er Fortschritt bei KI in den letzten Jahren lässt sich auf eine Kombination mehrerer Faktoren zurückführen, die sich gegenseitig verstärken. Die wichtigsten Treiber waren:
1. Gestiegene Rechenleistung
• GPUs und TPUs: Die Einführung leistungsstarker Grafikprozessoren (GPUs) und spezialisierter Hardware wie Tensor Processing Units (TPUs) hat es ermöglicht, große Modelle effizient zu trainieren.
• Cloud Computing: Dienste wie AWS, Google Cloud oder Azure bieten Zugang zu nahezu unbegrenzten Rechenressourcen, wodurch selbst kleine Teams große KI-Projekte umsetzen können.
2. Verfügbarkeit großer Datenmengen
• Internet und Big Data: Das Wachstum des Internets hat eine riesige Menge an Daten geschaffen, von Text und Bildern bis hin zu Videos. Diese Daten sind essenziell für das Training großer Modelle.
• Open-Source-Datasets: Plattformen wie ImageNet, Common Crawl oder Hugging Face stellen große, annotierte Datensätze zur Verfügung.
3. Neue Algorithmen und Modelle
• Deep Learning: Fortschritte im Bereich neuronaler Netze, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bilder und Recurrent Neural Networks (RNNs) bzw. deren Nachfolger wie Transformers für Texte, haben die Leistungsfähigkeit erheblich gesteigert.
• Transformer-Architektur: Die Entwicklung des Transformers (Vaswani et al., 2017) war revolutionär und bildete die Grundlage für Modelle wie GPT, BERT und DALL-E.
• Selbstüberwachtes Lernen: Methoden wie Self-Supervised Learning (SSL) reduzieren die Abhängigkeit von annotierten Daten.
4. Open Source und kollaborative Entwicklung
• Open-Source-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Hugging Face ermöglichen Forschern und Entwicklern weltweit den einfachen Zugang zu modernsten Werkzeugen.
• Die Veröffentlichung von vortrainierten Modellen (z. B. GPT, Stable Diffusion) hat die Barrieren für den Einstieg gesenkt.
5. Skalierungsgesetze
• Forschungsarbeiten wie die von OpenAI (Scaling Laws) haben gezeigt, dass größere Modelle bei ausreichender Datenmenge und Rechenleistung zu besseren Ergebnissen führen. Das hat zu einem Fokus auf immer größere Architekturen geführt.
6. Interdisziplinäre Fortschritte
• Fortschritte in Mathematik, Statistik und Optimierung haben effizientere Trainingsverfahren ermöglicht, etwa mit optimierten Optimierungsalgorithmen (z. B. Adam, RMSProp).
• In der Neurowissenschaft inspirierte Ideen (z. B. Attention-Mechanismen) haben die Architekturentwicklung beeinflusst.
Fazit
Der Fortschritt in der KI ist das Ergebnis eines Zusammenspiels aus verbesserter Hardware, wachsender Datenmengen, neuer Algorithmen und einer stärkeren internationalen Kollaboration. Keine dieser Komponenten allein hätte die Durchbrüche der letzten Jahre ermöglicht.
Quelle: ChatGPT