Meilensteine auf dem Weg zur künstlichen Intelligenz
Ähnlich wie die Elektrizität das Leben im 19. Jahrhundert revolutionierte, hat die künstliche Intelligenz das Potenzial, unsere Gesellschaft und Wirtschaft grundlegend zu verändern. Wie kam es dazu und was waren die wichtigsten Meilensteine?
Autor: Stefan Fröhlich, Portfolio Manager Systematic Equities
ChatGPT von OpenAI hat im Jahr 2022 mit einem kometenhaften Aufstieg enorme Bekanntheit erlangt. In nur fünf Tagen erreichte ChatGPT mehr als eine Million Nutzerinnen und Nutzer. Zum Vergleich: Facebook brauchte dafür zehn Monate und Netflix dreieinhalb Jahre. ChatGPT hat damit der künstlichen Intelligenz (KI) zum Durchbruch in der breiten Öffentlichkeit verholfen.
Zentrale Wegmarken der künstlichen Intelligenz
Die konkrete Umsetzung der KI begann in den 1950er Jahren mit der Erfindung einer einzelnen Zelle (Perceptron) und der Entdeckung des neuronalen Netzes in den 1970er Jahren. Diesen Netzwerken blieb jedoch der grosse Durchbruch verwehrt, da die Computer damals zu wenig Rechenleistung hatten und die Datensätze zu klein waren, um die Algorithmen effizient zu trainieren. In den 1980er und 1990er Jahren wurden Entscheidungsbäume populär. Da ein einzelner Entscheidungsbaum zwar transparent, die Vorhersagekraft aber gering ist, werden bei Random Forest- und Boosting-Algorithmen verschiedene Entscheidungsbäume miteinander kombiniert, was die Prognosen deutlich verbessert.
Seit den 2000er Jahren haben Fortschritte in der Rechenleistung und die Verfügbarkeit grosser Datensätze zu einer Renaissance neuronaler Netze in Form von Deep Learning geführt. Während ein neuronales Netzwerk nur aus einer Schicht einzelner Zellen besteht, verknüpfen tiefe neuronale Netze (Deep Learning) mehrere verborgene Schichten miteinander. Dies revolutionierte die KI-Forschung, ermöglichte bahnbrechende Fortschritte, insbesondere in der Bild- und Spracherkennung und führte ab 2010 zum Durchbruch der Künstlichen Intelligenz in IT-Unternehmen.
Die 2017 erfundene Transformer-Architektur ist ein weiterer Meilenstein in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz und revolutioniert die Large Language Models (LLMs). Dank des Transformer-Algorithmus sind grosse Sprachmodelle in der Lage, Texte zu verarbeiten, den Kontext zu verstehen und daraus Antworten abzuleiten. ChatGPT-3 wurde 2022 veröffentlicht und ermöglicht es Benutzern, natürliche Sprache für eine Vielzahl von Aufgaben zu verwenden, von der Texterstellung bis zur Codegenerierung.
Chatbots haben in den letzten zwei Jahren rasant an Bedeutung gewonnen und innerhalb kürzester Zeit Millionen von Nutzerinnen und Nutzer fasziniert. Mit dieser technologischen Revolution ist das Geschichtsbuch der künstlichen Intelligenz aber noch lange nicht zu Ende geschrieben, sondern steht erst am Anfang. Die Rechenleistung (GPUs) steigt dank milliardenschwerer Investitionen grosser IT-Unternehmen wie Nvidia rasant an und ermöglicht immer umfassendere und leistungsfähigere Modelle. Derzeit ist das menschliche Gehirn mit rund 100 Billionen Synapsen noch komplexer als die grössten KI-Modelle. Dies könnte sich in den nächsten Jahren ändern und unsere Gesellschaft und die zukünftige wirtschaftliche Entwicklung massgeblich verändern.
Künstliche Intelligenz im Asset Management?
Algorithmen des maschinellen Lernens können eingesetzt werden, um zukünftige Aktienrenditen zu prognostizieren und Alpha-Quellen zu erschliessen, die dem Menschen oft verborgen bleiben. Damit stellen sie eine vielversprechende Ergänzung zu traditionellen Anlageansätzen dar.
Die wichtigsten Begriffe im Kontext der KI
Künstliche Intelligenz hat eine Vielzahl von Begriffen hervorgebracht. Hier eine Einordnung:
- Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dies betrifft alle Facetten des Lebens. Dazu gehört die Fähigkeit zu sehen, sich zu bewegen, zu denken, Probleme schrittweise zu lösen oder Neues zu erfinden.
- Ein Teilgebiet der KI ist das maschinelle Lernen (ML). Dabei lernen Algorithmen aus Daten, erkennen selbstständig Zusammenhänge und Muster und erstellen daraus Prognosen.
- Ein Algorithmus ist ein Verfahren, mit dem Probleme gelöst werden können.
- Bei der generativen KI werden kreative Inhalte (z.B. Texte, Bilder oder Videos) mit Hilfe von Deep Learning Techniken erzeugt.
- Prompting beschreibt die Eingabe von Aufforderungen an ein Sprachmodell, um spezifische Antworten oder Ergebnisse zu erhalten. Effizientes Prompting wird für KI-Anwendungen immer wichtiger und kann mit der Art und Weise verglichen werden, wie man Informationen durch Googeln sucht.
- Von Superintelligenz spricht man, wenn die menschliche Intelligenz übertroffen wird.
