Digitale Revolution und KI

Erklärung: Guido van Rossum veröffentlichte Python 1991 und benannte es nach der Komikertruppe Monty Python, nicht nach der Schlange. Die Sprache erreichte 2024 Platz eins im TIOBE-Index und dominiert Data Science und KI.

Erklärung: OpenAI, 2015 von Sam Altman, Elon Musk und anderen gegründet, brachte GPT-4 im März 2023 heraus. Dieses multimodale Modell kann Text und Bilder analysieren. OpenAI schuf auch ChatGPT (November 2022), das in nur 2 Monaten 100 Millionen Nutzer erreichte - ein absoluter Rekord.

Erklärung: SQL wurde in den 1970er Jahren bei IBM von Donald Chamberlin und Raymond Boyce entwickelt, aufbauend auf Edgar Codds relationalem Modell. 1986 von ANSI standardisiert, bleibt es über fünfzig Jahre später die dominierende Datenbanksprache.

Erklärung: HTTPS verschlüsselt den Verkehr mit TLS, dem Nachfolger von SSL, das Netscape 1994 zusammen mit dem berühmten Schloss-Symbol einführte. Über 95 % des weltweiten Web-Traffics läuft heute über HTTPS, vor allem dank Let's Encrypt und seinen kostenlosen Zertifikaten.

Erklärung: Das Konzept tauchte 2008 in Satoshi Nakamotos Bitcoin-Whitepaper auf, doch erst Ethereum, 2015 von Vitalik Buterin gestartet, machte Smart Contracts und dApps populär. Heute fließen über 1,2 Billionen Dollar durch diese Netzwerke.

Erklärung: RankBrain ist ein KI-System, das Google seit 2015 zur Verarbeitung von Suchanfragen und Verbesserung der Ergebnisrelevanz einsetzt.

Erklärung: IBM entwickelte Watson, ein KI-System, das 2011 die TV-Show Jeopardy! gegen die Champions Ken Jennings und Brad Rutter gewann.

Erklärung: Überwachtes Lernen verwendet beschriftete Daten (mit korrekten Antworten) zum Training von Modellen, im Gegensatz zum unüberwachten Lernen.

Erklärung: Die Transformer-Architektur, die 2017 im Paper "Attention is All You Need" vorgestellt wurde, revolutionierte die Verarbeitung natürlicher Sprache und bildet die Basis von GPT, BERT und Claude.

Erklärung: Der Turing-Test, 1950 im Artikel "Computing Machinery and Intelligence" vorgeschlagen, bewertet, ob eine Maschine intelligentes Verhalten zeigen kann, das von dem eines Menschen nicht zu unterscheiden ist.

Erklärung: KI-Bildgenerierung (wie DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion) verwendet Diffusionsmodelle, um Bilder aus Textprompts zu erstellen.

Erklärung: Das KI-Alignment-Problem betrifft die Schwierigkeit sicherzustellen, dass eine fortgeschrittene KI vorteilhafte, mit menschlichen Werten abgestimmte Ziele verfolgt.

Erklärung: Neuralink, 2016 von Elon Musk gegründet, entwickelt Gehirnimplantate zur Schaffung direkter Schnittstellen zwischen dem menschlichen Gehirn und Computern.

Erklärung: Faltungsneuronale Netze (CNNs) sind speziell für die Verarbeitung von gitterförmigen Daten wie Bildern konzipiert und nutzen Faltungsschichten zur Erkennung visueller Merkmale.

Erklärung: Erklärbare KI (XAI - Explainable AI) zielt darauf ab, die Entscheidungen von KI-Modellen für Menschen transparent und verständlich zu machen, im Gegensatz zu "Black Boxes".

Erklärung: TensorFlow, von Google Brain entwickelt und 2015 als Open Source veröffentlicht, ist eines der beliebtesten Frameworks zum Erstellen und Trainieren von Machine-Learning-Modellen.

Erklärung: Überanpassung (Overfitting) tritt auf, wenn ein Modell sich zu stark an die Trainingsdaten anpasst und seine Fähigkeit verliert, auf neue Daten zu generalisieren.

Erklärung: LiDAR (Light Detection and Ranging) verwendet Laserstrahlen, um eine detaillierte 3D-Karte der Umgebung zu erstellen, die für die Navigation autonomer Fahrzeuge unerlässlich ist.

Erklärung: Deepfakes nutzen KI, um hyperrealistische synthetische Inhalte zu erstellen, wie Videos, in denen das Gesicht einer Person durch das einer anderen ersetzt wird.

Erklärung: Quantenüberlegenheit und Quantenalgorithmen wie der von Shor könnten aktuelle RSA-Kryptografiesysteme knacken, daher die Entwicklung der Post-Quanten-Kryptografie.