Wie lange gibt es Künstliche Intelligenz?

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Wie lange gibt es Künstliche Intelligenz?

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Accepted Answer

Künstliche Intelligenz (KI) als Forschungsgebiet gibt es seit den 1950er Jahren. Der Begriff "künstliche Intelligenz" wurde 1956 von John McCarthy geprägt, einem Informatiker, der als einer der Gründerväter der KI gilt. In diesem Jahr fand auch die Dartmouth Conference statt, die als Geburtsstunde der KI-Forschung angesehen wird. Seitdem hat sich das Feld erheblich weiterentwickelt, mit bedeutenden Fortschritten in den letzten Jahrzehnten.

Accepted Answer

DeepMind ist ein britisches Unternehmen für künstliche Intelligenz (KI), das 2010 gegründet wurde und seit 2014 eine Tochtergesellschaft von Google (heute Alphabet Inc.) ist. DeepMind i... [mehr]

Accepted Answer

DeepMind ist ein britisches Unternehmen für künstliche Intelligenz (KI), das 2010 gegründet wurde und seit 2014 eine Tochtergesellschaft von Google (heute Alphabet Inc.) ist. DeepMind ist vor allem für seine bahnbrechenden Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens und der neuronalen Netze bekannt. **Vorgeschichte und Bedeutung im Rahmen von KI:** - **Gründung und Zielsetzung:** DeepMind wurde von Demis Hassabis, Shane Legg und Mustafa Suleyman gegründet. Das Ziel war, eine "allgemeine künstliche Intelligenz" (Artificial General Intelligence, AGI) zu entwickeln, die in der Lage ist, komplexe Probleme ähnlich wie ein Mensch zu lösen. - **Durchbruch mit Deep Q-Networks (DQN):** 2013/2014 gelang DeepMind ein großer Durchbruch, als sie ein neuronales Netzwerk entwickelten, das Atari-Spiele nur durch Beobachtung des Bildschirms und durch Belohnungssysteme auf menschlichem oder sogar übermenschlichem Niveau spielen konnte. Diese Arbeit kombinierte Deep Learning mit Reinforcement Learning und wurde als Deep Q-Network (DQN) bekannt. - **AlphaGo und weitere Meilensteine:** 2016 sorgte DeepMind weltweit für Aufsehen, als ihr Programm AlphaGo den südkoreanischen Go-Weltmeister Lee Sedol besiegte. Go galt lange als zu komplex für Computer, da es mehr mögliche Spielzüge als Atome im Universum gibt. Später entwickelte DeepMind mit AlphaZero eine noch leistungsfähigere KI, die Schach, Shogi und Go auf höchstem Niveau beherrscht. - **Forschung und Anwendungen:** DeepMind forscht an vielen weiteren KI-Anwendungen, etwa in der Medizin (z.B. Proteinstrukturvorhersage mit AlphaFold), Energiemanagement und Optimierung von Rechenzentren. **Bedeutung für die KI-Entwicklung:** DeepMind hat mit seinen Arbeiten maßgeblich dazu beigetragen, das Feld des Deep Learning und der KI voranzutreiben. Viele ihrer Forschungsergebnisse sind Open Source und haben die Entwicklung moderner KI-Systeme weltweit beeinflusst. Weitere Informationen findest du auf der offiziellen Seite von DeepMind: [https://deepmind.com/](https://deepmind.com/)

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Das Faxgerät wurde in Deutschland ab den 1970er Jahren zunehmend verbreitet. Die ersten Faxgeräte kamen jedoch bereits in den 1960er Jahren zum Einsatz, vor allem im geschäftlichen und... [mehr]

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Das Faxgerät wurde in Deutschland ab den 1970er Jahren zunehmend verbreitet. Die ersten Faxgeräte kamen jedoch bereits in den 1960er Jahren zum Einsatz, vor allem im geschäftlichen und behördlichen Bereich. Die Technik selbst, das sogenannte Fernschreiben oder Telefax, wurde international schon früher entwickelt – das erste funktionsfähige Faxgerät wurde 1843 von Alexander Bain erfunden. In Deutschland begann die kommerzielle Nutzung von Faxgeräten im größeren Stil aber erst ab den 1970er Jahren, als die Deutsche Bundespost entsprechende Dienste anbot und die Geräte erschwinglicher wurden.

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Die Entwicklung von Computern in den nächsten 100 Jahren lässt sich nur schwer exakt vorhersagen, aber auf Basis aktueller Trends und wissenschaftlicher Prognosen sind einige Szenarien wahrs... [mehr]

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Die Entwicklung von Computern in den nächsten 100 Jahren lässt sich nur schwer exakt vorhersagen, aber auf Basis aktueller Trends und wissenschaftlicher Prognosen sind einige Szenarien wahrscheinlich: 1. **Enorme Leistungssteigerung:** Computer werden voraussichtlich um ein Vielfaches leistungsfähiger sein als heute. Fortschritte in der Quanteninformatik, neuromorphen Chips und anderen Technologien könnten die Rechenkapazität revolutionieren. 2. **Miniaturisierung und Integration:** Computer könnten so klein werden, dass sie in Alltagsgegenstände, Kleidung oder sogar in den menschlichen Körper integriert werden (z.B. als Implantate). 3. **Künstliche Intelligenz:** KI-Systeme werden vermutlich einen Großteil der Computersteuerung übernehmen und könnten in vielen Bereichen eigenständig agieren, lernen und Entscheidungen treffen. 4. **Neue Interaktionsformen:** Die Bedienung von Computern könnte sich von Tastatur und Maus hin zu Gedankensteuerung, Sprache oder sogar direkten neuronalen Schnittstellen entwickeln. 5. **Allgegenwärtigkeit:** Computer werden wahrscheinlich allgegenwärtig sein („Ubiquitous Computing“), sodass sie in nahezu jedem Aspekt des Lebens eine Rolle spielen – oft unsichtbar im Hintergrund. 6. **Vernetzung:** Die globale Vernetzung wird weiter zunehmen, sodass Computer und Geräte nahtlos miteinander kommunizieren und kooperieren. Natürlich sind diese Entwicklungen von vielen Faktoren abhängig, darunter technologische Durchbrüche, gesellschaftliche Akzeptanz und ethische Überlegungen. Die Zukunft der Computer bleibt also spannend und voller Möglichkeiten.

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Ein LLM ist ein sogenanntes "Large Language Model" (großes Sprachmodell). Das sind künstliche Intelligenzen, die mit sehr großen Mengen an Textdaten trainiert wurden, um men... [mehr]

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Ein LLM ist ein sogenanntes "Large Language Model" (großes Sprachmodell). Das sind künstliche Intelligenzen, die mit sehr großen Mengen an Textdaten trainiert wurden, um menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Sie können Texte analysieren, Fragen beantworten, Texte zusammenfassen, übersetzen und vieles mehr. Bekannte Beispiele für LLMs sind GPT-4 von OpenAI oder PaLM von Google.

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Die Geschichte der Mikroroboter ist geprägt von zahlreichen technologischen Durchbrüchen und Innovationen. Hier sind die wesentlichen Meilensteine: 1. **Frühe Konzepte (1970er–19... [mehr]

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Die Geschichte der Mikroroboter ist geprägt von zahlreichen technologischen Durchbrüchen und Innovationen. Hier sind die wesentlichen Meilensteine: 1. **Frühe Konzepte (1970er–1980er Jahre):** Erste theoretische Überlegungen zu Mikrorobotern wurden von Wissenschaftlern wie Richard Feynman („There’s Plenty of Room at the Bottom“, 1959) angestoßen. In den 1980er Jahren entstanden die ersten Prototypen von Mikrorobotern, meist als Forschungsprojekte. 2. **Erste funktionsfähige Mikroroboter (1990er Jahre):** Fortschritte in der Mikrofabrikation und MEMS-Technologie (Micro-Electro-Mechanical Systems) ermöglichten die Herstellung der ersten beweglichen Mikroroboter, oft im Millimeterbereich. Sie wurden meist durch externe Magnetfelder oder elektrische Felder angetrieben. 3. **Biomimetische Ansätze (2000er Jahre):** Inspiriert von Mikroorganismen wie Bakterien und Spermien, entwickelten Forscher Mikroroboter, die sich durch Flüssigkeiten bewegen konnten. Magnetisch steuerbare „Schwimmer“ und „Flagellen-Roboter“ wurden vorgestellt. 4. **Medizinische Anwendungen (ab ca. 2010):** Mikroroboter wurden erstmals für gezielte Medikamentenabgabe, minimalinvasive Operationen und Diagnostik im menschlichen Körper getestet. Ein Beispiel ist der „MagnetoSperm“, ein mikroskopisch kleiner Roboter, der sich wie ein Spermium fortbewegt. 5. **Autonome Mikroroboter (2010er Jahre):** Entwicklung von Mikrorobotern, die ohne externe Steuerung einfache Aufgaben ausführen können, z.B. durch chemische Reaktionen oder Lichtantrieb. 6. **Schwarmverhalten und Koordination (ab ca. 2015):** Forscher demonstrierten, dass viele Mikroroboter gemeinsam komplexe Aufgaben lösen können, ähnlich wie Insektenschwärme. 7. **Klinische Studien und erste Anwendungen (2020er Jahre):** Erste klinische Tests mit Mikrorobotern im menschlichen Körper, z.B. zur gezielten Behandlung von Tumoren oder zur Entfernung von Blutgerinnseln. Diese Meilensteine zeigen die rasante Entwicklung von Mikrorobotern – von theoretischen Konzepten bis hin zu ersten medizinischen Anwendungen. Die Forschung ist weiterhin sehr dynamisch, und in den kommenden Jahren sind weitere Durchbrüche zu erwarten.

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Die Abkürzung "JDB" kann verschiedene Bedeutungen haben, je nach Kontext. Hier sind einige der häufigsten: 1. **Java Debugger (jdb):** In der Informatik steht "jdb"... [mehr]

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Die Abkürzung "JDB" kann verschiedene Bedeutungen haben, je nach Kontext. Hier sind einige der häufigsten: 1. **Java Debugger (jdb):** In der Informatik steht "jdb" oft für den Java Debugger, ein Kommandozeilen-Tool, das zum Debuggen von Java-Programmen verwendet wird. Es ist Teil des Java Development Kit (JDK) von Oracle. Mehr Infos: [Java Platform, Standard Edition Tools Reference](https://docs.oracle.com/en/java/javase/17/docs/specs/man/jdb.html) 2. **Journaled Database (JDB):** In der Datenbanktechnik kann "JDB" für eine "Journaled Database" stehen, also eine Datenbank, die Transaktionen protokolliert, um Datenintegrität zu gewährleisten. 3. **JDB-Datei:** In der Dateiendung kann ".jdb" verschiedene Dateitypen bezeichnen, z.B. Definitionsdateien für Antivirenprogramme (z.B. Symantec). 4. **Andere Bedeutungen:** Je nach Branche oder Fachgebiet kann "JDB" auch für andere Begriffe stehen, z.B. als Abkürzung für Unternehmen, Organisationen oder Produkte. Wenn du einen bestimmten Kontext meinst, bitte diesen angeben, damit die Antwort präziser ausfallen kann.

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Die Kosten für die Entwicklung einer App können stark variieren und hängen von verschiedenen Faktoren ab, wie zum Beispiel: - **Funktionalität und Komplexität:** Eine einfach... [mehr]

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Die Kosten für die Entwicklung einer App können stark variieren und hängen von verschiedenen Faktoren ab, wie zum Beispiel: - **Funktionalität und Komplexität:** Eine einfache App mit wenigen Funktionen kann ab etwa 5.000 bis 10.000 Euro kosten. Komplexere Apps mit vielen Features, Backend-Anbindung oder speziellen Anforderungen können 50.000 Euro oder mehr kosten. - **Plattform:** Die Entwicklung für iOS, Android oder beide Plattformen beeinflusst den Preis. Für beide Plattformen steigen die Kosten entsprechend. - **Design:** Individuelles, aufwändiges Design erhöht die Kosten. - **Entwicklerteam:** Die Preise unterscheiden sich je nach Standort und Erfahrung der Entwickler (Agentur, Freelancer, Offshore-Team). - **Wartung und Updates:** Nach der Veröffentlichung fallen weitere Kosten für Wartung, Updates und eventuelle Erweiterungen an. Eine grobe Übersicht: - **Einfache App:** 5.000 – 20.000 Euro - **Mittlere Komplexität:** 20.000 – 50.000 Euro - **Komplexe App:** 50.000 – 150.000 Euro oder mehr Für ein genaues Angebot ist eine detaillierte Anforderungsbeschreibung notwendig.