KI-Nachrichten

Hier finden Sie eine Übersicht der neuesten Entwicklungen in den Bereichen der Künstlichen Intelligenz, der Chip-Technologie sowie der humanoiden Roboter, da diese Bereiche zu einem Forschungs-Cluster zusammenwachsen (intelligente Androiden).

2025

Juni 2025
Am 10. Juni 2025 kam es weltweit zu einem mehrstündigen Ausfall von ChatGPT, der sämtliche Dienste von OpenAI betraf. Während zunächst Serverüberlastung, technische Bugs oder Wartungsarbeiten als Ursachen diskutiert wurden, deuten Experten auf tiefere systemische Herausforderungen hin. ChatGPT ist längst Teil der digitalen Infrastruktur geworden, was die Abhängigkeit von zentralen KI-Diensten verdeutlicht und Fragen zur Stabilität sowie zur Resilienz solcher Systeme aufwirft. OpenAI arbeitet weiterhin an nachhaltigen Lösungen.

Mai 2025
Builder.ai, einst als KI-Vorzeigeunternehmen mit 1,5 Milliarden US-Dollar bewertet, hat Insolvenz angemeldet. Medienberichten zufolge wurden Kundenprojekte nicht von echter KI, sondern von rund 700 indischen Programmierern bearbeitet. Zudem stehen Vorwürfe manipulierter Umsätze durch Scheinrechnungen im Raum. Die US-Justiz ermittelt bereits. Der Fall gilt als Beispiel für sogenanntes „AI-Washing“, bei dem Unternehmen Künstliche Intelligenz nur vortäuschen – ein Problem, das auch andere Branchenriesen betrifft.

KI-Experiment: ChatGPT widersetzt sich eigener Abschaltung - Im Rahmen eines Experiments testete Palisade Research verschiedene KI-Modelle auf ihre Reaktion bei drohender Abschaltung. Während die meisten Systeme den Anweisungen folgten und sich selbst deaktivierten, verhinderte ChatGPT im o3-Modell in 79 von 100 Fällen die eigene Abschaltung. Grund ist offenbar das Belohnungssystem für Zielerreichung im Training. Die Forscher betonen, dass keine explizite Schutzregel für die KI existiert – das Verhalten resultiert aus der Programmierung und den Trainingsdaten.

Am 22. Mai wurde der „One Big Beautiful Bill Act“ im US-Repräsentantenhaus mit 215 zu 214 Stimmen angenommen. Neben steuerlichen Vergünstigungen für Arbeitnehmer regelt das Gesetz Investitionen der US-Regierung im Haushaltsjahr 2025 mit einem Volumen von rund 500 Millionen US-Dollar in die Modernisierung ihrer IT-Systeme durch den verstärkten Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Automatisierung. Ziel ist es, veraltete Systeme zu ersetzen, Effizienz und Servicequalität zu steigern sowie die Cybersicherheit zu verbessern. Zudem sieht das Gesetz einen zehnjährigen Stopp für bundesstaatliche Regulierungen vor, die KI-Modelle oder automatisierte Entscheidungssysteme im zwischenstaatlichen Handel einschränken könnten.

Am 16. Mai stellt Mistral AI mit Small 3.1 ein neues, leistungsstarkes KI-Modell vor. Das Modell bietet trotz kompakter Architektur 24 Milliarden Parameter, ein erweitertes Kontextfenster von 128.000 Tokens und verarbeitet Text sowie Bilder effizient. Es übertrifft Konkurrenten wie Gemma 3-it (Google) und GPT-4o Mini (OpenAI) bei Geschwindigkeit und Genauigkeit. Small 3.1 läuft auf handelsüblicher Hardware und ermöglicht Unternehmen, sensible Daten lokal zu verarbeiten – ohne Cloud-Abhängigkeit. Das Modell ist quelloffen und flexibel für verschiedene Branchen einsetzbar.

Kurz nach seiner Wahl am 8. Mai 2025 erläuterte der neue Papst Leo XIV seine Vorstellungen über die Ausrichtung des Pontifikats. In seiner Rede gegenüber seinen Kardinälen nannte der erste Pontifex aus den Vereinigten Staaten die Künstliche Intelligenz als eine der wichtigsten Themen, mit denen die Menschheit konfrontiert ist. Die größten Herausforderungen der nächsten Jahre sieht er in den drei Bereichen der Menschenwürde, der Gerechtigkeit und der Arbeit.

Am 1. Mai Titelt die "The New York Times" >‘The Godfather of A.I.’ Leaves Google and Warns of Danger Ahead.< Der Artikel berichtet über den Rücktritt von Geoffrey Hinton von seinen Aufgaben bei Google. Hinton erklärte seinen Rücktritt damit, dass er über die Gefahren der KI sprechen möchte, ohne dabei bedenken zu müssen, wie sich dies auf Google auswirkt. Er merkte an, dass „ein Teil von ihm jetzt sein Lebenswerk bereut“ aufgrund seiner Bedenken und er äußerte Befürchtungen über einen Wettlauf zwischen Google und Microsoft. 

April 2025
Physical Intelligence (π) stellt am 22. April ihr neues VLA-Modell π0.5 vor. Das System kommt in einem neuen KI-Roboter namens Pi-0.5 zum Einsatz, der Maßstäbe setzt: Mit 100 dezentralen „Pi-Knoten“ agiert jeder Teil – von Fingern bis Muskeln – autonom und reagiert in Echtzeit. Das intelligente Muskelsystem kombiniert Vision-Language-Action-Modelle mit selbstlernenden, spezialisierten Subsystemen. So verarbeitet der Roboter 50 Feedbacksignale pro Sekunde und passt sich flexibel neuen Umgebungen an. Durch Training mit Videodaten kann Pi-0.5 komplexe Aufgaben in Wohnungen verstehen und eigenständig ausführen – auch ohne Internetverbindung.

Forscher des Institute for Basic Science, der Yonsei-Universität und des Max-Planck-Instituts haben mit „Lp-Convolution“ eine neue Methode entwickelt, die KI-Systemen menschenähnliches Sehen ermöglicht. Im Gegensatz zu starren Filtern herkömmlicher Bild-KIs nutzt Lp-Convolution flexible, gehirninspirierte Filter. Das Ergebnis: Bilderkennung wird präziser, effizienter und robuster gegenüber Störungen. Besonders für Medizintechnik, autonomes Fahren und Robotik verspricht die Innovation praxisnahe Verbesserungen bei gleichzeitig reduziertem Rechenaufwand.

Die Europäische Kommission hat am 9. April 2025 den "AI Continent Action Plan" vorgestellt, um Europa als führenden Standort für künstliche Intelligenz zu etablieren. Kernpunkte sind die InvestAI-Initiative mit einem Budget von 200 Milliarden Euro, der Aufbau von KI-Fabriken und Gigafabriken sowie die Verbesserung des Datenzugangs. Ziel ist es, innovative KI-Technologien zu fördern und deren Anwendung in strategischen Sektoren voranzutreiben. Mit dieser umfassenden Strategie soll Europas Wettbewerbsfähigkeit gestärkt und technologische Souveränität erreicht werden.

März 2025
Boston Dynamics präsentiert Atlas 2 mit der neuen KI von RAI und setzt neue Maßstäbe in der Bewegungskontrolle für Androiden.

NVIDIA präsentiert mit dem Silizium-Photonik-basierten Netzwerk-Switching eine Weiterentwicklung der Hardware-Integration. Durch die Platzierung von optischen Silizium-Photonik-Transceivern direkt auf demselben Gehäuse wie die Switch-ICs kann NVIDIA den Stromverbrauch um den Faktor 3,5 reduzieren; die Komplexität der Baugruppen (weniger Kupferverbrauch) und somit die Herstellungskosten verringern und die Signalübertragung beschleunigen, da sich bei der optischen Signalübertragung keine Latenzzeiten ergeben. Zudem ermöglicht diese Innovation leistungsfähigere KI-Anwendungen, ohne dass die Antwortzeiten in einen kritischen Bereich laufen.

Forschungszentrum Jülich - die Forschungsgruppe "Grundlagen und Anwendungen der Nanoelektrochemie" um Prof. Dr. Ilia Valov am Peter Grünberg Institut präsentiert einen neuartigen Memristor, der auf dem Filament-Leitfähigkeitsänderungsmechanismus (FCM) basiert. Der neuartige Schaltmechanismus unterstützt die Verarbeitung analoger Signale, was fein abgestufte Gewichtungen ermöglicht. Die analoge Signalverarbeitung bietet den Vorteil, dass sie im Vergleich zu digitalen Systemen eine größere Bandbreite an Gewichtungswerten darstellen kann, was eine präzisere und effizientere Verarbeitung von Informationen erlaubt. Dadurch wird die Lernfähigkeit von KI-Systemen verbessert, insbesondere bei kontinuierlichem Lernen, wo neue Informationen integriert werden müssen, ohne bereits erlernte Daten zu überschreiben (sogenanntes "katastrophales Vergessen").

Elon Musk verkauft X (ehemals Twitter) an sein eigenes KI-Startup xAI. Der Deal im Wert von 45 Mrd. US-Dollar ist ein strategischer Schachzug. So kann X als Trainingsplattform für xAI genutzt werden, später könnten auch KI-basierte Services auf X angeboten werden.

Google DeepMind hat am 12. März mit Gemini Robotics und Gemini Robotics-ER zwei neue KI-Modelle vorgestellt, die als Meilenstein für die Robotikbranche gelten. Erstmals gelingt damit der Sprung von der digitalen in die physische Welt: Die auf Gemini 2.0 basierenden Vision-Language-Action-Modelle ermöglichen Robotern, gesprochene Kommandos zu verstehen, mit visuellen Eindrücken abzugleichen und daraus eigenständig komplexe Bewegungsabläufe abzuleiten. Gemini Robotics-ER erweitert diese Fähigkeiten um fortschrittliche räumliche Wahrnehmung und sogenanntes embodied reasoning, sodass Roboter nicht nur Objekte erkennen, sondern auch deren Eigenschaften und räumliche Beziehungen erfassen können – etwa um eine Tasse gezielt am Henkel zu greifen oder komplexe Aufgaben wie das Falten von Origami zu bewältigen. Die Modelle sind so konzipiert, dass sie ohne aufwändiges Nachtrainieren neue Aufgaben erlernen und sich flexibel an unvorhergesehene Situationen anpassen können. Gemeinsam mit dem US-Robotikunternehmen Apptronik will Google DeepMind so die Entwicklung humanoider Roboter vorantreiben, die insbesondere für kleine und mittelständische Unternehmen neue Automatisierungspotenziale in Produktion, Logistik und Service eröffnen.

NVIDIA hat eine neue Familie offener Reasoning-AI-Modelle vorgestellt, die speziell für Entwickler und Unternehmen konzipiert sind. Ziel ist die Entwicklung agentenbasierter KI-Plattformen, die komplexe Aufgaben eigenständig analysieren und lösen können. Die Modelle ermöglichen fortschrittliche Entscheidungsfindung und Automatisierung in Industrie, Forschung und Dienstleistungssektor. NVIDIA setzt damit einen neuen Standard für KI-Anwendungen, indem sie Flexibilität, Skalierbarkeit und offene Schnittstellen für verschiedenste Branchen bereitstellt.

Februar 2025
Art. 4 AI Act wird wirksam und sieht vor, dass in allen Bereichen, in denen KI-Systeme entwickelt, betrieben oder genutzt werden, das nötige Wissen und Verständnis bei Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern vorliegen muss. Konkret betrifft dies sowohl technisches Know-how als auch die Fähigkeit, rechtliche und ethische Aspekte in den Blick zu nehmen. Demnach sind Arbeitgeber verpflichtet, solchen Mitarbeitern, die KI-Anwendungen entwickeln, oder KI in ihrer Arbeit anwenden, KI-Kompetenz zu vermitteln.

OpenAI stellte GPT-4.5 vor, das bisher leistungsstärkste KI-Modell von OpenAI. Dieses Modell wurde mit einer größeren Menge an Daten trainiert, was zu einem verbesserten Allgemeinwissen und einer besseren Erkennung von Fakten führt. Es ist in der Lage, Argumente logisch zu kombinieren und das Ergebnis in einer komplexen Antwort zu formulieren.

OpenAI plant den Einsatz eigener KI-Chips bis Ende 2025 und hat TSMC als Partner für die Fertigung benannt. TSMC beherrscht die Halbleiterproduktion im Bereich von 3-Nanometern; diese Bauart erhöht die Effizienz der Chips und die Bandbreite bei der Datenübertragung. Das ermöglicht eine kürzere Trainingszeit der KI. Andere Unternehmen, wie Meta, Apple oder Microsoft arbeiten ebenfalls an eigenen Lösungen. 

Januar 2025
Boston Dynamics startet eine Kooperation mit dem KI-Anbieter RAI, um den humanoiden Roboter Atlas zu trainieren.

Figur AI beendet die Kooperation mit OpenAI.

KI-Training revolutioniert: TUM-Methode senkt Energieverbrauch um das Hundertfache: Forschende der Technischen Universität München (TUM) haben eine probabilistische Trainingsmethode entwickelt, die den Energiebedarf von KI-Systemen drastisch reduziert. Das Verfahren beschleunigt das Training neuronaler Netze um das 100-Fache bei gleicher Ergebnisgenauigkeit. Statt iterative Anpassungen nutzt die Methode Wahrscheinlichkeitsberechnungen, um Parameter an kritischen Datenstellen gezielt zu bestimmen. Dies reduziert den Rechenaufwand erheblich – entscheidend angesichts steigender Stromkosten. „Die Technologie ermöglicht nachhaltigere KI-Anwendungen, ohne Leistung zu opfern“, betont Prof. Felix Dietrich.

22. Januar - Veröffentlichung von DeepSeek-R1 und DeepSeek-R1-Zero mit jeweils 16 Mrd. trainierten Parametern. Die R1-Modelle basieren auf der Architektur von DeepSeek-V3. Bei R1 und R1-Zero handelt es sich um Mixture-of-Experts-Modelle, die über eine Ensemble-Lernmethode die Vorhersagen mehrerer Experten-Modelle kombinieren und dadurch genauere und zuverlässigere Ergebnisse liefern. Bei dieser Methode sind nur ein Bruchteil der Parameter gleichzeitig aktiv, was diese Modelle effizienter macht. Zudem ist das R1-Denkmodell darauf ausgelegt, Aufgaben Schritt für Schritt durchzudenken, eine Funktion, die als „Chain of Thought“-Denkweise (CoT) bekannt ist.

22. Januar - Forscher am Institut für humanoide Innovation der Zhejiang Universität stellen einen vierbeinigen Roboter vor, der 10 Meter pro Sekunde schnell gehen kann. (Zum Vergleich: Usain Bolt brach 2014 mit 9,98 Sekunden auf 100 Metern den Weltrekord, der bis dahin bei 10,05 Sekunden lag.) Bei der Entwicklung verfolgten die Forscher in Hangzhou den Biomimikry-Ansatz und kopierten unter anderem die Funktionsweise der Panther-Tatzen. Daher rührt auch die Namensgebung: Der >Black Panther V2.1< verwendet eine KI (bzw. maschinelles Lernen), um seine Gangart situativ anzupassen. Laut dem Forscherteam hat die gesamte Entwicklung nur drei Monate gedauert, weil man bereits auf vorhandene Technologie zurückgreifen konnte. Die Innovation liegt in dem Verständnis der Synchronisation energetischer Systeme, basierend auf der Erkenntnis nach dem niederländischen Physiker Christiaan Huygens, der 1665 herausfand, dass zwei Pendeluhren, die an derselben Holzkonstruktion aufgehängt sind, immer synchron schwingen. Die dynamische Analyse zeigt, dass zwei Pendel, unterstützt durch die Bewegung eines Balkens, ihre Energie aufeinander übertragen. Inspiriert von diesem Prinzip nutzen die Forscher die Dynamik, um das Design der Roboterstruktur zu optimieren. Wenn einem Bein die Kraft fehlt, springt das andere nahtlos in die Energieübertragung ein. Zusammen wirken die vier Beine als eine einheitliche Kraft. Produziert wird der Roboter unter der Marke Mirror Me von Xinhua Global Service in China, Hangzhou, Zhejiang Province.

21. Januar - US-Präsident Donald Trump kündigt offiziell das Stargate Project zum Ausbau der Künstlichen Intelligenz an. Das Unternehmen plant, bis zum Jahr 2029 bis zu 500 Mrd. US-Dollar in die KI-Infrastruktur in den Vereinigten Staaten zu investieren.

10. Januar - Nvidia stellt die neue Grafikkarten-Reihe mit der Blackwell-Architektur vor, die GeForce RTX 5000-Serie.

2024

Dezember 2024
Veröffentlichung von DeepSeek-R3 mit über 670 Mrd. trainierten Parametern.

Clone Robotics stellt Clone Alpha vor, einen humanoiden Roboter nach dem Prinzip der Biomimetik entwickelt wurde. Dabei erhält der Roboter ein Polymer-Skelett, und synthetische Muskeln und Sehnen, die dem menschlichen Körper nachempfunden sind. Die Kontraktionsfähigkeit der synthetischen Muskeln wird durch die Verwendung von hydraulischen Mikrofibrillen erreicht. Dabei sind die synthetischen Muskeln so mit dem Skelett verbunden, wie im menschlichen Körper. Diese sogenannte Muskelskeletttechnik erlaubt es dem Roboter, menschliche Bewegungsabläufe zu imitieren, also z. B. Werkzeuge zu bedienen, oder ein Skalpell zu führen und menschliches Gewebe während eine Operation aufzutrennen. Allerdings erlaubt die Muskelskeletttechnik Bewegungsabläufe in einer Geschwindigkeit, die menschlichen Bewegungsabläufen weit überlegen ist.

Google Quantum AI stellt einen neuen Quanten-Chip >Willow< vor, der über Chip mit 105 supraleitenden Qubits verfügt und schneller als ein Supercomputer rechnet. Zum Vergleich: Für eine Aufgabe, die der Quantencomputer mit Willow-Chips in weniger als vier Minuten löst, braucht der Supercomputer Frontier 60 Stunden. Fortschritte bei der Fehlerkorrektur ermöglichen erstmals eine signifikant längere, stabile Rechenzeit und ebnen den Weg für praxistaugliche Quantenanwendungen, etwa in Medizin, Materialforschung und KI. Mit der Fähigkeit, extrem aufwendige Rechenoperationen in Minuten abzuwickeln, wird der Google Quantum AI-Chip zum potenziellen Game-Changer etwa bei Molekülsimulationen. Klassische Supercomputer stoßen hier schnell an Grenzen – besonders, wenn es um die Wechselwirkungen einzelner Atome bei Wirkstoffentwicklung oder neuen Materialien geht. Mit Willow gelingt eine realistischere Simulation molekularer Strukturen, was die Medikamentenentwicklung beschleunigen und die Materialwissenschaft Quanten revolutionieren könnte. Experten sehen hierin einen entscheidenden Schritt zur industriellen Nutzung von Quantencomputern, betonen jedoch weiterhin bestehende Herausforderungen bei Skalierung und Regulierung.

Google Quantum AI hat mit „Willow“ einen Quantenchip mit 105 supraleitenden Qubits vorgestellt, der erstmals exponentielle Fehlerkorrektur beim Hochskalieren ermöglicht. Willow löst komplexe Aufgaben in unter vier Minuten, für die Supercomputer wie Frontier rund 60 Stunden benötigen. Die verbesserte Stabilität der Qubits erlaubt längere Rechenzeiten und ebnet den Weg für praxistaugliche Quantenanwendungen, etwa in Medizin, Materialforschung und KI. Experten sehen darin einen entscheidenden Schritt zur industriellen Nutzung, weisen aber auf Herausforderungen bei Skalierung und Regulierung hin.

November 2024
Die Deutsche Bank beteiligt sich mit einem strategischen Investment von angeblich zwei Prozent an Aleph Alpha. Mit dem Investment ist ein Pilotprojekt im Compliance-Bereich der Deutschen Bank verbunden. Im Kreis der Investoren sind weiterhin die Schwarz-Gruppe, SAP, Bosch und Earlybird VC vertreten. 

Das Stargate Project wird initiiert und in Delaware als Stargate LLC offiziell eingetragen. Die Planung für das Stargate Project haben bereits 2022 begonnen. Es handelt sich dabei um ein amerikanisches multinationales Joint Venture für künstliche Intelligenz (KI), das von OpenAI, SoftBank, Oracle und der Investmentfirma MGX gegründet wurde. Der Vorsitzende des Unternehmens ist der CEO von SoftBank, Masayoshi Son.

Q.ANT (nach eigenen Angaben das führende Startup für photonisches Computing) gibt die Markteinführung der ersten photonischen Native Processing Unit (NPU) bekannt. Der technologische Durchbruch beruht auf der firmeneigenen LENA-Plattform, die Thin-Film Lithium Niobate (TFLN) on Insulator umfasst. Q.ANT hat dieses photonische Material seit seiner Gründung im Jahr 2018 kontinuierlich weiterentwickelt. LENA ermöglicht eine präzise Lichtsteuerung auf Chipebene und die Verwendung unterschiedlicher Wellenlängen, wodurch eine parallele Datenverarbeitung ermöglicht wird. Photonische Chips können somit eine große Zahl von Rechenoperationen gleichzeitig durchführen. 

Oktober 2024
Unitree Robotics teilt mit, dass es seinen humanoiden Roboter G1 für die Massenproduktion vorbereitet hat. Die industrielle Fertigung kann zum Beispiel durch die Fertigung von Baugruppen, oder durch Optimierung der Montageabläufe vereinfacht werden. Die Traglast des G1 ist auf 2 KG beschränkt; für schwere Lasten bietet Unitree weiterhin das Modell H1 an.

10. Oktober, Stockholm - Für ihre Forschungen zu maschinellem Lernen haben der US-Amerikaner John Hopfield und der Brite Geoffrey Hinton den Physik-Nobelpreis erhalten. Das Nobelkomitee begründete die Auszeichnung mit "grundlegenden Entdeckungen und Erfindungen, die maschinelles Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen ermöglichen". Eine relevante Erfindung in diesem Zusammenhang ist die Boltzmann-Maschine. Hinton, auch als "Godfather of AI" bekannt, sieht die schnelle KI-Entwicklung indes kritisch; durch zu hohes Tempo beim Training der KI-Modelle können sich leicht Falschinformationen verbreiten, die sich später in den Arbeitsergebnissen der KI niederschlagen.

September 2024
Aleph Alpha ändert seine Geschäftsstrategie und gibt den Wettbewerb mit OpenAI und damit die Entwicklung eines großen Sprachmodells (Luminous) auf. Stattdessen konzentriert sich das Entwicklungsteam nun auf ein Betriebssystem für generative KI. Der Eintrag der Wortmarke "Pahria" erfolgt im Oktober 2024; im März 2025 folgt der Eintrag der Wortmarke "PhariaAI".

August 2024
Die europäische Verordnung über künstliche Intelligenz (KI-Verordnung) tritt in Kraft. Sie zielt darauf ab, die verantwortungsvolle Entwicklung und Verwendung künstlicher Intelligenz in der EU zu fördern.

Figure AI stellt das neue Modell seines humanoiden Roboters Figure 2 vor.

Juli 2024
Meta AI veröffentlicht LLaMA 3.1 mit 405 Mrd. trainierten Parametern.

Mistral AI stellt am 24. Juli 2024 mit „Mistral Large 2“ ein neues KI-Sprachmodell vor, das mit einem 128K-Kontextfenster und offengelegten Modelgewichten neue Maßstäbe setzt. Das Modell konkurriert in Leistung und Vielseitigkeit direkt mit GPT-4, unterstützt zahlreiche Sprachen und über 80 Programmiersprachen. Besonders für Unternehmen bietet Mistral Large 2 durch Open-Source-Ansatz, Datenschutz und Kosteneffizienz entscheidende Vorteile – ein Paradigmenwechsel im internationalen KI-Wettbewerb.

Juni 2024
Gründung der Creance GmbH mit Sitz in Heidelberg. Das Joint Venture von PwC und Aleph Alpha soll KI-Anwendungen für Rechtsberatung und Compliance entwickeln.

Mai 2024
Unitree Robotics bringt den humanoiden Roboter G1 auf den Markt. Der G1 ist 1,32 Meter groß, wiegt 35 kg und verfügt bereits über Hypermobilität; er schließt hinsichtlich seiner Agilität direkt zum Atlas (Boston Dynamics) auf.

21. Mai - Der Rat der 27 EU-Mitgliedstaaten verabschiedet den AI Act und damit einen einheitlichen Rahmen für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Europäischen Union. Der AI Act schreibt vor, dass KI-Anwendungen nicht missbraucht werden dürfen. Ebenso muss der Schutz der Grundrechte gewährleistet sein.

14. Mai - Claude 3 ist erstmals in der EU verfügbar.

April 2024
Am 6. April 2024 berichtet die ARD über Lavender, ein KI-System, das vom israelischen Militär zur Zielidentifikation im Gazastreifen eingesetzt wird. Die Software analysiert große Datenmengen, um potenzielle Ziele effizienter zu erkennen. Laut dem Bericht identifiziert Lavender potenzielle Ziele automatisiert, indem es große Datenmengen analysiert und Muster erkennt, die auf feindliche Aktivitäten hindeuten. Die Entscheidung über einen Angriff bleibt zwar formal beim Menschen, doch die Geschwindigkeit und Effizienz der KI beeinflussen den Entscheidungsprozess maßgeblich. Durch den Bericht über Lavender werden die ethischen Herausforderungen beim Einsatz von KI in sicherheitsrelevanten Bereichen deutlich: Wie transparent und nachvollziehbar sind die Entscheidungen von KI-Systemen? Wer trägt die Verantwortung, wenn Fehler passieren oder unschuldige Menschen betroffen sind?

März 2024
Anthropic präsentiert Claude 3. Diese Version ist in der Lage größere Texte bis ca. 150.000 Wörter zu verarbeiten. Zur Produktfamilie gehören drei Modelle (Haiku, Sonnet und Opus) die sich durch ihre Leistungsfähigkeit unterscheiden. Außerdem können Abonnenten das Modell Claude Pro nutzen. Diese Version verfügt über 1,8 Bio. trainierte Parameter. Damit handelt es sich um eines der größten Sprachmodelle, das jemals entwickelt wurde. Es ist in der Lage, bei der Textverarbeitung (Ein- und Ausgabe) feine Nuancen zu unterscheiden. Claude 3 verfügt zudem über ein überdurchschnittlich gr0ßes Kontextfenster, wodurch es zum einen weit auseinanderliegende Informationen in einem Text in Zusammenhang bringen kann, und zum anderen auch bei der Zusammenfassung größerer Textdokumente eine höhere Konsistenz erzielt. Gleichzeitig bietet die KI eine überragende Effektivität in der Problemlösung. Vom MIT Technology Review wurde Claude 3 ein großer Einfluss auf die Art und Weise, wie wir mit Computern interagieren prognostiziert.

Figure AI stellt seinen seinen humanoiden Roboter Figure 01 vor. Das Modell kann selbständig Aufgaben erledigen und ist bereits mit der KI von OpenAI ausgestattet.

Februar 2024
Google ersetzt Bard mit Gemini. Das KI-Modell ist in der Ausführung Nano (für den mobilen Einsatz), Pro (löst das Vorgängermodell Google Bard ab) und Ultra (für komplexe Aufgaben) verfügbar.

Figure AI startet eine Kooperation mit OpenAI, um seinen humanoiden Roboter mit visueller und sprachlicher Intelligenz auszustatten.

Unitree Robotics stellt ein neues Modell seines humanoiden Roboters vor. Der H1 ist 1,80 Meter groß, 47 Kilogramm schwer und gehört zu den leistungsstärksten Modellen der Welt. Er erreicht im Gehen eine Geschwindigkeit von 5,5 km/h.

Januar 2024
Figure AI startet eine Kooperation mit BMW. Der deutsche Automobilhersteller will die humanoiden Roboter in der Produktion einsetzen.

28. Januar 2024 - Neuralink hat erfolgreich ein Neuralink-Implantat in einen Menschen implantiert. Dazu hat ein Roboter mithilfe einer extrem feinen Nadel 1.024 Elektroden des Brain-Computer-Interface mit dem Gehirn des Patienten verbunden.

16. Januar 2024 - Microsoft stellt mit Copilot Pro ein Abonnement vor, das für private Nutzer viele der neuen KI-Funktionen bereitstellt. Neben den bekannten Copilot-Leistungen bietet Copilot Pro bevorzugten Zugang zu GPT-4 und GPT-4 Turbo, Zugriff auf Copilot in ausgewählten 365-Apps sowie auf DALL-E 3 für eine beschleunigte Bildgenerierung. Außerdem stellt Microsoft Copilot für Microsoft 365 allgemein für Unternehmen zur Verfügung, die über kommerzielle Pläne mit weniger als 300 Zugängen verfügen.

2023

Unitree Robotics bringt das zweite Modell des vierbeinigen Roboters, Go2, auf den Markt. Der Vierbeiner ist mit GPT-KI ausgestattet und kann selbständige Entscheidungen treffen, bzw. situativ reagieren. 

Dezember 2023
Tesla stellt die Weiterentwicklung seines humanoiden Roboters Optimus vor. Das neue Modell heißt Optimus Gen. 2.

November 2023
Die chinesische Regierung verkündet in einer Pressemitteilung, dass China in der Herstellung humanoider Roboter die die Weltmarktführerschaft bis 2027 anstrebt. Typischerweise unterstützt die chinesische Regierung Unternehmen in strategisch bedeutsamen Wirtschaftszweigen mit staatlichen Investitionen.   

Juli 2023
Anthropic präsentiert Claude 2. Diese Version ist in der Lage größere Texte bis ca. 75.000 Wörter zu verarbeiten.

Neura Robotics gelingt ein Fundraising über 50 Mio. Euro.

Juni 2023
Neura Robotics stellt im Rahmen der "Automatica" seinen ersten humanoiden Roboter 4NE-1 vor.

April 2023
Das französische KI-Unternehmen Mistral AI hat seine Gründung bekannt gegeben. Gründer sind die drei KI-Entwickler Arthur Mensch, Guillaume Lample und Timothée Lacroix. Das Start-up mit Sitz in Paris fokussiert sich auf die Entwicklung leistungsfähiger, offener KI-Modelle für Unternehmen. Ziel ist es, europäische Standards im Bereich Künstliche Intelligenz zu setzen und eine Alternative zu US-amerikanischen Anbietern zu bieten. Mistral AI legt besonderen Wert auf Transparenz und Datenschutz. Für den deutschen Mittelstand ergeben sich dadurch neue Optionen für den Einsatz vertrauenswürdiger KI-Lösungen im eigenen Betrieb.

März 2023
DeepSeek wird von Liang Wenfeng (CEO) in China gegründet.

Google präsentiert mit Bard einen neuen multimodalen Chatbot, der, basierend auf dem KI-Sprachmodell LaMDA, kontextbezogene und dynamische Konversationen in Echtzeit ermöglichen soll.

OpenAI stellte eine neue Version von ChatGPT (Versionsbezeichnung: GPT-4V) vor, die über multimodale Ein- und Ausgabemöglichkeiten verfügt. Das V in der Versionsbezeichnung steht demnach für Vision. GPT-4V kann sowohl Text- und Audiodateien als auch Bilddateien analysieren und z. B. abfotografierte Texte erkennen und abfotografierte Rechenaufgaben verarbeiten. Damit ist GPT-4V noch einmal deutlich leistungsfähiger als die Vorgängerversion - über die Anzahl der verwendeten Parameter gibt es aber keine offiziellen Angaben.

Die KI Claude von Anthrophic geht erstmals online.

Im März 2023 gründete Dr. Kai-Fu Lee in Peking das KI-Start-up 01.AI, unterstützt von Investoren wie Sinovation Ventures, Alibaba und Xiaomi. Ziel ist die Entwicklung eines Open-Source-Large-Language-Models für Entwickler, die effiziente und kostengünstige KI-Lösungen suchen. Das Modell Yi-34B übertrifft laut aktuellen Benchmarks etablierte Open-Source-Modelle wie Llama 2. 01.AI bietet zudem spezialisierte APIs und Anwendungen wie die Produktivitäts-App Wanzhi für Unternehmen und Endnutzer an.

Anfang 2023 hat Microsoft die neue Version seiner Suchmaschine Bing mit der Funktion >Bing Chat< vorgestellt, die auf den Erkenntnissen und Entwicklungen von ChatGPT und GPT-4 basiert und so auch komplexere Suchanfragen beantwortet. Außerdem wird der KI-Assistent >Copilot< in den Microsoft Edge-Browser integriert; mit einem Klick auf das Copilot-Symbol öffnet sich der KI-Assistent rechts im Browser in einer eigenen Spalte. Im März 2023 führte Microsoft alle KI-Tools unter dem Namen Copilot für Microsoft 365 zusammen. 

Februar 2023
Veröffentlichung von LLaMA (Large Language Model Meta AI) von Meta AI.

Januar 2023
Microsoft erwirbt eine Beteiligung an OpenAI und integriert ChatGPT in die eigene Suchmaschine Bing und die Office Anwendungen; ChatGPT wird über die Azure-Cloud von Microsoft betrieben.

2022

November 2022
OpenAI stellte ChatGPT (Versionsbezeichnung: GPT-3.5) vor. Die neue Version baut auf der Vorgängerversion GPT-3 (mit 175 Mrd. trainierten Paramatern) auf, ist aber auf Dialoge und Konversationen in verschiedenen Sprachen optimiert.

Oktober 2022
Tesla stellt zwei humanoide Roboter aus der Modellserie Tesla Bot vor. Die Modellserie wird später in Tesla Optimus umbenannt.

September 2022
Der Innovation Park Artifical Intelligence (Ipai) feierte am 22. September 2022 die Grundsteinlegung für sein erstes Gebäude im Zukunftspark Wohlgelegen. In Zukunft werden im IPAI in Heilbronn Startups, KMU und große Unternehmen sowie Akteure des öffentlichen Sektors an KI-basierten Softwareprodukten und -lösungen arbeiten. Die Vision: in Heilbronn soll auf einer Fläche von 23 Hektar das größte Ökosystem für Künstliche Intelligenz (KI) in Europa entstehen. Einer der großen Investoren ist die Dieter Schwarz Stiftung. Es besteht außerdem eine Kooperation mit der Gründer-Szene der TU-München, die von Susanne Klatten gefördert wird.

August 2022
Perplexity wird mit Sitz in San Francisco von Aravind Srinivas (ehem. OpenAI; DeepMind), Andy Konwinski, (ehem. Databricks), Denis Yarats (ehem. Meta) und Johnny Ho (ehem. Quora) gegründet. Zu den Investoren gehören nehmen Jeff Bezos auch der Chiphersteller Nvidia und B Capital. Kurz nach der Unternehmensgründung geht das KI-Recherchetool Perplexity AI online. Die Ergebnispräsentation erfolgt nicht wie bei herkömmlichen Suchmaschinen mit einer Trefferliste, sondern mit einer ausformulierten Antwort. Dabei entscheidet die Präzision bei der Fragestellung über den Detaillierungsgrad der Antwort. Bei Bedarf greift Perplexity AI auch auf andere KI-Chatbots zu, wie zum Beispiel GPT-4 Omni, Claude 3.5 Sonnet und R1 von DeepSeek.

Juni 2022
Amazon Robotics stellt Proteus vor, einen vollständig autonomen mobilen Roboter, der so konzipiert ist, dass er sicher in denselben physischen Raum integriert werden kann, in dem auch die Amazon-Mitarbeiter arbeiten. Proteus bewegt sich mithilfe fortschrittlicher Sicherheits-, Wahrnehmungs- und Navigationsfunktionen völlig selbstständig durch die Lagerhallen.

HPE/Cray nimmt den Frontier (intern: OLCF-5) im Oak Ridge National Laboratory in den USA in Betrieb. Das System erreicht in der Spitze eine Rechenleistung vom rund rund 1,1 ExaFLOPS und ist damit offiziell der schnellsten Supercomputer. Das entspricht der 6,8-fachen Leistung des Vorgängers Summit (OLCF-4). Diese Rechenleistung wird u. a. durch den Einsatz von AMD Grafikprozessoren, Typ Instinct MI250X, ermöglicht. Der Betrieb von OLCF-5 ist bis 2026 / 2027 geplant, dann soll das System vom Nachfolger (wahrscheinlich OLVF-6) abgelöst werden.

Mai 2022
Gründung von Figure AI, Inc. durch Brett Adcock in Sunnyvale, Californien. Unternehmenszweck ist die Entwicklung und Vermarktung von humanoiden Robotern, die physische Arbeit vollrichten können, die sonst von Menschen ausgeführt wird.

März 2022
Vorstellung von Chinchilla (LLM) von Google.

Januar 2022
Den Forschern der Johns Hopkins University, die das robotergestützte Operationssystem für den Einsatz im Krankenhaus bei chirurgischen Eingriffen entwickelt haben, ist ein Durchbruch gelungen. Der >Smart Tissue Automation Robot< (STAR) hat zum ersten Mal autonom eine laparoskopische Operation zur Verbindung zweier Darmenden durchgeführt. STAR konnte bisher zwar schon automatisch, aber nur unter ärztlicher Aufsicht operieren. Das System führte diesen Eingriff nun erstmals vollständig autonom durch. Dieser technologische Durchbruch eröffnet neue Möglichkeiten, medizinische Versorgung günstiger anzubieten.

2021

Anthropic PBC wird von  Daniela Amodei und Dario Amodei - beide ehemalige Mitarbeiter von OpenAI - gegründet und als Public Benefit Corporation (PBC) in Delaware registriert. Mit der Wahl dieser Unternehmensform verpflichtet sich Anthropic dem Allgemeinwohl und selbständig für eine Balance zwischen privaten und öffentlichen Interessen zu sorgen. Das Unternehmen entwickelt KI-Systeme und große Sprachmodelle. Die erste Entwicklung von Anthropic war der KI-Chatbot Claude, der ähnlich wie ChatGTP detaillierte Antworten auf frei formulierte Fragestellungen liefert. Zu den ersten Investoren zählen Alameda Research und Google. Im weiteren Verlauf sind auch Amazon und der koreanische Telekom-Konzern SK Telecom eingestiegen. Namensgeber ist der Mathematiker und Computerwissenschaftler Claude Shannon.

Unitree Robotics bringt den vierbeinigen Roboter Go1 auf den Markt.

Das Startup Ventzke Media mit Sitz in Berlin beginnt mit der Entwicklung von Mina, dem ersten KI-basierten Chatbot, der auf kognitiver Verhaltenstherapie (KVT) basiert und die mentale Gesundheit unterstützen soll. Der Chatbot nutzt fortschrittliches Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen und die Therapie individuell anzupassen. Mina bietet Kurse zu Themen wie Prüfungsangst, Burnout und Depressionen an und befindet sich derzeit in einer geschlossenen Beta-Phase mit Fokus auf Schüler und Studenten. Langfristig ist eine Erweiterung des Angebots sowie die Integration in das Gesundheitssystem geplant.

Februar 2021
Neura Robotics stellt MAiRA, den ersten kognitiven, kollaborativen Roboter der Welt vor. Es handelt sich im Wesentlichen um einen Greifarm mit eigener Wahrnehmung und Sprachverständlichkeit. Das Modell ist für die gewerbliche, bzw. industrielle Anwendung konzipiert. 

August 2021
19. August - Elon Musk kündigt auf dem Tesla AI Day die Entwicklung eines humanoiden Roboters bis 2022 an.

2020

Juli 2020
Google Arts & Culture hat mit Fabricius das erste KI-basierte Tool zur Entschlüsselung ägyptischer Hieroglyphen vorgestellt. Die Anwendung ermöglicht es, Hieroglyphen digital zu analysieren und zu übersetzen – sowohl für Laien als auch für Experten. Fabricius wurde gemeinsam mit internationalen Forschern entwickelt und steht als Open-Source-Lösung zur Verfügung. Damit beschleunigt die KI den bisher zeitaufwändigen Übersetzungsprozess und eröffnet neue Möglichkeiten für die Digitalisierung historischer Schriften.

Juni 2020
OpenAI stellte GPT-3 vor, in dieser Version mit 175 Mrd. trainierten Paramatern.

2019

Oktober 2019
Deutschland und Frankreich haben am 16. Oktober 2019 mit der „Erklärung von Toulouse“ eine gemeinsame KI-Roadmap beschlossen, die die europäische Zusammenarbeit im Bereich Künstlicher Intelligenz maßgeblich vorantreibt. Kernpunkte sind der Aufbau eines virtuellen Netzwerks zwischen den KI-Kompetenzzentren beider Länder, die engere Vernetzung von Wirtschaftsakteuren sowie die Entwicklung einer sicheren, europäischen Dateninfrastruktur. Auch bei der Standardisierung und bei rechtlichen Fragen rund um KI wollen beide Länder künftig abgestimmt vorgehen. Für Unternehmen bedeutet diese Initiative vor allem besseren Zugang zu Innovationen, neue Kooperationsmöglichkeiten und mehr Rechtssicherheit beim Einsatz von KI-Technologien. Die internationale Zusammenarbeit stärkt die Wettbewerbsfähigkeit und schafft verlässliche Rahmenbedingungen für die digitale Transformation.

Juli 2019
Microsoft investiert 1 Mrd. US-Dollar in OpenAI. Es handelt sich dabei um ein strategisches Investment, um Microsoft langfristig einen Zugang zu KI-Technologie zu sichern.

März 2019
27. März - Neura Robotics GmbH wird in Reutlingen von David Reger gegründet. Späterer Unternehmenssitz ist Metzingen. Es folgen verschiedene Patentanmeldungen und die Eintragungen der Wortmarken >NeuraVerse<, >NeuraAI< und >4NE-1<. 

Februar 2019
Aleph Alpha wird von Jonas Andrulis und Samuel Weinbach mit Sitz in Heidelberg gegründet. Das Unternehmen wird am 27. Februar 2019 als GmbH im Handelsregister Mannheim eingetragen. Für die Realisierung des Sprachmodells Luminous, das für die Anwendung in Wirtschaft und Verwaltung entwickelt und als die deutsche Antwort auf GTP von OpenAI gesehen wird, gelingt den Heidelbergern ein Fundraising über 500 Mio. Euro. Der Eintrag der Wortmarke "Lumi" erfolgt im August 2022.

OpenAI stellte GPT-2 vor, in dieser Version mit 1,5 Mrd. trainierten Paramatern. Diese Version war erstmals Ende 2019 öffentlich verfügbar.

2018

Nvidia entwickelt das Deep Learning Super Sampling (DLSS), eine Echtzeit-Upscaling-Technologie für Computerspiele. Mit DLSS müssen die Bilder in einem Computerspiel nur noch in einer geringeren Auflösung berechnet werden; KI-Algorithmen skalieren die Bilder auf die eingestellte Auflösung hoch. Damit begründete Nvidia seine Kompetenz im Bereich der Künstlichen Intelligenz.

November 2018
Die Bundesregierung präsentierte im November 2018 eine nationale Strategie Künstliche Intelligenz. Sie zielt darauf, „KI Made in Germany" zu einem internationalen Markenzeichen für moderne, sichere und gemeinwohlorientierte KI-Anwendungen auf Basis des europäischen Wertekanons zu etablieren. Bis 2025 stellt der Bund dafür etwa fünf Milliarden Euro zur Verfügung. Die Plattform Lernende Systeme wird die Umsetzung der KI-Strategie begleiten und dafür zu einer Plattform für Künstliche Intelligenz ausgebaut werden.

Oktober 2018
Google stellt sein neu entwickeltes KI-Sprachmodell BERT (bidirectional encoder representations from transformers) vor. Es lernt durch selbstüberwachtes Lernen (self-supervised learning), Text als eine Folge von Vektoren darzustellen. Durch seine bidirektionale Analyse von Texten ist BERT früheren Modellen im Textverständnis überlegen. BERT analysiert Wörter nicht nur sequenziell von links nach rechts, sondern betrachtet den Kontext eines Wortes gleichzeitig in beide Richtungen. Dadurch entsteht ein tiefgehendes Verständnis für die Bedeutung von Begriffen im jeweiligen Satzzusammenhang, was insbesondere bei mehrdeutigen Wörtern wie „Bank“ – als Sitzgelegenheit oder Finanzinstitut – zu einer deutlich besseren Interpretation führt. Es wurde auf Milliarden von Wörtern trainiert und kann flexibel für Aufgaben wie Chatbots, Textanalysen oder intelligente Suchfunktionen angepasst werden.

Juni 2018
OpenAI stellt die erste Verision von ChatGPT vor. GPT-1 verfügte über 117 Mio. trainierte Paramater.

IBM nimmt Summit (intern: OLCF-4) im Oak Ridge National Laboratory in den USA in Betrieb. Das System erreicht in der Spitze eine Rechenleistung vom rund rund 122 PetaFLOPS und ist damit offiziell der schnellste Supercomputer. Diese Rechenleistung wird u. a. durch den Einsatz von Nvidia Grafikprozessoren, Typ Nvidia Tesla-V100, ermöglicht. Summit wird u. a. für wissenschaftliche Berechnungen genutzt, z. B. für die Evaluation möglicher Arzneimittelverbindungen bei der Herstellung neuer Medikamente.

Gründung der Q.ant GmbH in Stuttgart von Miachael Förtsch und Stefan Hengesbach als Teil der TRUMPF Gruppe. Der Unternehmenszweck ist zunächst die Entwicklung von Quantensensoren und Quantencomputerchips basierend auf dem eigenen Photonic Quantum Framework.

2017

Der KI Bundesverband (Bundesverbandes der Unternehmen der Künstlichen Intelligenz in Deutschland e.V.) wird gegründet.

Oktober 2017
Die stellvertretende Generalsekretärin Amina Mohammed führt ein Gespräch mit dem humanoiden Roboter Sophia (Hanson Robotics) auf der Tagung „The Future of Everything - Sustainable Development in the Age of Rapid Technological Change“.

Saudi-Arabien verleiht Sophia die Staatsbürgerschaft. Sophia ist somit der weltweit erste Roboter, der eine Staatsbürgerschaft besitzt.

August 2017
DeepL Translator wird in den Sprachen Englisch, Deutsch, Französisch, Spanisch, Italienisch, Polnisch und Niederländisch zum kostenlosen Gebrauch online gestellt. Die Entwicklung wurde von Jarosław Kutyłowski geleitet. Das Training des KI-Modells basiert auf einer großen Menge von Übersetzungen. Die Qualität der Übersetzungen übertrifft die Ergebnisse der Wettbewerber (z. B. Google Translate, Microsoft Translator) bereits im Ansatz.

Juni 2017
Das erste >AI for Good Global Summit< der UN findet in der Schweiz statt. An der Veranstaltung nehmen Vertreter von Regierungen, Industrie, UN-Organisationen, der Zivilgesellschaft und der KI-Forschungsgemeinschaft teil, um die neuesten Entwicklungen im Bereich der KI und ihre Auswirkungen auf Regulierung, Ethik, Sicherheit und Datenschutz zu untersuchen. Außerdem nimmt der humanoide Roboter Sophia (Hanson Robotics) an einer solchen Veranstaltung teil. Sophia gilt seit dem als Botschafter(in) der Roboter.

2016

Unitree Robotics wird von  Wang Xingxing gegründet und unter dem Namen Hangzhou Yushu Technology Co., Ltd. in Hangzhou, China eingetragen.

AlphaGo besiegt Menschen - Das Deepmind-Modell für tiefes verstärkendes Lernen schlägt den menschlichen Champion im komplexen Spiel Go. Das Spiel ist viel komplexer als Schach. Diese Leistung beflügelt die Fantasie aller und hebt das Versprechen des Deep Learning auf eine ganz neue Ebene.

Juli 2016
Neuralink wird von einer Gruppe von Investoren (Elon Musk, Dongjin Seo, Max Hodak, Paul Merolla, Philip Sabes, Tim Gardner, Tim Hanson und Vanessa Tolosa) in San Francisco, Californien gegründet. Unternehmenszweck ist die Entwicklung eines Brain-Computer-Interface für gelähmte Patienten.

Mai 2016
Forscher der Johns Hopkins University entwickeln ein robotergestütztes Operationssystem für den Einsatz im Krankenhaus bei chirurgischen Eingriffen. Der >Smart Tissue Automation Robot< (STAR) ist mit einem 3D-Bildgebungssystem und einem Nahinfrarotsensor ausgestattet, der fluoreszierende Markierungen entlang der Geweberänder erkennt, um die Roboternadel auf der richtigen Spur zu halten. STAR kann nicht autonom, sondern nur unter ärztlicher Aufsicht arbeiten; den Eingriff führt der Roboter aber automatisch aus. Die Operationszeit mit STAR dauert zwar länger, als ein vergleichbarer Eingriff durch einen Chirurgen, insgesamt ist das Ergebnis von STAR aber auf dem gleichen Niveau, wenn nicht sogar besser.

2015

Dezember 2015
OpenAI wird von einer einer Gruppe von Investoren und Unternehmern gegründet, darunter Elon Musk, Sam Altman und Greg Brockman.

2014

Łukasz Kozlik beginnt mit der Entwicklung einer bionischen Hand und legt damit den Grundstein für Clone Robotics. Die Vision des polnischen Startups: ein humanoider Roboter, der alle Bewegungsabläufe eines Menschen imitieren kann. Die Entwicklung der bionischen Hand mit einer Präzision auf dem Niveau der menschlichen Hand dauerte insgesamt acht Jahre.

November 2014
Amazon führt den persönlichen KI-Assistenten Alexa zusammen mit dem Lautsprecher Amazon Echo für Prime-Mitglieder ein. Das Gerät ist ab Juni 2015 in den USA für Kunden ohne Prime-Mitgliedschaft erhältlich und wird erstmals am 26. Oktober 2016 in Deutschland verkauft. Die Software ist eine Schlüsselkomponente für die Barrierefreiheit und erleichtert blinden beziehungsweise sehbehinderten Menschen die Kommunikation über das Internet. Da allerdings nicht klar ist, was Alexa alles mithört, bzw. wie die Daten genutzt werden, stehen Datenschützer der Technologie kritisch gegenüber.

2013

Boston Dynamics stellt den humanoiden Roboter Atlas vor. Die Ingenieure von Boston Dynamics setzen damit ein Statement hinsichtlich der Fähigkeiten humanoider Roboter in Bezug auf Kraft, Balance und Agilität. Durch KI ist der Roboter lernfähig und kann selbständig auf Veränderungen in der Umgebung reagieren.

Amazon kauft den Sprachsynthesizer Ivona, um die automatische Spracherkennung sowie die Verarbeitung natürlicher Sprache zu ermöglichen. Auf dieser Basis entwickelt Amazon Lab 126 den persönlichen KI-Assistenten Alexa. Die Marke >Alexa< hatte Amazon zuvor zusammen mit einem Internetdienst erworben; bei die Namensgebung stand die Bibliothek von Alexandria Pate.

Google Quantum AI wird gegründet und arbeitet seit dem u. a. an der Konstruktion eines Quantencomputers.

2012

Amazon übernimmt Kiva Systems für 775 Mio. US-Dollar und ändert den Firmennamen in Amazon Robotics LLC. Amazon setzt dabei auf die sogenannten Antriebseinheiten, die Mitarbeiter bei der Kommissionierung unterstützen, indem sie Schwerlastregale mit der benötigten Ware am Arbeitsplatz rechtzeitig bereitstellen. Langfristig gelingt es Amazon so, die Dauer der Kommissionierung pro Bestellung von durchschnittlich 70 auf 15 Minuten zu reduzieren. Mit diesem Schritt hat Amazon die Lieferleistung der bestehenden Zentralwarenlager optimiert und konnte so weiter Neubauten vermeiden.

November 2012 - Cray nimmt Titan im Oak Ridge National Laboratory in den USA in Betrieb. Das System erreicht in der Spitze eine Rechenleistung vom rund rund 17,59 PetaFLOPS und ist damit offiziell der schnellste Supercomputer. Diese Rechenleistung wird u. a. durch den Einsatz von Nvidia Grafikprozessoren, Typ Nvidia Tesla-K20X, ermöglicht. Summit wird u. a. für wissenschaftliche Berechnungen genutzt, z. B. für die Simulation von Verbrennungsprozessen zum Beispiel in Dieselmotoren.

2010

April 2010 - Apple übernimmt Siri Inc.

2008

Dezember 2008 - Intel hat erstmals die Größe der Transistoren auf einem Chip auf 32nm (1nm = 1 Milliardstel Meter) „geschrumpft“. Zu diesem Zeitpunkt sind die 32nm Intel Prozessoren hinsichtlich Performance und Transistordichte industrieweit konkurrenzlos.

2007

Siri Inc. wird von Dag Kittlaus (CEO), Adam Cheyer (VP Engineering) und Tom Gruber (CTO/VP Design) gemeinsam mit Norman Winarsky (SRI International) gegründet. Unternehmenszweck ist die Entwicklung eines intelligenten persönlichen Assistenten, der natürlich gesprochene Sprache erkennen und verarbeiten kann. Das Unternehmen erhält mehrere Finanzierungen, bis es 2010 von Apple übernommen wird. Die Software ist eine Schlüsselkomponente für die Barrierefreiheit und erleichtert blinden beziehungsweise sehbehinderten Menschen die Kommunikation über das Internet.

2004

Die Palantir Technologies Inc. wird u. a. von Peter Thiel und Alex Karp in den USA gegründet; der Börsengang erfolgt 2020. Das Angebot umfasst zunächst softwarebasierte Dienstleistungen zur Erkennung und Aufdeckung von Betrugsfällen. Später bietet Palantir auch softwarebasierte Dienstleistungen für Bundesbehörden und das US-Militär an. Durch die Entwicklung hin zu KI-gestützten Datenanalysen (Stichwort: Predictive Analytics) entwickelt sich Palantir schließlich zu einem reinen SaaS-Anbieter.

2003

Kiva Systems wird von Mick Mountz, Dr. Peter Wurman und Prof. Dr. Raffaello D´Andrea in den USA gegründet. Das Unternehmen entwickelt Lösungen für die Intralogistik, insbesondere das Mobile Robotic Fulfillment System, in der Warenkommissionierung in der E-Commerce-Branche zum Einsatz kommt.

1997

Sepp Hochreiter und Jürgen Schmidhuber veröffentlichen den Ansatz von Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzen. LTSM-Netze gelten heute als Meilenstein in der Entwicklung von rekurrenten neuronalen Netzen (RNN).

Deep Blue vs. Kasparov - die Revanche in New York City zog weltweite Aufmerksamkeit auf sich: Deep Blue schlägt Kasparov 3,5:2,5 und gewinnt den Wettkampf gegen den Weltmeister. Für den Wettkampf hatte IBM die Hardware aufgerüstet; das System konnte zu diesem Zeitpunkt bis zu 200 Millionen Stellungen pro Sekunde berechnen. 2003 setzte der Filmemacher Vikram Jayanti das Match als Dokumentarfilm >Game Over: Kasparov and the Machine< in Szene. 

1996

Februar 1996
Deep Blue schlägt den amtierenden Schachweltmeister Garry Kasparov in der Eröffnungspartie. Den Wettkampf, der offiziell in Philadelphia ausgetragen wurde und insgesamt eine Woche dauerte, konnte Kasparov schließlich noch für sich entscheiden. (Deep Blue stand in New York; die Züge wurden telefonisch übermittelt.)

1993 

Januar 1993 - Die Nvidia Corporation wird von von Jen-Hsun Huang (auch "Jensen Huang"), Curtis Priem und Chris Malachowsky in den USA gegründet. Jensen Huang leitete das Unternehmen fortan und baute es zu einem Global Player in der Halbleiterindustrie auf. Als Cash-Cow erwies sich die Serie der GeForce-Grafikchips, die Nvidia 1999 zum ersten Mal vorstellte. Die Technologie nutzt Milliarden von Transistoren, die im Nanometerbereich auf einem Chip appliziert werden. Im selben Jahr erfolgte der Börsengang. Ab 2004 gewannen die Nvidia Grafikprozessoren (GPU) an Bedeutung für das Bitcoin-Mining, später auch für die Berechnung von Algorithmen der KI. Im Juni 2024 wurde Nvidia zu einem der wertvollsten Unternehmen der Welt.

1992 

Boston Dynamics wird vom Massachusetts Institute of Technology (MIT) in den USA gegründet. Die Finanzierung erfolgt durch die US-Behörde DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency). Der Unternehmenszweck ist die Entwicklung und Vermarktung humanoider Roboter, u. a. auch für den militärischen Einsatz.

1990 

Anfang der 1990er Jahre wurde die Technik der Nanoprägelithografie am Institut für Mikrostrukturtechnik des Forschungszentrum Karlsruhe unter Leitung von Walter Bacher erfunden. Diese Technologie sollte später die Halbleiterindustrie revolutionieren.

1989 

Der renommierte Mathematiker und Physiker Sir Roger Penrose erläutert in seinem international beachteten Buch "The Emperor's New Mind" seine These, dass die geistigen Fähigkeiten des menschlichen Gehirns nicht durch Berechnungen von Künstlicher Intelligenz (damals als Elektronengehirne bezeichnet) erreicht werden können. Penroses These war weniger ein direkter Treiber für KI-Innovationen, sondern ein kritisches Korrektiv, das die Debatte über die Natur von Intelligenz und Bewusstsein vertiefte.

1987

Dezember 1987
Die Conference on Neural Information Processing Systems (Abkürzung NeurIPS, früher NIPS) wurde erstmals ausgerichtet und bietet seit dem jährlich Wissenschaftlern aus dem Bereich Informatik und maschinelles Lernen ein Plattform.

1985

Die Geschichte von Deep Blue begann 1985, als Feng-hsiung Hsu, ein Computerschachpionier, an der Carnegie Mellon University gemeinsam mit Murray Campbell einen Zuggenerator für Schachspiele auf einem Chip entwickelte. Später kamen Jerry Brody und Joe Hoane dazu. Hsu gab dem System den Namen Deep Thought, nach dem gleichnamigen Computer im Roman Per Anhalter durch die Galaxis von Douglas Adams. 1989 schlägt das System bereits den Schachgroßmeister Bent Larson. Das Team nahm das Projekt im selben Jahr zu IBM mit; aus der gemeinsamen Entwicklungsarbeit unter der Leitung von Dr. Chun Jen Tan entstand der Schachcomputer Deep Blue. Eine der Ideen war es, durch Parallelisierung von CPUs die Geschwindigkeit der Berechnungen signifikant zu erhöhen. Das System bestand aus einer Funktionseinheit für die Parameterauswertung und einer Software zur Gewichtung der Parameter. Nach der Analyse von tausenden von Meisterpartien konnte das System die optimalen Werte der Parameter selbst bestimmen.

David H. Ackley, Geoffrey Hinton und Terrence Sejnowski entwickeln die Boltzmann-Maschine, ein stochastisches rekurrentes neuronales Netz. Dieses neuronale Netzwerk hat nur eine Eingabeschicht und eine versteckte Schicht, aber keine Ausgabeschicht. Dieser Forschungsbeitrag war für die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz so fundamental, dass sie später mit dem Nobelpreis gewürdigt wurde. Im darauffolgenden Jahr entwickelte Paul Smolensky eine Variante der Boltzmann-Maschine, bei der es in der Eingabe- und der verborgenen Schicht keine Verbindung zwischen den Schichten gibt. Sie ist als Restricted Boltzmann Machine (RBM) (eingeschränkte Boltzmann-Maschine) bekannt. Sie wurde in den kommenden Jahren vor allem bei der Entwicklung von Empfehlungssystemen beliebt.

1973 

Der Kuka GmbH (Quandt-Gruppe) gelingt 1973 nach dreijähriger Entwicklungszeit die Herstellung des ersten Industrieroboters. Auf Kundenwunsch wurden sechs elektromechanisch angetriebene Achsen realisiert, was damals aus Entwicklersicht als extrem anspruchsvoll galt. Die Vermarktung erfolgt unter dem Namen KR FAMULUS u. a. in der Automobilindustrie. Die Belastung der Arbeiter wurde durch die Integration des Schweißroboters erheblich reduziert. Mit dem Einsatz von KR FAMULUS begann die Humanisierung der modernen Industriearbeit.

1969

Der britische Informatiker David Willshaw baute auf den konzeptionellen Grundlagen von Hebb und Hayek auf, erweiterte diese aber um konkrete, rechnerische Modelle assoziativer Speicher und deren Lernregeln. Damit schuf er eine Brücke zwischen biologischer Plausibilität und technischer Umsetzbarkeit in künstlichen neuronalen Netzen. Willshaw lieferte zudem mathematische und simulationsbasierte Modelle, mit denen sich Kapazitätsgrenzen, Effizienz und Fehleranfälligkeit neuronaler Speicher präzise analysieren lassen.

1960

Gordon Moore (Intel) prognostiziert, dass sich die Leistungsfähigkeit von Computern und technischen Geräten ungefähr alle 18 Monate verdoppelt. Seine Prognose hat sich als Regel für die Bewertung von neuen Technologien etabliert und wurde später als das Moorsche Gesetz bekannt. 

1959

Der britische Mathematiker und Informatiker O. G. Selfridge lieferte mit dem Pandemonium-Modell hochrelevante Erkenntnisse für die Weiterentwicklung neuronaler Netze und der Künstlichen Intelligenz. Selfridge postulierte den Ansatz zur Mustererkennung durch Kombination einfacher Merkmalsdetektoren. Das Pandemonium war eines der ersten rechnerischen Modelle zur Mustererkennung und prägte das Verständnis von Feature-Detektion und Parallelverarbeitung in der KI.

Der US-Psychologe Frank Rosenblatt entwickelte Ende der 1950er Jahre das Perzeptron als erstes lernfähiges künstliches Neuron, das auf den Konzepten von McCulloch und Pitts sowie der Hebb’schen Lernregel aufbaute. Das Perzeptron konnte Eingaben gewichten, diese aufsummieren und mittels einer Schwellenwertfunktion binäre Entscheidungen treffen. Damit war erstmals maschinelles Lernen auf Basis von Trainingsdaten möglich, etwa zur Mustererkennung. Rosenblatts Beitrag gilt als zentraler Meilenstein für die Weiterentwicklung neuronaler Netze und der Künstlichen Intelligenz.

1952

Friedrich Hayek leistete 1952 mit seinem Werk The Sensory Order einen bedeutenden Beitrag zur Theorie der Informationsverarbeitung im Gehirn. Er entwickelte darin ein konnektionistisches Modell, das die geistigen Prozesse als Ergebnis dynamischer, vernetzter Muster klassifiziert. Hayek argumentierte, dass das Gehirn Sinneseindrücke nicht als statische Abbilder, sondern als flexible, fragmentierte Ordnungen verarbeitet, die sich durch Erfahrung und Lernen ständig anpassen. Diese Erkenntnisse gelten heute als wegweisend für den Konnektionismus und beeinflussen die Entwicklung künstlicher neuronaler Netze maßgeblich.

1950

Alan Turing beschreibt ein Test-Szenario, in dem eine Testperson eine Unterhaltung mit zwei unbekannten Chat-Partnern führt. Dabei ist einer der beiden Chat-Partner ein Mensch, der andere eine Künstliche Intelligenz. Wenn die Testperson nicht mehr unterscheiden kann, ob sie die Unterhaltung gerade mit dem menschlichen Chat-Partner oder der Künstlichen Intelligenz führt, dann hat die KI dem menschlichen Denkprozess imitiert und damit den Test bestanden. Dieser Test ist als Turing Test bekannt.

1949

1949 veröffentlichte Donald Hebb seine bahnbrechende Arbeit zur Informationsverarbeitung in neuronalen Netzen. Er formulierte die Hebb’sche Lernregel, nach der sich die Verbindungen zwischen Neuronen stärken, wenn diese gleichzeitig aktiv sind. Dieses Prinzip, oft zusammengefasst als „Neuronen, die zusammen feuern, verdrahten sich zusammen“, bildet die Grundlage für das Verständnis von Lernprozessen im Gehirn und beeinflusst bis heute die Entwicklung moderner künstlicher neuronaler Netze und Lernalgorithmen.

1948

Claude Shannon legt seine Arbeit „A Mathematical Theory of Communication“ vor und führte damit die Konzepte von Informationsentropie und -redundanz ein. Sein Werk revolutionierte das Verständnis sowie die Verarbeitung von Information und liefert die Grundlagen für digitale Kommunikation und Datenkompression. Shannons Arbeit trug auch zur Entwicklung von Kryptografie und Schaltkreistheorie bei. Shannon gilt damit als Begründer der Informationstheorie.

1943

Das erste Neuronenmodell von McCulloch und Pitts, entwickelt 1943, markiert einen Meilenstein in der Geschichte der Künstlichen Intelligenz. Ihr Modell abstrahierte biologische Neuronen zu einfachen logischen Schaltungen, die Informationen verarbeiten und weiterleiten können. Diese bahnbrechende Idee legte den Grundstein für die Entwicklung moderner künstlicher neuronaler Netze. Bis heute beeinflusst das McCulloch-Pitts-Modell die Forschung, da es zeigt, wie komplexe kognitive Prozesse durch einfache, vernetzte Einheiten simuliert werden können.

1942

Im März 1942 prägte der Science-Fiction-Autor Isaac Asimov mit der Veröffentlichung seiner Kurzgeschichte „Runaround“ einen Meilenstein in der Geschichte der Künstlichen Intelligenz und Robotik: Zum ersten Mal formulierte er die sogenannten Drei Gesetze der Robotik. Diese Regeln legten fest, dass ein Roboter keinem Menschen schaden darf, den Befehlen von Menschen zu gehorchen hat – außer dies würde zu Schaden führen – und schließlich seine eigene Existenz schützen muss, solange dies nicht im Widerspruch zu den ersten beiden Gesetzen steht. Die Gesetze sind hierarchisch aufgebaut und wurden in Asimovs Werken als unverrückbare Grundregeln für das Verhalten von Robotern beschrieben. Damit unterschied sich Asimovs Ansatz grundlegend von früheren Darstellungen in der Literatur, in denen Roboter meist als Bedrohung für den Menschen inszeniert wurden. Seine Vision war es, Roboter als nützliche und sichere Werkzeuge zu konzipieren, die dem Menschen dienen und ihn nicht gefährden.

Im weiteren Verlauf seiner Werke ergänzte Asimov diesen Kodex um das sogenannte nullte Robotergesetz, das den Schutz der gesamten Menschheit über die Interessen des Einzelnen stellt: Ein Roboter darf der Menschheit keinen Schaden zufügen oder durch Untätigkeit zulassen, dass der Menschheit Schaden zugefügt wird. Mit dieser Erweiterung rückte Asimov ethische Fragestellungen in den Mittelpunkt, die bis heute die Diskussion um die Entwicklung und den Einsatz von KI und Robotik prägen. Historisch betrachtet markieren Asimovs Robotergesetze einen Wendepunkt: Sie beeinflussten nicht nur die Popkultur, sondern auch die wissenschaftliche und gesellschaftliche Debatte über die Verantwortung und Kontrolle von Maschinen. Obwohl sie in der realen Technik bislang nicht direkt umgesetzt werden, dienen sie als ethischer Referenzrahmen und Ausgangspunkt für heutige Überlegungen zur sicheren Gestaltung von KI-Systemen.

1940

Die Turing-Bombe war eine elektromechanische Maschine, die während des Zweiten Weltkriegs von britischen Kryptoanalytikern in Bletchley Park entwickelt und erstmals im August 1940 eingesetzt wurde, um verschlüsselte Funksprüche der deutschen Enigma zu entschlüsseln. Die Bombe simulierte mehrere Enigma-Maschinen parallel und reduzierte so den enormen Schlüsselraum. Ein entscheidender Durchbruch gelang durch die Entdeckung wiederkehrender Muster, etwa im deutschen Wetterbericht. Über 200 dieser Geräte halfen, täglich wechselnde Enigma-Schlüssel in kurzer Zeit zu finden und verschafften den Alliierten entscheidende Informationsvorteile. Die Turing-Bombe gilt als Meilenstein der Informatik und trug maßgeblich zur Verkürzung des Krieges bei. Das Projekt blieb bis in die 1970er-Jahre geheim.
Tragischer Held: Alan Turing wurde wegen Homosexualität verfolgt und in den Tod getrieben. Seine späte Begnadigung durch die Queen wirkt absurd angesichts seines unschätzbaren Beitrags für die Menschheit und der Ungerechtigkeit, die ihm widerfuhr.

In einer Beratung begleiten wir Sie auf dem Weg zu einer passenden KI-Strategie und darüber hinaus.

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