy auf der Dartmouth-Konferenz 1956 zugeschrieben, die als Geburtsstunde der Disziplin gilt.
1960er - 1980er:

Die frühe KI-Forschung konzentriert sich auf Expertensysteme, die auf bestimmte Bereiche spezialisiert sind.

Versprechen der KI-Entwicklung sorgen zunächst für Begeisterung, aber Einschränkungen bei Programmierung und Wartung führen zu einem Rückgang des Interesses.

1980er - 1990er:

KI erlebt einen KI-Winter mit reduzierter Finanzierung und Fokus aufgrund von Herausforderungen bei Expertensystemen.

Der Erfolg von Deep Blue, 1997 einen Schachmeister zu besiegen, ist eine symbolische Leistung, die das Interesse an KI wieder aufleben lässt.
2010er - 2020er Jahre:

Ein neuer Boom in der KI beginnt aufgrund der zunehmenden Rechenleistung und des Zugriffs auf riesige Datenmengen.
Deep Learning zeigt vielversprechende Ergebnisse in verschiedenen Anwendungen, wie Sprach- und Bilderkennung.
Zu den bedeutenden Erfolgen zählen Watsons Sieg bei Jeopardy im Jahr 2011, Googles KI, die 2012 Katzen erkennt, und AlphaGo, das 2016 den Go-Weltmeister besiegte.

Seit den 2020er Jahren:

Große Sprachmodelle kommen auf den Markt, um Systeme zu produzieren, die Computercode schreiben, Bilder generieren und Gedichte schreiben können.
ChatGPT, ein generativer KI-Chatbot, der von OpenAI entwickelt wurde, debütiert im November 2022. Er wird bis Januar 2023 mehr als 100 Millionen Benutzer gewinnen und damit die am schnellsten wachsende Verbraucheranwendung bis heute sein.
Generative KI hat begonnen, in vielen Bereichen in verschiedenen Sektoren Anwendung zu finden.

<note tip>
Generative AI creates content (images, text, music) while Traditional AI analyzes existing data for predictions and insights.

Generative KI erstellt Inhalte (Bilder, Text, Musik), während traditionelle KI vorhandene Daten auf Vorhersagen und Erkenntnisse hin analysiert.

**Generative KI kann menschliche Kreativität simulieren, während traditionelle KI Muster aus vorhandenen Daten erkennt.**
</note>

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