Der letzte KI Winter von 2000-2010

 Die Zeitepoche von 2000 bis 2010 eignet sich ausgezeichnet um das scheitern früherer Versuche zu beschreiben, Künstliche Intelligenz zu erforschen. Ähnlich wie die Jahrzehnte davor gab es mehrere KI Projekte sowohl in der Industrie als auch akademischer Natur, die ähnlich wie die Projekte in den 90er und 80er ohne Erfolg verliefen:

- semantic web von Tim Berners Lee
- Cyc von Douglas Lenat
- WordNet für maschinelle Übersetzung
- DARPA Grand Challenge
- kognitive Architektur wie SOAR
- Roboter ASIMO von Honda

Zwar wurden im Rahmen dieser Projekte lauffähige Software entwickelt und Datenbanken erstellt. Es gibt zu Cyc und zum Semantic Web viele praktische Beispiele. Auch das selbstfahrende Auto Stanley von Sebastian Thrun ist tatsächlich autonom gefahren und wurde über Software gesteuert. Nur waren die verwendeten Technologien nicht skalierbar und ohne praktische Bedeutung. Die normale Internettechnologie bestehend aus HTML funktioniert stabil genug ohne dass man eine Erweituerng namens Semantic web benötigte, und die Wordnet Datenbank hatte eine zu geringe Qualität um damit Texte zu übersetzen.

Man kann sagen, dass die Zeitspanne von 2000 bis 2010 eine verlorene Dekade für die KI Forschung war. Es wurde viel ausprobiert, es gab namenhafte Forscher die sich näher mit der Thamatik beschäftigten, aber es gab keine Durchbrüche oder anwendungsbereite Demonstrationen im eigentlichen Sinne.

Auf den ersten Blick klangen die o.g. KI Projekte vielversprechend. Der Ansatz ein selbstfahrendes Auto zu bauen was gegen andere Autos in einem Wettrennen antritt hört sich nach einer spannenden Herausforderung für die Robotik an. Und die Idee common sense knowledge in einer Cyc Datenbank zu bündeln erscheint wie der durchdachte Versuch eine denkende Datenbank zu erschaffen. Dennoch stellte sich heraus, dass die Konzepte fehlerhaft waren. Sie verkörperten Sackgassen, die einmalig beschritten wurden und dann nicht weiter verfolgt wurden.

DIe Geschichte der Künstlichen Intelligenz verkörpert wie keine andere Wissenschaft eine Abfolge von gescheiterten Bemühungen. So ähnlich als wenn wenn mehrere Bergsteiger einen Berg auf sehr unterschiedliche Weise besteigen wollen, aber keinem gelingt auch nur die erste Etappe zu meistern.

Man kann das Scheitern anhand mehrerer Parameter erklären. Entweder ist die benötigte CPU Rechenleistung um einen Algorithmus auszuführen zu groß. Dies ist bei den meisten Pfadplannungsalgorithmen in der Robotik inkl. model predictive control der Fall. In der Theorie könnte man den game tree über einen Algorithmus durchprobieren so wie man Computerschach spielt, doch in der Realität sind physische Computer des Jahres 2010 dafür zu langsam. Also ist der Ansatz nicht praktikabel. Ein weiteres objektives Kennzeichen für ein scheitern ist der hohe manuelle Aufwand der beim Erstellen von Datenbanken wie wordnet oder Cyc anfällt. Es ist schlichtweg zu teuer über Jahre hinweg manuell eine Datenbank zu erstellen die dann keinerlei Nutzen erbringt. Ein weiteres Kennzeichen für gescheiterte KI projekte ist der hohe Programmieraufwand gemessen in lines of code. So wurden für die DARPA Grand Challenge mehrere 100k lines of code erstellt und zwar von jedem teilnehmenden Team einzeln. All diesen Code in C/C++ zu erstellen und zu warten ist ein hoher Aufwand insbesondere wenn man den code nicht erneut verwenden kann sondern er stark auf ein konkretes Auto und ein konkretes Team zugeschnitten wurde.

Die genannten Probleme des hohen Rechenbedarf, des manuellen Aufwandes beim Datenbank-Erstellen und das manuelle Erstellen des Source code waren wohl von 2000 bis 2010 bekannt, aber es war unklar wie man den Aufwand senken kann.

Als kleiner Ausblick auf die Zeitpsanne ab 2010 soll kurz erläutert werden, welche Ansätze nicht verfügbar waren.

- Ferngesteuerte Roboter
- Datasets um neuronale netze zu trainieren

Beide Themen wurden als unwichtig definiert. So wurden ferngesteuerte Robotik nicht als erstrebenswert angesehen, weil laut selbstgewähltem Ziel es darum ging autonome algorithmengesteurte Roboter zu entwickeln aber keine RC cars zu bauen. Auch dem Thema Datasets und preprocessing wurde keine Aufmerksamkeit gewidmet. Es wurde angenommen dass künstliche Intelligen im neuronalen netz verortet sei und die Datenqualität unwichtig wäre mit der das NEtz trainiert wird.

Es finden sich in der Literatur vor 2010 durchaus Beispiele wo remote control roboter diskutiert wurden und wo das erstellen von größeren Datasets thematisiert wurden, aber diese Ansätze galten als Randthemen ohne Relevanz für die weitere Erforschung der Künstlichen Intelligenz. Das änderte sich ab 2010 grundlegend und zwar deshalb weil man mit den bisherigen versuchen in einer Sackgasse steckte und daraufhin die Prioritäten in der Forschung neu justierte.