In der Informatik haben im Laufe der Jahre nur wenige Bereiche so viel Interesse, Versprechen und Enttäuschung erzeugt wie das Feld der künstlichen Intelligenz. Die Fertigungsindustrie, nun das neueste Zielgebiet von “KI”, legt große Erwartungen in die KI für vorausschauende Wartung. Wird KI dieses Mal liefern oder ist Enttäuschung unvermeidlich?

In der Ingenieurwissenschaft wurde die Entwicklung der KI wahrscheinlich durch die Notwendigkeit automatisierter Analyse von Bilddaten aus Luftaufklärungs- (und später Satelliten-) Missionen auf dem Höhepunkt des Kalten Krieges in den 1960er Jahren vorangetrieben. Eine neuartige Klasse von Algorithmen entwickelte sich, die Rückpropagation auf nicht-binäre Entscheidungsbäume anwendete, um eine Konvergenz der Eingangsdaten zu bisher undefinierten Ausgabekluster zu erzwingen. Zum ersten Mal hatten diese Algorithmen, auch “neuronale Netzwerke” genannt, die Fähigkeit, eine Entscheidungslogik basierend auf den Trainingsdaten selbst zu entwickeln, außerhalb der Kontrolle eines (menschlichen) Designers. Die Ergebnisse waren oft spektakulär, aber gelegentlich auch spektakulär falsch: Da die erlernten Konzepte nicht inspiziert werden konnten, konnten sie auch nicht validiert werden, was dazu führte, dass Systeme “nicht nachvollziehbar” waren – Fehler konnten nicht erklärt werden.

In den Anfangstagen überstieg die Rechenkomplexität dieser Algorithmen oft die verfügbare Verarbeitungsleistung zeitgenössischer Computerhardware, zumindest außerhalb der Verwendung durch staatliche Stellen. Die Anwendung von KI zur Lösung realer Probleme erwies sich als schwierig; praktisch kein Fortschritt wurde in mehr als einem Jahrzehnt erzielt – ein Jahrzehnt, das später als der erste “AI-Winter” bezeichnet wurde, vermutlich in Analogie zum “Nuklearwinter” und im Einklang mit den Themen der Zeit. Ingenieure waren gezwungen, auf das Mooresche Gesetz zu warten, um mit der Vorstellungskraft der Mathematiker der 1960er Jahre Schritt zu halten…