Der Begriff hat sich in den letzten siebzig Jahren gewandelt. Frühe Forscher versuchten, menschliches Denken mithilfe symbolischer Regeln nachzubilden. Heute umfasst die Bezeichnung Systeme, die aus Daten lernen, Texte generieren, Bilder erkennen und Spiele auf übermenschlichem Niveau spielen. Gemeinsam ist ihnen, dass Maschinen Aufgaben übernehmen, die einst menschliche Intelligenz erforderten.

Künstliche Intelligenz ist nicht gleich künstliche Intelligenz. Eine Schach-Engine durchsucht Spielbäume. Ein Sprachmodell sagt das nächste Spielsymbol voraus. Ein Empfehlungssystem ordnet Elemente nach ihrer vorhergesagten Relevanz. Jedes System verwendet unterschiedliche Methoden, doch alle fallen unter denselben Oberbegriff.

Hauptkategorien

• Schwache KI, die für eine bestimmte Aufgabe entwickelt wurde
• Allgemeine KI, hypothetisch und noch nicht erreicht
• Symbolische KI, regelbasiert und interpretierbar
• Konnektionistische KI, aufgebaut auf neuronalen Netzen

Das Forschungsfeld hat Phasen des Optimismus und der Enttäuschung durchlaufen. Die Finanzierung schießt bei Durchbrüchen in die Höhe und bricht ein, wenn Versprechen nicht eingehalten werden. Die aktuelle Welle, angetrieben von Deep Learning und enormer Rechenleistung, hält länger an als die meisten anderen, doch das Muster überzogener Erwartungen ist bekannt.