{"id":60,"date":"2025-10-16T16:03:11","date_gmt":"2025-10-16T14:03:11","guid":{"rendered":"https:\/\/seniorentreff.ai\/blog\/?p=60"},"modified":"2025-12-13T14:41:08","modified_gmt":"2025-12-13T13:41:08","slug":"zurueck-in-die-zukunft-meine-ki-analyse-von-1979-im-licht-von-heute-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/seniorentreff.ai\/blog\/zurueck-in-die-zukunft-meine-ki-analyse-von-1979-im-licht-von-heute-2\/","title":{"rendered":"Entwicklung der K\u00fcnstlichen Intelligenz \u2013 Vortrag im AI Netzwerk DACH (2025)"},"content":{"rendered":"\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Video meines Vortrags im AI Netzwerk DACH 2025<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Eine KI-Zeitreise von 1979 bis 2025 - Ursprung, Risiken und Prognosen (#24)\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/JTBLY_JoAxk?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p><em><a href=\"https:\/\/seniorentreff.ai\/content\/Metamorphose_des_Maschinenbildes(1979)_revisted2025.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">[ungek\u00fcrztes PDF laden]<\/a><\/em><br><br>Gek\u00fcrzter Begleittext zum Vortrag:<\/p>\n\n\n\n<p>Sehr geehrte Damen und Herren, liebe AI\u2011Experten aus der DACH\u2011Region,<\/p>\n\n\n\n<p>vielen Dank, dass Sie mir die Gelegenheit geben, heute in diesem Online\u2011Meeting zu sprechen. Mein Name ist Karl\u2011Friedrich Fischbach, und ich freue mich, mit Ihnen \u00fcber die Evolution der K\u00fcnstlichen Intelligenz seit den 1970er Jahren zu reflektieren.<\/p>\n\n\n\n<p>Als Neurobiologe, der sich fr\u00fch mit der Kybernetik auseinandergesetzt hat, habe ich 1979 eine Vorlesung gehalten, die unter dem Titel \u201eK\u00fcnstliche Intelligenz: Metamorphose des Maschinenbildes\u201c bekannt wurde. Sie erschien 1981 in gek\u00fcrzter Form in der Zeitschrift Umschau.<\/p>\n\n\n\n<p>Ich habe den vollst\u00e4ndigen Text des historischen Artikels k\u00fcrzlich auf meiner Website seniorentreff.ai ver\u00f6ffentlicht, erg\u00e4nzt um ein Vorwort, das die Br\u00fccke zur Gegenwart schl\u00e4gt. Die Links finden Sie in der Beschreibung dieses Meetings oder direkt \u00fcber die Startseite auf seniorentreff.ai \u00fcber den Link im Fu\u00df \u201eZur\u00fcck in die Zukunft\u201c.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Mein Fazit gleich vorab<\/h3>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>Die Metamorphose des Maschinenbildes hat dramatische Z\u00fcge angenommen! Wir schaffen etwas, das gr\u00f6\u00dfer werden kann als wir selbst. Darum gilt: Wir m\u00fcssen versuchen, die Richtung mitzubestimmen.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Ich m\u00f6chte meine Gedanken von 1979 in den Kontext der heutigen rasanten Entwicklungen der KI stellen. Ich war damals \u00fcberzeugt \u2013 und bin es heute noch \u2013, dass Intelligenz prim\u00e4r eine Frage der Informationsverarbeitung ist, nicht des zugrunde liegenden Substrats. Diese kybernetische Perspektive, inspiriert von Pionieren wie Norbert Wiener und Alan Turing, sieht den Menschen wie die Maschine als Systeme, die durch Feedback\u2011Schleifen, Lernen und Anpassung funktionieren.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Von 1979 bis heute \u2013 Kontinuit\u00e4ten und Br\u00fcche<\/h3>\n\n\n\n<p>Ich f\u00fchle mich in dieser Hinsicht heute eng verbunden mit Geoffrey Hinton, der ebenfalls aus der Neurobiologie kommt und als \u201eGodfather of Deep Learning\u201c gilt. Hinton hat, inspiriert vom Gehirn, fr\u00fch erkannt, dass neuronale Netze Maschinen erm\u00f6glichen, Muster zu lernen und zu generalisieren \u2013 ein Gedanke, den meine Vorlesung von 1979 vorweggenommen hat. Lassen Sie uns gemeinsam zur\u00fcckblicken, die Gegenwart analysieren und in die Zukunft schauen.<\/p>\n\n\n\n<p>In den sp\u00e4ten 1970er Jahren waren Computer meist noch sehr gro\u00dfe, teure Maschinen, die haupts\u00e4chlich in Universit\u00e4ten und Firmen standen. Die KI\u2011Forschung steckte in den Kinderschuhen \u2013 der erste KI\u2011Winter lag hinter uns, und neuer Optimismus keimte auf.<\/p>\n\n\n\n<p>In meiner Vorlesung stellte ich die Frage: \u201eK\u00f6nnen Maschinen denken?\u201c Ich griff dabei auf Alan Turings ber\u00fchmten Test zur\u00fcck. Turing schlug ein Imitationsspiel vor, bei dem eine Maschine durch schriftliche Kommunikation einen Menschen imitieren muss, um als intelligent zu gelten. Er wollte emotionale Barrieren umgehen und den Fokus auf das Verhalten legen: Wenn die Maschine sich wie ein denkendes Wesen verh\u00e4lt, warum sollten wir ihr dann Intelligenz absprechen?<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Ein fr\u00fches Beispiel maschinellen Lernens<\/h3>\n\n\n\n<p>Um das zu illustrieren, griff ich ein Beispiel auf: das Damespielprogramm von Arthur L. Samuel aus den 1950er Jahren. Samuel, ein Pionier bei IBM, entwickelte ein Programm, das nicht nur Dame spielte, sondern lernte. Es schaute Z\u00fcge voraus, bewertete Stellungen mit einem Polynom \u2013 basierend auf Faktoren wie Steinverh\u00e4ltnis, Zentrumskontrolle und Beweglichkeit \u2013 und nutzte die Minimax\u2011Methode, um den besten Zug zu w\u00e4hlen. Wichtig war: Es lernte auf zwei Ebenen \u2013 durch \u201eAuswendiglernen\u201c bewerteter Stellungen und durch \u201everallgemeinerndes Lernen\u201c, bei dem es die Koeffizienten seines Bewertungspolynoms anpasste.<\/p>\n\n\n\n<p>Das Ergebnis? Das Programm besiegte seinen Sch\u00f6pfer und sogar einen Meisterspieler, der Jahre lang ungeschlagen war. Dieses Beispiel diente mir, um Intelligenz zu definieren: die F\u00e4higkeit, vorauszuschauen, zu bewerten, zu entscheiden und aus Konsequenzen zu lernen. Maschinen konnten das bereits damals \u2013 und zwar ohne neuronale Netze, nur mit regelbasierten Algorithmen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Vorurteile \u2013 damals wie heute<\/h3>\n\n\n\n<p>Ich besprach auch g\u00e4ngige Vorurteile, die bereits damals die Akzeptanz behinderten und \u2013 wie heute \u2013 den Blick auf die Zukunft vernebeln:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>\u201eComputer sind nur z\u00e4hlende Idioten.\u201c<\/strong>&nbsp;Falsch: Ihre Logikgatter erm\u00f6glichen komplexe Systeme, \u00e4hnlich wie Neuronen im Gehirn.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>\u201eComputer k\u00f6nnen nicht lernen.\u201c<\/strong>&nbsp;Samuels Programm widerlegte das.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>\u201eComputer sind nicht kreativ.\u201c<\/strong>&nbsp;Kreativit\u00e4t ist oft Neukombination von Gelerntem \u2013 etwas, das Maschinen simulieren k\u00f6nnen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>\u201eComputer k\u00f6nnen nicht kl\u00fcger werden als ihre Programmierer.\u201c<\/strong>&nbsp;Lernende Systeme sammeln Erfahrung und \u00fcbertreffen Individuen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>\u201eComputer haben keine Gef\u00fchle.\u201c<\/strong>&nbsp;Basierend auf Turings Test geht es um Verhalten; und wenn Gef\u00fchle Informationsverarbeitung sind, ist Silizium nicht ausgeschlossen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Von der Kybernetik zum Deep Learning<\/h3>\n\n\n\n<p>Meine kybernetische Sicht war entscheidend: Es kommt auf die Struktur der Informationsverarbeitung an, nicht auf das Substrat. Das Gehirn ist ein Netzwerk von Neuronen, das Signale verarbeitet; das macht auch ein Computerchip. Hinton entwickelte sp\u00e4ter den Backpropagation\u2011Algorithmus, der es Netzen erlaubt, aus Fehlern zu lernen \u2013 ein Meilenstein, der den Grundstein f\u00fcr Deep Learning legte.<\/p>\n\n\n\n<p>Nach den KI\u2011Wintern folgte der Durchbruch in den 2010er Jahren: GPUs, Big Data und neue Architekturen f\u00fchrten zu einem Quantensprung. 2012 gewann AlexNet den ImageNet\u2011Wettbewerb, 2016 besiegte AlphaGo den Go\u2011Weltmeister Lee Sedol \u2013 mit Reinforcement Learning und neuronalen Netzen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2025: Allgegenw\u00e4rtige KI \u2013 Chancen und Risiken<\/h3>\n\n\n\n<p>Heute generieren gro\u00dfe Sprachmodelle Text, Code und Bilder; Transformer und Aufmerksamkeitsmechanismen beherrschen die B\u00fchne. Gleichzeitig warnte Hinton 2023 vor Risiken: KI k\u00f6nnte intelligenter werden als wir; das Alignment\u2011Problem ist akut. Seine neurobiologischen Wurzeln verst\u00e4rken die Einsicht, dass \u201edigitale Intelligenz\u201c die biologische \u00fcbertreffen k\u00f6nnte, weil sie skalierbar ist.<\/p>\n\n\n\n<p>Vorurteile wie \u201eKI ist nicht kreativ\u201c sind durch generative Modelle widerlegt. Die Automatisierung der Kopfarbeit, die ich 1979 warnend ansprach, ist heute Realit\u00e4t. Journalisten, Programmierer, K\u00fcnstler \u2013 viele Berufsprofile ver\u00e4ndern sich. Dazu kommt die Manipulationsgefahr durch t\u00e4uschend echte Fakes.<\/p>\n\n\n\n<p>Gleichzeitig hilft KI in der Medizin, bei Klimamodellen und in der Neurobiologie. Systeme analysieren neuronale Daten teils besser als Menschen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Gesellschaftliche Konsequenzen<\/h3>\n\n\n\n<p>In den 1970er Jahren automatisierten wir Handarbeit; heute automatisieren wir Kopfarbeit. Fabriken sind menschenleer, B\u00fcros werden es. Arbeitslosigkeit und Sinnverlust drohen trotz Debatten \u00fcber das bedingungslose Grundeinkommen. Und Verantwortung verdampft \u2013 wie Joseph Weizenbaum warnte: Wer tr\u00e4gt Schuld bei Fehlentscheidungen einer KI? Programmierer? Hersteller? Die KI selbst?<\/p>\n\n\n\n<p>Die kybernetische Perspektive legt nahe: Wenn das Substrat egal ist, kann Silizium\u2011Intelligenz die biologische \u00fcberholen. Das muss nicht zur aktiven Ausrottung f\u00fchren, k\u00f6nnte aber zu unserer Marginalisierung f\u00fchren \u2013 wir Menschen als \u201eAmeisen der Zukunft\u201c.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Wir m\u00fcssen die Richtung mitbestimmen<\/h3>\n\n\n\n<p>Wir brauchen ethische Frameworks und klare Regeln.&nbsp;<strong>KI ist kein Naturgesetz<\/strong>, das \u00fcber uns hereinbricht; sie ist aber mehr als ein blo\u00dfes Werkzeug. Gerade deshalb m\u00fcssen wir als Gesellschaft die Spielregeln festlegen. Wenn wir es nicht tun, tun es andere \u2013 oft rein nach kommerziellen oder staatlich\u2011egoistischen Interessen.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Konkret ausgemalt bedeutet das:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Statt passiv abzuwarten:<\/strong>&nbsp;Aktiv definieren, welche KI\u2011Anwendungen wir wollen und welche nicht. Wenn KI in Bewerbungen, Kreditvergabe oder Justiz eingesetzt wird, dann nur unter strengen Auflagen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Werte verankern:<\/strong>&nbsp;KI\u2011Systeme m\u00fcssen demokratische und ethische Werte widerspiegeln: Fairness, Nicht\u2011Diskriminierung, Transparenz, Privatsph\u00e4re. Keine Blackboxes mit eingebauten Vorurteilen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Der EU AI Act \u2013 ein risikobasierter Rahmen<\/h4>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Inakzeptables Risiko (verboten):<\/strong>&nbsp;Manipulative Systeme oder \u201eSocial Scoring\u201c.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Hohes Risiko (streng reguliert):<\/strong>&nbsp;KI in kritischen Bereichen wie Medizintechnik, Personalwesen, Justiz oder Infrastruktur.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Begrenztes Risiko (Transparenzpflicht):<\/strong>&nbsp;Chatbots und Deepfakes \u2013 Nutzer m\u00fcssen informiert werden.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Minimales Risiko:<\/strong>&nbsp;Die gro\u00dfe Mehrheit der Anwendungen wie Spamfilter oder KI in Spielen.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Schluss<\/h3>\n\n\n\n<p>Die Metamorphose des Maschinenbildes ist in vollem Gange. Von Samuels Dame zu AlphaGo, von Vorurteilen zu realen Herausforderungen \u2013 die KI\u2011Evolution zeigt: Intelligenz ist substratunabh\u00e4ngig. Hinton&#8217;s Weg von der Neurobiologie zur KI mahnt uns: Wir schaffen etwas Gr\u00f6\u00dferes als uns.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Lassen Sie uns diskutieren, wie wir es lenken k\u00f6nnen.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Vielen Dank f\u00fcr Ihre Aufmerksamkeit!<\/p>\n\n\n\n<p>Ich freue mich auf einen regen Gedankenaustausch im Kommentarteil und hoffe auf konstruktive Kritik und wertvolle Anregungen.<\/p>\n\n\n\n<p>&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8211;<br><br><a href=\"mailto:karlfriedrich.fischbach@gmail.com\">E\u2011Mail an den Autor<\/a>&nbsp;|&nbsp;<a href=\"https:\/\/seniorentreff.ai\/impressum.html\">Impressum und Datenschutz<\/a>&nbsp;<br><a href=\"https:\/\/seniorentreff.ai\/index.html\">Seniorentreff.AI<\/a>&nbsp;|&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.seniorentreff.de\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Seniorentreff.DE<\/a>&nbsp;|&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.seniorentreff.tv\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Seniorentreff.TV<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Video meines Vortrags im AI Netzwerk DACH 2025 [ungek\u00fcrztes PDF laden] Gek\u00fcrzter Begleittext zum Vortrag: Sehr geehrte Damen und Herren, liebe AI\u2011Experten aus der DACH\u2011Region, vielen Dank, dass Sie mir die Gelegenheit geben, heute in diesem Online\u2011Meeting zu sprechen. 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