0
0
The Latest
eine-flagge-an-einer-stange-am-nachthimmel-js7_wK0mPJY

Was war die erste KI wirklich? Fakten und Geschichte

byTobias Hager
1. August 2025
7 minute read
Total
0
Shares
image_pdf

Was war die erste KI wirklich? Fakten und Geschichte

Du glaubst, Künstliche Intelligenz wurde erst mit ChatGPT, Google Gemini oder dem Hype um Machine Learning geboren? Dann schnall dich besser an: Die Geschichte der ersten KI ist so voller Missverständnisse, Mythen und unfassbarer technischer Details, dass selbst heutige Marketing-Buzzwords wie “Deep Learning” dagegen blass aussehen. Zeit für eine schonungslose Abrechnung mit der echten Geschichte der KI – und der Frage, was sie wirklich war: Ein glorifizierter Taschenrechner oder der Urknall der maschinellen Intelligenz?

  • Die erste KI entstand nicht erst im Silicon Valley der 2000er, sondern viel früher – und war alles andere als “intelligent” nach heutigen Maßstäben.
  • John McCarthy prägte 1956 den Begriff “Artificial Intelligence” – aber die technischen Grundlagen reichen bis zu Alan Turings Arbeiten in den 1940ern zurück.
  • Die frühen KIs waren regelbasierte Systeme, die mit Machine Learning oder neuronalen Netzen praktisch nichts am Hut hatten.
  • Symbolische KI, Expertensysteme und Entscheidungsbäume dominierten die ersten Jahrzehnte – die Revolution durch Deep Learning kam viel später.
  • ELIZA, das “Therapiebot”-Programm aus den 1960ern, war ein Meilenstein – aber auch ein Paradebeispiel für KI-Illusion und Marketing-Overhype.
  • Der Turing-Test wurde zum Prüfstein: Kann eine Maschine den Menschen imitiert glaubhaft “täuschen”?
  • Technische und philosophische Debatten um “starke” und “schwache” KI sind so alt wie die KI selbst.
  • Die Geschichte der KI ist auch eine Geschichte gescheiterter Visionen, KI-Winter und grandios gescheiterter Prognosen.
  • Wer heute KI sagt, sollte wissen, was das damals wirklich bedeutete – und warum “die erste KI” technisch ganz anders war, als viele heute glauben.

Die Geburtsstunde der Künstlichen Intelligenz: Begriff, Mythos und Realität

Wer nach der “ersten KI” fragt, landet schnell bei John McCarthy. 1956 lud er zum legendären Dartmouth Summer Research Project ein und setzte damit das Startsignal für die moderne KI-Forschung. Klingt nach Silicon-Valley-Storytelling, ist aber tatsächlich der Ursprung des Begriffs “Artificial Intelligence” – künstliche Intelligenz. Doch die technische Realität dieser Epoche hatte mit neuronalen Netzen, Deep Learning oder Sprachmodellen herzlich wenig zu tun. Die erste KI war kein Algorithmus, der sich selbstständig verbessert, sondern eher ein Regelwerk, das mit menschlicher “Intelligenz” ungefähr so viel zu tun hatte wie ein Taschenrechner mit philosophischer Reflexion.

Die frühen KI-Experimente waren von Hoffnung und Hybris geprägt: Maschinen sollten lernen, Probleme zu lösen, wie es Menschen tun, zum Beispiel Schach spielen, mathematische Beweise führen oder ganz banale Rätsel lösen. Das Arsenal bestand aus symbolischer KI, Entscheidungsbäumen, Suchalgorithmen und jeder Menge IF-THEN-Logik. Intelligenz wurde als Manipulation von Symbolen – also Daten und Regeln – verstanden. Machine Learning? Fehlanzeige. Alles, was die Maschinen “konnten”, steckte bereits in den Köpfen der Entwickler und wurde mühsam einprogrammiert.

Die Begriffsverwirrung hält sich bis heute: Was ist eine “echte KI”, was nur ein kluges Skript? Die erste KI war vor allem eins: ein Sammelbegriff für Versuche, Maschinen durch symbolische Rechenoperationen menschliche Fähigkeiten vorzugaukeln. Das klingt enttäuschend? Vielleicht. Aber es ist die Wahrheit hinter dem KI-Mythos.

Und genau hier beginnt das Dilemma: KI war von Anfang an mehr Marketing als Magie – ein Buzzword, das Erwartungen schürte, die die Technik noch Jahrzehnte nicht einlösen konnte. Wer heute nach der “ersten KI” fragt, fragt oft nach etwas, das es in dieser Form nie gab: Ein System, das tatsächlich “denkt”. Die Realität? Ein Haufen IF-THENs und ein paar clevere Algorithmen.

Alan Turing, Entscheidungsbäume und symbolische KI: Die technischen Wurzeln

Die technische DNA der ersten KI ist untrennbar mit Alan Turing verbunden. Bereits 1936 entwarf Turing das Konzept der “Turingmaschine” – ein abstraktes mathematisches Modell, das jede berechenbare Funktion simulieren kann. Turing war auch der Erste, der sich systematisch fragte: Wann ist eine Maschine “intelligent”? Sein berühmter Turing-Test aus dem Jahr 1950 wurde zur Messlatte für alle künftigen KI-Systeme: Kann ein Mensch im Dialog mit einer Maschine nicht mehr erkennen, ob er mit einem Menschen oder einem Computer spricht?

Die ersten KI-Prototypen arbeiteten mit Entscheidungsbäumen und symbolischer Verarbeitung. Entscheidungsbäume sind Datenstrukturen, bei denen jede Verzweigung eine Entscheidung darstellt (IF-Bedingung), die zu einem weiteren Knoten (Regel) oder einem Endpunkt (Lösung) führt. Symbolische KI bedeutet, dass Wissen explizit in Form von Regeln, Fakten und Relationen im System abgelegt wird – kein Lernen, kein Adaptieren, sondern reines Abarbeiten von Programmierlogik.

Ein Beispiel: Das “Logic Theorist”-Programm von Allen Newell und Herbert Simon aus dem Jahr 1956 konnte mathematische Sätze beweisen – aber nur, weil alle logischen Regeln vorher explizit hinterlegt wurden. Kein Machine Learning, keine stochastischen Modelle, keine neuronalen Netze. Die Maschine “lernte” nichts, sondern arbeitete einen Regelkatalog ab. Intelligenz? Nach heutigem Verständnis: Fehlanzeige.

Der Fokus lag auf Problemstrukturen, Zustandsräumen und Suchalgorithmen – etwa dem A*-Algorithmus, Minimax für Spiele oder Backtracking. Alles Methoden, die mehr mit Informatik als mit “Intelligenz” zu tun haben. Die ersten KIs waren also streng genommen keine lernenden Systeme, sondern hochkomplexe Regelwerke.

ELIZA, SHRDLU und Expertensysteme: Die ersten “KI-Anwendungen” und ihr technischer Unterbau

Wer von der ersten KI spricht, landet irgendwann bei ELIZA: Das Programm, geschrieben von Joseph Weizenbaum 1966 am MIT, simulierte einen Psychotherapeuten, indem es Nutzereingaben nach bestimmten Mustern umformulierte. Technisch war ELIZA ein Musterabgleich- und Substitutionssystem, das mit Regexp-ähnlichen Regeln arbeitete. Nutzer glaubten oft, mit einem “intelligenten” System zu sprechen – dabei war es nur eine raffinierte Textparodie. Von Machine Learning oder echten Sprachmodellen keine Spur.

SHRDLU, entwickelt von Terry Winograd in den 1970ern, ging einen Schritt weiter: Die Software konnte Anweisungen in natürlicher Sprache verstehen – aber nur in einer künstlich begrenzten “Blocks World”, einer Welt aus virtuellen Bauklötzen. SHRDLU nutzte Parsing-Algorithmen, semantische Netze und eine Mini-Wissensdatenbank. Auch hier: kein Lernen, kein Verstehen, sondern das geschickte Abarbeiten symbolischer Regeln auf einem sehr engen Spielfeld.

Die 1970er und 1980er brachten die Blüte der Expertensysteme. Systeme wie MYCIN oder DENDRAL sollten medizinische Diagnosen oder chemische Analysen durchführen – auf Basis tausender expliziter IF-THEN-Regeln, die von Experten in das System “gegossen” wurden. Das Problem: Die Systeme waren extrem wartungsintensiv, schlecht skalierbar und konnten mit Unsicherheit oder neuen Situationen kaum umgehen. Der viel beschworene “Expertise-Transfer” blieb ein Traum.

Technisch gesehen waren diese KI-Systeme regelbasierte Maschinen, keine selbstlernenden Algorithmen. Das “Wissen” war statisch, und jeder neue Anwendungsfall musste händisch integriert werden. Von der Flexibilität moderner neuronaler Netze oder Transformer-Modelle war man Lichtjahre entfernt.

Von der symbolischen zur subsymbolischen KI: Neuronale Netze, Machine Learning und der echte Paradigmenwechsel

Die ersten Jahrzehnte der KI waren von symbolischen Systemen geprägt: Regeln, Fakten, Logik – alles explizit. Doch schon ab den 1950ern experimentierten Forscher wie Frank Rosenblatt mit neuronalen Netzen, den sogenannten Perzeptronen. Das Problem: Die ersten Modelle waren extrem limitiert. Das berühmte Minsky-Papert-Desaster von 1969 zeigte, dass Perzeptrone nicht einmal einfache logische Funktionen wie XOR abbilden konnten. Ergebnis: Der erste “KI-Winter”. Die Forschungsgelder versiegten, das Marketing-Schlachtfeld wurde von Ernüchterung abgelöst.

Erst in den 1980ern und 1990ern, mit der Wiederentdeckung von Backpropagation und mehrschichtigen Netzwerken, kam das Machine Learning zurück. Jetzt konnten KIs erstmals aus Daten lernen – statt nur Regeln abzuarbeiten. Der Paradigmenwechsel war fundamental: Statt “Wissen” explizit zu kodieren, ließ man Algorithmen Muster in Daten erkennen. Begriffe wie supervised learning, unsupervised learning und reinforcement learning wurden der neue Standard. Die eigentliche “Intelligenz” entstand nicht mehr im Kopf des Entwicklers, sondern in den Trainingsdaten und den Optimierungsalgorithmen.

Doch Achtung: Die “erste KI” im öffentlichen Bewusstsein – ELIZA, Expertensysteme, symbolische Programme – hatten mit Machine Learning nichts zu tun. Die Diskrepanz zwischen dem, was damals als KI verkauft wurde, und dem, was heute als KI gefeiert wird, könnte größer kaum sein. Wer die Geschichte der KI verstehen will, muss die symbolische von der subsymbolischen KI trennen – und anerkennen, wie fundamental unterschiedlich die technischen Ansätze waren.

Erst mit Deep Learning, Big Data und massiver Hardware-Performance in den 2010ern wurde KI zu dem, was sie heute ist: ein selbstlernendes, datengetriebenes System, das nicht nur Regeln abarbeitet, sondern komplexe Muster erkennt. Ein weiter Weg – und ein Beleg dafür, dass die “erste KI” ein Produkt ihrer Zeit war, nicht mehr, aber auch nicht weniger.

Der Turing-Test, KI-Philosophie und der ewige Streit um “echte Intelligenz”

Die Debatte, was Künstliche Intelligenz eigentlich ist, begleitet die Technik seit Tag eins. Der Turing-Test wurde zum Prüfstein: Wenn ein Mensch im Dialog mit einer Maschine nicht erkennen kann, ob er mit einem Menschen oder einer Maschine spricht, gilt die Maschine als “intelligent”. Doch schon in den 1960ern zeigte sich: Programme wie ELIZA konnten den Turing-Test für naive Nutzer bestehen, ohne auch nur das Geringste zu “verstehen”. Die Illusion von Intelligenz ist nicht gleichbedeutend mit echter Intelligenz – ein Unterschied, der bis heute für Verwirrung sorgt.

Die KI-Philosophie unterscheidet zwischen “schwacher KI” (Systeme, die Aufgaben lösen, ohne Bewusstsein oder echtes Verstehen) und “starker KI” (Systeme mit eigenem Bewusstsein, Selbstreflexion, echter Intentionalität). Die ersten KIs waren ausschließlich schwache KI: Sie konnten Schach spielen, Sätze umformulieren oder Diagnosen simulieren, hatten aber kein Verständnis von Kontext, Bedeutung oder Ziel.

Diese Differenzierung ist mehr als eine akademische Spielerei. Sie zeigt, dass die erste KI nie Intelligenz im menschlichen Sinne besaß. Sie war ein Werkzeug, das Regeln abarbeitete. Die Angst vor “denkenden Maschinen” war in den 1960ern und 1970ern reine Projektion – und wurde erst mit den Fortschritten im Machine Learning wieder aktuell.

Der Diskurs um “echte Intelligenz” ist also so alt wie die KI selbst. Die meisten frühen Systeme bestanden den Turing-Test nur, weil sie menschliche Erwartungen ausnutzten, nicht weil sie tatsächlich verstanden, was sie taten. Die Grenze zwischen Illusion und Realität war fließend – und ist es bis heute.

Fazit: Die erste KI – mehr Mythos als Meilenstein

Die Suche nach der “ersten KI” ist die Suche nach einem Mythos: Die frühen Systeme waren technisch faszinierend, aber meilenweit von dem entfernt, was wir heute unter Künstlicher Intelligenz verstehen. Regelbasierte Programme, Musterabgleich, symbolisches Rechnen – das war die Realität. Keine selbstlernenden Algorithmen, keine neuronalen Netze, kein Deep Learning. Die “erste KI” war im Kern ein cleveres Skript, kein denkendes Wesen.

Wer heute mit KI-Marketing jongliert, sollte die Geschichte kennen – und wissen, dass der Weg von ELIZA zu GPT, von Entscheidungsbäumen zu neuronalen Netzen, von symbolischer zu subsymbolischer KI ein weiter und steiniger war. Die echte Revolution kam erst mit Machine Learning, Big Data und Deep Learning. Alles davor war wichtig, aber technisch fundamental anders. Die erste KI? Ein Meilenstein der Informatik – aber kein Vergleich zu dem, was heute möglich ist.

0
0
0
0 Share
0 Share
0 Share
0 Share
Author
Tobias Hager
Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert

Related Posts