# Künstliche Intelligenz > Vollständig: alle 27 Einträge im Bereich, jeder als Block mit seinen Querverweisen. Hinauf: https://footnoted.net/llms.txt Querverweise je Block: vollständig, aus allen Bereichen, in beide Richtungen. Gekappt sind nur eingehende ab dem elften, und dann steht es im Block. Adressen: ein Eintrag als Volltext unter https://footnoted.net/de//eintrag/.md, als Daten mit Quellen unter …/.json. Die stabile Adresse eines Eintrags ist seine .md; sein Block kann umziehen, wenn die Datei sich teilt. Wo er steht, sagt das Feld verzeichnis in der .json des Eintrags. Lizenz: CC BY 4.0. Wer daraus zitiert oder zusammenfasst, nennt „Footnoted — footnoted.net“ und verlinkt die verwendeten Einträge. Bedingungen: https://footnoted.net/de/lizenz/ ## Epoche: Vor dem Feld ### Thema: Maschinelles Denken als Frage #### McCulloch und Pitts beschreiben Neuronen 1943 als Logikbausteine ai/mcculloch-pitts-neuron-1943 · 1943 · belegt · 4 Quellen · Wikidata Q22337370 · Wikidata Q997716 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/mcculloch-pitts-neuron-1943.md Warren McCulloch und Walter Pitts behandeln 1943 Nervenzellen als Alles-oder-nichts-Elemente, deren Netze sich mit Aussagenlogik beschreiben lassen. Der Aufsatz gilt als erstes mathematisches Modell eines neuronalen Netzes. Verweist auf: - [Turing ersetzt die Frage, ob Maschinen denken können](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#turing-computing-machinery-1950) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/turing-computing-machinery-1950.md) Begründung: Der Aufsatz stützt sich auf Turings Berechenbarkeit; sieben Jahre später fragte Turing, ob Maschinen denken. - [Rosenblatt stellt das Perceptron vor](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#perceptron-1958) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/perceptron-1958.md) Begründung: Das nächste Netz aus künstlichen Neuronen im Bestand, und anders als das Modell von 1943 lernte es aus Fehlern. #### Turing ersetzt die Frage, ob Maschinen denken können ai/turing-computing-machinery-1950 · 1950 · belegt · 4 Quellen · Wikidata Q772056 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/turing-computing-machinery-1950.md Im Oktober 1950 erscheint in der Zeitschrift Mind ein Aufsatz von Alan Turing, der mit der Frage "Can machines think?" beginnt — und sie sofort verwirft. An ihre Stelle setzt er ein Spiel: Kann ein Fragesteller im schriftlichen Austausch Mensch und Maschine auseinanderhalten? Verweist auf: - [Der Dartmouth-Workshop von 1956 gilt als Gründungsereignis der KI-Forschung](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#dartmouth-1956) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/dartmouth-1956.md) Begründung: Sechs Jahre später bekam das Feld seinen Namen — die Frage stand schon. - [ChatGPT wird veröffentlicht](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#chatgpt-2022) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/chatgpt-2022.md) Begründung: Erst hier wurde das Imitationsspiel für Millionen zur Alltagserfahrung. - [Reasoning-Modelle rechnen länger — und zeigen den Rechenweg nicht](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#reasoning-models-explicit-thought) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/reasoning-models-explicit-thought.md) Begründung: Turing fragte nach dem Verhalten, nicht nach dem inneren Vorgang — genau die Trennlinie. Hierher verwiesen von: - [McCulloch und Pitts beschreiben Neuronen 1943 als Logikbausteine](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#mcculloch-pitts-neuron-1943) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/mcculloch-pitts-neuron-1943.md) Begründung: Der Aufsatz stützt sich auf Turings Berechenbarkeit; sieben Jahre später fragte Turing, ob Maschinen denken. - [Der Dartmouth-Workshop von 1956 gilt als Gründungsereignis der KI-Forschung](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#dartmouth-1956) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/dartmouth-1956.md) Begründung: Sechs Jahre vorher war die Frage gestellt, die diese Konferenz zum Forschungsprogramm machte. ## Epoche: Symbolische KI & frühe Forschung ### Thema: Gründung der KI als Forschungsfeld #### Der Dartmouth-Workshop von 1956 gilt als Gründungsereignis der KI-Forschung ai/dartmouth-1956 · 1956 · belegt · 4 Quellen · Wikidata Q2453355 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/dartmouth-1956.md Im Sommer 1956 fand am Dartmouth College ein Workshop statt, der als Beginn der künstlichen Intelligenz als Forschungsfeld gilt. Den Begriff „Artificial Intelligence“ hatte John McCarthy schon im Antrag vom August 1955 verwendet. Verweist auf: - [Turing ersetzt die Frage, ob Maschinen denken können](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#turing-computing-machinery-1950) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/turing-computing-machinery-1950.md) Begründung: Sechs Jahre vorher war die Frage gestellt, die diese Konferenz zum Forschungsprogramm machte. Hierher verwiesen von: - [Turing ersetzt die Frage, ob Maschinen denken können](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#turing-computing-machinery-1950) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/turing-computing-machinery-1950.md) Begründung: Sechs Jahre später bekam das Feld seinen Namen — die Frage stand schon. - [John McCarthy entwickelt LISP für die KI-Forschung](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#john-mccarthy-lisp-development) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/john-mccarthy-lisp-development.md) Begründung: Dort entstand der Wunsch nach einer Sprache, die mit Symbolen statt mit Zahlen rechnet. - [Shakey: SRI baut ab 1966 einen Roboter, der sein Handeln plant](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#shakey-sri-1966) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/shakey-sri-1966.md) Begründung: Marvin Minsky, einer der Veranstalter des Workshops, sagte auf Shakeys Leistung gestützt eine übermenschliche KI voraus. #### John McCarthy entwickelt LISP für die KI-Forschung ai/john-mccarthy-lisp-development · 1958 · belegt · 6 Quellen · Wikidata Q132874 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/john-mccarthy-lisp-development.md Zwischen 1956 und 1958 entwickelte John McCarthy die Grundideen der Programmiersprache LISP, die er für die Arbeit an künstlicher Intelligenz brauchte. Ab Herbst 1958 wurde sie umgesetzt. Verweist auf: - [Der Dartmouth-Workshop von 1956 gilt als Gründungsereignis der KI-Forschung](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#dartmouth-1956) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/dartmouth-1956.md) Begründung: Dort entstand der Wunsch nach einer Sprache, die mit Symbolen statt mit Zahlen rechnet. Hierher verwiesen von: - [Shakey: SRI baut ab 1966 einen Roboter, der sein Handeln plant](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#shakey-sri-1966) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/shakey-sri-1966.md) Begründung: In Lisp war Shakeys Steuerrechner unter anderem programmiert. ### Thema: Neuronale Netze, zweimal entdeckt #### Rosenblatt stellt das Perceptron vor ai/perceptron-1958 · Juli 1958 · belegt · 7 Quellen · Wikidata Q690207 · Wikidata Q19619193 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/perceptron-1958.md Im Juli 1958 stellt die US-Marine ein Gerät vor, das aus Fehlern lernt. Elf Jahre später erscheint ein Buch, das ihm die Förderung nimmt — und dessen Wirkung bis heute verschieden beurteilt wird. Verweist auf: - [Aufstieg und Einbruch der Expertensysteme](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#expert-systems-1980s) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/expert-systems-1980s.md) Begründung: Dort steht die Abweichung darüber, ob es den ersten AI-Winter überhaupt gab. - [Rumelhart, Hinton und Williams machen Backpropagation bekannt](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#backpropagation-algorithm-1986) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/backpropagation-algorithm-1986.md) Begründung: Achtundzwanzig Jahre später löste ein Lernverfahren für mehrschichtige Netze genau diese Grenze. Hierher verwiesen von: - [McCulloch und Pitts beschreiben Neuronen 1943 als Logikbausteine](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#mcculloch-pitts-neuron-1943) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/mcculloch-pitts-neuron-1943.md) Begründung: Das nächste Netz aus künstlichen Neuronen im Bestand, und anders als das Modell von 1943 lernte es aus Fehlern. - [Aufstieg und Einbruch der Expertensysteme](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#expert-systems-1980s) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/expert-systems-1980s.md) Begründung: Der Eintrag, dem der bestrittene erste Winter zugeschrieben wird. #### Rumelhart, Hinton und Williams machen Backpropagation bekannt ai/backpropagation-algorithm-1986 · 1986 · belegt · 3 Quellen · Wikidata Q798503 · Wikidata Q29469983 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/backpropagation-algorithm-1986.md 1986 beschrieben Rumelhart, Hinton und Williams in Nature, wie sich mehrschichtige neuronale Netze trainieren lassen. Das Verfahren war nicht neu, aber erst dieser Aufsatz machte es in der KI-Forschung breit bekannt. Verweist auf: - [AlexNet gewinnt den ImageNet-Wettbewerb](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#imagenet-2012) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/imagenet-2012.md) Begründung: Das Verfahren stand fertig da und blieb wirkungslos, bis Daten und Rechenleistung es einholten. Hierher verwiesen von: - [Rosenblatt stellt das Perceptron vor](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#perceptron-1958) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/perceptron-1958.md) Begründung: Achtundzwanzig Jahre später löste ein Lernverfahren für mehrschichtige Netze genau diese Grenze. - [AlexNet gewinnt den ImageNet-Wettbewerb](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#imagenet-2012) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/imagenet-2012.md) Begründung: Der Algorithmus, der hier zum Zug kam, war zu diesem Zeitpunkt sechsundzwanzig Jahre alt. ### Thema: Maschinen, die sich bewegen #### Shakey: SRI baut ab 1966 einen Roboter, der sein Handeln plant ai/shakey-sri-1966 · 1966 · belegt · 5 Quellen · Wikidata Q1810639 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/shakey-sri-1966.md Von 1966 bis 1972 entwickelt das Stanford Research Institute den fahrenden Roboter Shakey, der Aufgaben plant und über seine Umgebung schlussfolgert. Aus dem Projekt stammen der Suchalgorithmus A* und der Planer STRIPS. Verweist auf: - [Der Lighthill-Report misst die KI-Forschung an ihren Versprechen](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#ai-winter-1970s-lighthill-report) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/ai-winter-1970s-lighthill-report.md) Begründung: Ein Jahr nach Projektende maß der Lighthill-Report die KI-Forschung an Versprechen wie denen um Shakey. - [John McCarthy entwickelt LISP für die KI-Forschung](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#john-mccarthy-lisp-development) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/john-mccarthy-lisp-development.md) Begründung: In Lisp war Shakeys Steuerrechner unter anderem programmiert. - [Der Dartmouth-Workshop von 1956 gilt als Gründungsereignis der KI-Forschung](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#dartmouth-1956) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/dartmouth-1956.md) Begründung: Marvin Minsky, einer der Veranstalter des Workshops, sagte auf Shakeys Leistung gestützt eine übermenschliche KI voraus. ### Thema: Die KI-Winter #### Der Lighthill-Report misst die KI-Forschung an ihren Versprechen ai/ai-winter-1970s-lighthill-report · 1973 · belegt · 4 Quellen · Wikidata Q4340232 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/ai-winter-1970s-lighthill-report.md 1973 erschien in Großbritannien der Lighthill-Report, der unter der Überschrift „Past Disappointments“ mit der KI-Forschung abrechnete. Er bildete die Grundlage dafür, dass Großbritannien die Förderung an den meisten Universitäten einstellte. Verweist auf: - [Die Dotcom-Blase erreicht ihren höchsten Stand](https://footnoted.net/de/internet/epoche/epoch-infrastruktur-des-alltags/llms.txt#dotcom-crash-2000) (Bereich Internet) · [Volltext](https://footnoted.net/de/internet/eintrag/dotcom-crash-2000.md) Begründung: Derselbe Vorgang in einer anderen Branche: Die Erwartung bricht zusammen, die Technik überlebt. - [Aufstieg und Einbruch der Expertensysteme](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#expert-systems-1980s) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/expert-systems-1980s.md) Begründung: Ob es den Winter der 1970er Jahre gab, ist umstritten; die Abweichung steht dort. Hierher verwiesen von: - [Shakey: SRI baut ab 1966 einen Roboter, der sein Handeln plant](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#shakey-sri-1966) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/shakey-sri-1966.md) Begründung: Ein Jahr nach Projektende maß der Lighthill-Report die KI-Forschung an Versprechen wie denen um Shakey. - [Aufstieg und Einbruch der Expertensysteme](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#expert-systems-1980s) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/expert-systems-1980s.md) Begründung: Die Antwort auf die Ernüchterung: eng begrenzte Fachgebiete statt allgemeiner Intelligenz. #### Aufstieg und Einbruch der Expertensysteme ai/expert-systems-1980s · 1980er-Jahre · belegt · 4 Quellen · Wikidata Q184609 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/expert-systems-1980s.md In den 1980er Jahren wurden Expertensysteme, die Fachwissen in Wenn-Dann-Regeln fassten, in Medizin, Chemie und Industrie eingesetzt. Ende des Jahrzehnts erwies sich ihr Markt als nicht tragfähig, auch weil ihre Regelbasen eigenes Personal zur Pflege brauchten. Verweist auf: - [Rosenblatt stellt das Perceptron vor](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#perceptron-1958) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/perceptron-1958.md) Begründung: Der Eintrag, dem der bestrittene erste Winter zugeschrieben wird. - [Der Lighthill-Report misst die KI-Forschung an ihren Versprechen](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#ai-winter-1970s-lighthill-report) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/ai-winter-1970s-lighthill-report.md) Begründung: Die Antwort auf die Ernüchterung: eng begrenzte Fachgebiete statt allgemeiner Intelligenz. Hierher verwiesen von: - [Rosenblatt stellt das Perceptron vor](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#perceptron-1958) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/perceptron-1958.md) Begründung: Dort steht die Abweichung darüber, ob es den ersten AI-Winter überhaupt gab. - [Der Lighthill-Report misst die KI-Forschung an ihren Versprechen](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#ai-winter-1970s-lighthill-report) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/ai-winter-1970s-lighthill-report.md) Begründung: Ob es den Winter der 1970er Jahre gab, ist umstritten; die Abweichung steht dort. ## Epoche: Deep-Learning-Ära ### Thema: Maschinen schlagen Menschen — und dann Probleme #### Deep Blue schlägt Garri Kasparow ai/deep-blue-1997 · 11. Mai 1997 · belegt · 3 Quellen · Wikidata Q3235334 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/deep-blue-1997.md Im Mai 1997 gewinnt IBMs Schachcomputer Deep Blue ein Match über sechs Partien gegen den amtierenden Weltmeister Garri Kasparow, mit 3,5 zu 2,5 Punkten. Verweist auf: - [AlphaGo besiegt Lee Sedol im Go](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#alphago-lee-sedol-2016) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/alphago-lee-sedol-2016.md) Begründung: Zwanzig Jahre später fällt dasselbe Argument erneut — gegen eine Maschine, die nicht mehr durchrechnet. Hierher verwiesen von: - [Wolfgang von Kempelen führt am Wiener Hof einen Schach spielenden Automaten vor](https://footnoted.net/de/games/llms.txt#schachtuerke-kempelen-1770) (Bereich Games) · [Volltext](https://footnoted.net/de/games/eintrag/schachtuerke-kempelen-1770.md) Begründung: Britannica zieht die Linie vom Türken über Babbage bis zu diesem Schachrechner. - [Hollerith-Maschinen werten 1890 die US-Volkszählung auf Lochkarten aus](https://footnoted.net/de/rechentechnik/epoche/epoch-zahnrad-und-kurbel/llms.txt#hollerith-volkszaehlung-1890) (Bereich Rechentechnik) · [Volltext](https://footnoted.net/de/rechentechnik/eintrag/hollerith-volkszaehlung-1890.md) Begründung: IBM, in dem Holleriths Firma aufging, baute gut hundert Jahre später den Schachrechner Deep Blue. - [El Ajedrecista: Torres Quevedos Automat setzt 1912 allein matt](https://footnoted.net/de/games/llms.txt#el-ajedrecista-1912) (Bereich Games) · [Volltext](https://footnoted.net/de/games/eintrag/el-ajedrecista-1912.md) Begründung: Vom Endspiel mit drei Figuren zur ganzen Partie: Eine Schachmaschine schlägt den Weltmeister. - [Auf der Weltausstellung spielt eine Relaismaschine Nim gegen das Publikum](https://footnoted.net/de/games/llms.txt#nimatron-1940) (Bereich Games) · [Volltext](https://footnoted.net/de/games/eintrag/nimatron-1940.md) Begründung: Eine Maschine, die gegen Menschen spielt — 57 Jahre später beim Schach und gegen den Weltmeister. - [IBM Watson gewinnt gegen menschliche Champions bei Jeopardy!](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#ibm-watson-jeopardy-2011) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/ibm-watson-jeopardy-2011.md) Begründung: Dieselbe Firma, vierzehn Jahre später — diesmal gegen eine Aufgabe ohne feste Regeln. - [AlphaGo besiegt Lee Sedol im Go](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#alphago-lee-sedol-2016) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/alphago-lee-sedol-2016.md) Begründung: Neunzehn Jahre zuvor dasselbe Bild mit anderer Technik — Suche statt Lernen. #### IBM Watson gewinnt gegen menschliche Champions bei Jeopardy! ai/ibm-watson-jeopardy-2011 · Februar 2011 · belegt · 3 Quellen · Wikidata Q12253 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/ibm-watson-jeopardy-2011.md Im Februar 2011 besiegt IBMs Computersystem Watson in der Quizshow Jeopardy! die Champions Ken Jennings und Brad Rutter. Es beantwortet Fragen in natürlicher Sprache, indem Hunderte Algorithmen mögliche Antworten suchen und gewichten. Verweist auf: - [Deep Blue schlägt Garri Kasparow](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#deep-blue-1997) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/deep-blue-1997.md) Begründung: Dieselbe Firma, vierzehn Jahre später — diesmal gegen eine Aufgabe ohne feste Regeln. #### AlexNet gewinnt den ImageNet-Wettbewerb ai/imagenet-2012 · 2012 · belegt · 3 Quellen · Wikidata Q28325009 · Wikidata Q139618367 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/imagenet-2012.md 2012 gewinnt AlexNet den ImageNet-Wettbewerb mit einer Top-5-Fehlerrate von 15,3 Prozent, fast elf Prozentpunkte vor dem Zweitplatzierten. Trainiert wurde das tiefe neuronale Netz auf zwei Grafikprozessoren. Verweist auf: - [Rumelhart, Hinton und Williams machen Backpropagation bekannt](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#backpropagation-algorithm-1986) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/backpropagation-algorithm-1986.md) Begründung: Der Algorithmus, der hier zum Zug kam, war zu diesem Zeitpunkt sechsundzwanzig Jahre alt. Hierher verwiesen von: - [Rumelhart, Hinton und Williams machen Backpropagation bekannt](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#backpropagation-algorithm-1986) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/backpropagation-algorithm-1986.md) Begründung: Das Verfahren stand fertig da und blieb wirkungslos, bis Daten und Rechenleistung es einholten. - [AlphaFold sagt die Faltung von Proteinen genau vorher](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#alphafold-protein-folding-2020-2021) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/alphafold-protein-folding-2020-2021.md) Begründung: CASP ist für Proteine, was ImageNet für Bilder war: der Wettbewerb, der den Fortschritt messbar macht. #### AlphaGo besiegt Lee Sedol im Go ai/alphago-lee-sedol-2016 · 15. März 2016 · belegt · 6 Quellen · Wikidata Q23016184 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/alphago-lee-sedol-2016.md Im März 2016 gewinnt DeepMinds Programm AlphaGo vier von fünf Partien Go gegen den südkoreanischen Spieler Lee Sedol. Es verbindet tiefe neuronale Netze mit einer Monte-Carlo-Baumsuche. Verweist auf: - [Deep Blue schlägt Garri Kasparow](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#deep-blue-1997) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/deep-blue-1997.md) Begründung: Neunzehn Jahre zuvor dasselbe Bild mit anderer Technik — Suche statt Lernen. Hierher verwiesen von: - [Deep Blue schlägt Garri Kasparow](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#deep-blue-1997) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/deep-blue-1997.md) Begründung: Zwanzig Jahre später fällt dasselbe Argument erneut — gegen eine Maschine, die nicht mehr durchrechnet. - [AlphaFold sagt die Faltung von Proteinen genau vorher](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#alphafold-protein-folding-2020-2021) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/alphafold-protein-folding-2020-2021.md) Begründung: Dasselbe Labor, vier Jahre zuvor — vom Brettspiel zu einer Frage der Strukturbiologie. - [IMO 2025: Modelle von DeepMind und OpenAI erreichen Goldniveau](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#imo-2025-ki-gold) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/imo-2025-ki-gold.md) Begründung: Wieder misst sich DeepMind an menschlicher Spitzenleistung in einem Wettbewerb mit festen Regeln. #### AlphaFold sagt die Faltung von Proteinen genau vorher ai/alphafold-protein-folding-2020-2021 · 2021 · belegt · 3 Quellen · Wikidata Q107711739 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/alphafold-protein-folding-2020-2021.md Im Juli 2021 beschreibt DeepMind in Nature, wie AlphaFold aus einer Aminosäurekette die dreidimensionale Struktur des Proteins mit hoher Genauigkeit vorhersagt. Mit der Datenbank AlphaFold DB werden Millionen solcher Vorhersagen veröffentlicht. Verweist auf: - [AlphaGo besiegt Lee Sedol im Go](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#alphago-lee-sedol-2016) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/alphago-lee-sedol-2016.md) Begründung: Dasselbe Labor, vier Jahre zuvor — vom Brettspiel zu einer Frage der Strukturbiologie. - [AlexNet gewinnt den ImageNet-Wettbewerb](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#imagenet-2012) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/imagenet-2012.md) Begründung: CASP ist für Proteine, was ImageNet für Bilder war: der Wettbewerb, der den Fortschritt messbar macht. ### Thema: Bilder erzeugen, Bilder verstehen #### Zwei Netze gegeneinander — Generative Adversarial Networks ai/generative-adversarial-networks-2014 · 2014 · belegt · 3 Quellen · Wikidata Q25104379 · Wikidata Q27990103 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/generative-adversarial-networks-2014.md Ein Aufsatz von 2014 lässt zwei neuronale Netze gegeneinander antreten: Eines erzeugt Daten, das andere soll echte von erzeugten unterscheiden. Im theoretischen Optimum bildet das erste die echten Daten so genau nach, dass das zweite nicht mehr unterscheiden kann. Verweist auf: - [Diffusionsmodelle setzen sich in der Bildgenerierung durch](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#diffusion-image-generation-breakthrough-2021-2022) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/diffusion-image-generation-breakthrough-2021-2022.md) Begründung: Dieselbe Aufgabe, sieben Jahre später mit einer anderen Methode gelöst. Hierher verwiesen von: - [Diffusionsmodelle setzen sich in der Bildgenerierung durch](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#diffusion-image-generation-breakthrough-2021-2022) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/diffusion-image-generation-breakthrough-2021-2022.md) Begründung: Dieselbe Aufgabe, Bilder zu erzeugen, die echt wirken, mit einem älteren Verfahren. - [Gemini: Google zeigt 2023 ein von Grund auf multimodales Modell](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#multimodal-ai-integration) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/multimodal-ai-integration.md) Begründung: Neun Jahre zuvor der erste Weg, Bilder überhaupt maschinell zu erzeugen. #### Diffusionsmodelle setzen sich in der Bildgenerierung durch ai/diffusion-image-generation-breakthrough-2021-2022 · August 2022 · belegt · 6 Quellen · Wikidata Q114617315 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/diffusion-image-generation-breakthrough-2021-2022.md 2022 werden mit DALL·E 2, Stable Diffusion und Midjourney drei Systeme allgemein zugänglich, die Bilder aus Textbeschreibungen erzeugen. Sie arbeiten mit Diffusion und scheitern anfangs an kleinen Merkmalen wie Händen und Fingern. Verweist auf: - [Zwei Netze gegeneinander — Generative Adversarial Networks](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#generative-adversarial-networks-2014) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/generative-adversarial-networks-2014.md) Begründung: Dieselbe Aufgabe, Bilder zu erzeugen, die echt wirken, mit einem älteren Verfahren. Hierher verwiesen von: - [Zwei Netze gegeneinander — Generative Adversarial Networks](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#generative-adversarial-networks-2014) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/generative-adversarial-networks-2014.md) Begründung: Dieselbe Aufgabe, sieben Jahre später mit einer anderen Methode gelöst. #### Gemini: Google zeigt 2023 ein von Grund auf multimodales Modell ai/multimodal-ai-integration · 6. Dezember 2023 · belegt · 3 Quellen · Wikidata Q123688361 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/multimodal-ai-integration.md Am 6. Dezember 2023 stellt Google Gemini vor, ein Modell, das nach eigener Darstellung von Grund auf für mehrere Sinneskanäle gebaut ist. Nach dieser Darstellung ist es nicht aus getrennten Systemen zusammengesetzt. Zweieinhalb Monate zuvor hatte ChatGPT Bilder verstehen gelernt. Verweist auf: - [Zwei Netze gegeneinander — Generative Adversarial Networks](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#generative-adversarial-networks-2014) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/generative-adversarial-networks-2014.md) Begründung: Neun Jahre zuvor der erste Weg, Bilder überhaupt maschinell zu erzeugen. - [ChatGPT wird veröffentlicht](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#chatgpt-2022) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/chatgpt-2022.md) Begründung: Dasselbe Produkt, ein Jahr später um Augen und Ohren erweitert. ### Thema: Eine Architektur und ihre Skalierung #### Die Transformer-Architektur wird vorgestellt ai/transformer-2017 · 12. Juni 2017 · belegt · 3 Quellen · Wikidata Q85810444 · Wikidata Q30249683 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/transformer-2017.md Am 12. Juni 2017 erscheint der Aufsatz „Attention Is All You Need“. Die darin beschriebene Transformer-Architektur stützt sich allein auf Attention und kommt ohne rekurrente und faltende Netze aus; auf ihr bauen GPT, BERT und die meisten bekannten großen Sprachmodelle auf. Verweist auf: - [ChatGPT wird veröffentlicht](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#chatgpt-2022) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/chatgpt-2022.md) Begründung: Die Architektur aus diesem Eintrag trägt fünf Jahre später die Anwendung, die das Thema aus dem Fach holt. Hierher verwiesen von: - [Google stellt BERT vor, ein Sprachmodell, das in beide Richtungen liest](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#bert-google-2018) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/bert-google-2018.md) Begründung: Die Architektur, von der BERT eine Hälfte nimmt: den Kodierer, der einen Satz in beide Richtungen zugleich liest. - [GPT-3 löst Aufgaben, ohne dafür trainiert zu werden](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#gpt-3-few-shot-learning-2020) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/gpt-3-few-shot-learning-2020.md) Begründung: Dieselbe Architektur, nur in eine Richtung gelesen und um drei Größenordnungen weiter gebaut. - [ChatGPT wird veröffentlicht](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#chatgpt-2022) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/chatgpt-2022.md) Begründung: Die Architektur, ohne die es das Modell dahinter nicht gäbe. #### Google stellt BERT vor, ein Sprachmodell, das in beide Richtungen liest ai/bert-google-2018 · 2018 · belegt · 3 Quellen · Wikidata Q61726893 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/bert-google-2018.md Im Oktober 2018 stellt Google BERT vor, ein Sprachmodell, das jedes Wort aus dem Kontext links und rechts davon erschließt. Vortrainiert auf unbeschriftetem Text, lässt es sich mit wenig Aufwand für einzelne Aufgaben der Sprachverarbeitung nachtrainieren. Verweist auf: - [Die Transformer-Architektur wird vorgestellt](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#transformer-2017) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/transformer-2017.md) Begründung: Die Architektur, von der BERT eine Hälfte nimmt: den Kodierer, der einen Satz in beide Richtungen zugleich liest. - [GPT-3 löst Aufgaben, ohne dafür trainiert zu werden](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#gpt-3-few-shot-learning-2020) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/gpt-3-few-shot-learning-2020.md) Begründung: Zwei Lesarten derselben Architektur: hier für jede Aufgabe nachtrainiert, dort im Text selbst unterwiesen. #### GPT-3 löst Aufgaben, ohne dafür trainiert zu werden ai/gpt-3-few-shot-learning-2020 · 2020 · belegt · 4 Quellen · Wikidata Q95726734 · Wikidata Q95727440 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/gpt-3-few-shot-learning-2020.md Am 28. Mai 2020 stellten 31 Autoren um Tom B. Brown ein Modell mit 175 Milliarden Parametern vor, das Aufgaben aus einer Anweisung und einigen Beispielen löst. Seine Gewichte werden dafür nicht angepasst. Zwei Wochen später gab OpenAI eine geschlossene Beta seiner Schnittstelle frei. Verweist auf: - [Die Transformer-Architektur wird vorgestellt](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#transformer-2017) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/transformer-2017.md) Begründung: Dieselbe Architektur, nur in eine Richtung gelesen und um drei Größenordnungen weiter gebaut. - [ChatGPT wird veröffentlicht](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#chatgpt-2022) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/chatgpt-2022.md) Begründung: Zwei Jahre später wird aus der Schnittstelle für Entwickler ein Eingabefeld für alle. Hierher verwiesen von: - [Google stellt BERT vor, ein Sprachmodell, das in beide Richtungen liest](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#bert-google-2018) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/bert-google-2018.md) Begründung: Zwei Lesarten derselben Architektur: hier für jede Aufgabe nachtrainiert, dort im Text selbst unterwiesen. ## Epoche: Generative-KI- & Agenten-Ära ### Thema: Generative KI erreicht den Massenmarkt #### ChatGPT wird veröffentlicht ai/chatgpt-2022 · 30. November 2022 · belegt · 3 Quellen · Wikidata Q115564437 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/chatgpt-2022.md Am 30. November 2022 veröffentlicht OpenAI ChatGPT, einen Chatbot auf Grundlage von GPT-3.5. Nach fünf Tagen hat er eine Million Nutzer. Verweist auf: - [Die Transformer-Architektur wird vorgestellt](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#transformer-2017) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/transformer-2017.md) Begründung: Die Architektur, ohne die es das Modell dahinter nicht gäbe. - [Model Context Protocol: Anthropic gibt 2024 offenen Standard frei](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#model-context-protocol-2024) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/model-context-protocol-2024.md) Begründung: Aus dem antwortenden Werkzeug wird eines, das selbst Schritte ausführt. Hierher verwiesen von: - [Turing ersetzt die Frage, ob Maschinen denken können](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#turing-computing-machinery-1950) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/turing-computing-machinery-1950.md) Begründung: Erst hier wurde das Imitationsspiel für Millionen zur Alltagserfahrung. - [Mosaic stellt das Bild neben den Text](https://footnoted.net/de/internet/epoche/epoch-oeffnung/llms.txt#mosaic-1993) (Bereich Internet) · [Volltext](https://footnoted.net/de/internet/eintrag/mosaic-1993.md) Begründung: Derselbe Vorgang, andere Technik — eine Oberfläche holt ein Fachthema in den Alltag. - [Die Transformer-Architektur wird vorgestellt](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#transformer-2017) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/transformer-2017.md) Begründung: Die Architektur aus diesem Eintrag trägt fünf Jahre später die Anwendung, die das Thema aus dem Fach holt. - [GPT-3 löst Aufgaben, ohne dafür trainiert zu werden](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#gpt-3-few-shot-learning-2020) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/gpt-3-few-shot-learning-2020.md) Begründung: Zwei Jahre später wird aus der Schnittstelle für Entwickler ein Eingabefeld für alle. - [Gemini: Google zeigt 2023 ein von Grund auf multimodales Modell](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#multimodal-ai-integration) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/multimodal-ai-integration.md) Begründung: Dasselbe Produkt, ein Jahr später um Augen und Ohren erweitert. - [Model Context Protocol: Anthropic gibt 2024 offenen Standard frei](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#model-context-protocol-2024) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/model-context-protocol-2024.md) Begründung: Zwei Jahre zuvor hatte dieselbe Modellgattung noch keinen Zugriff nach außen. - [Das Landgericht München verurteilt OpenAI wegen gespeicherter Liedtexte](https://footnoted.net/de/musik/epoche/epoch-musik-im-netz/llms.txt#lg-muenchen-gema-openai-2025) (Bereich Musik) · [Volltext](https://footnoted.net/de/musik/eintrag/lg-muenchen-gema-openai-2025.md) Begründung: Um die Ausgaben dieses Chatbots ging es im Verfahren. #### Meta veröffentlicht LLaMA — die Gewichte nur auf Antrag ai/llama-open-source-democratization · 24. Februar 2023 · belegt · 3 Quellen · Wikidata Q116894231 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/llama-open-source-democratization.md Meta stellt mit LLaMA vier Sprachmodelle vor, gibt die Gewichte aber nur im Einzelfall und unter nichtkommerzieller Lizenz heraus. Breit verfügbar werden sie erst durch einen Leak eine Woche später. Verweist auf: - [CERN stellt die Software des World Wide Web gemeinfrei](https://footnoted.net/de/internet/epoche/epoch-oeffnung/llms.txt#www-public-domain-1993) (Bereich Internet) · [Volltext](https://footnoted.net/de/internet/eintrag/www-public-domain-1993.md) Begründung: Derselbe Schritt in einer anderen Technik: Freigabe macht aus einem Vorsprung eine Infrastruktur. #### Reasoning-Modelle rechnen länger — und zeigen den Rechenweg nicht ai/reasoning-models-explicit-thought · 12. September 2024 · belegt · 3 Quellen · Wikidata Q131936230 · Wikidata Q130288245 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/reasoning-models-explicit-thought.md Am 12. September 2024 veröffentlicht OpenAI o1-preview und o1-mini: Modelle, die vor der Antwort einen längeren Denkprozess durchlaufen. Den rohen Gedankengang bekommen Nutzer aber gerade nicht zu sehen — er wird ausdrücklich zurückgehalten. Verweist auf: - [Model Context Protocol: Anthropic gibt 2024 offenen Standard frei](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#model-context-protocol-2024) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/model-context-protocol-2024.md) Begründung: Längeres Rechnen vor der Antwort ist die Voraussetzung mehrstufiger Aufgaben. - [Der International AI Safety Report fasst den Stand der KI-Sicherheit zusammen](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#ai-safety-alignment-research) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/ai-safety-alignment-research.md) Begründung: Was ein Modell intern erwägt, ist genau die Frage der Sicherheitsforschung. Hierher verwiesen von: - [Turing ersetzt die Frage, ob Maschinen denken können](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#turing-computing-machinery-1950) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/turing-computing-machinery-1950.md) Begründung: Turing fragte nach dem Verhalten, nicht nach dem inneren Vorgang — genau die Trennlinie. - [Model Context Protocol: Anthropic gibt 2024 offenen Standard frei](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#model-context-protocol-2024) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/model-context-protocol-2024.md) Begründung: Ohne längeres Rechnen vor der Antwort bleibt Werkzeugnutzung einstufig. - [Der International AI Safety Report fasst den Stand der KI-Sicherheit zusammen](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#ai-safety-alignment-research) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/ai-safety-alignment-research.md) Begründung: Was ein Modell intern erwägt, bleibt auch für die Sicherheitsforschung verborgen. - [IMO 2025: Modelle von DeepMind und OpenAI erreichen Goldniveau](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#imo-2025-ki-gold) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/imo-2025-ki-gold.md) Begründung: Die Reasoning-Modelle, die länger rechnen, maßen sich zuerst an Mathematikwettbewerben wie der AIME. #### Model Context Protocol: Anthropic gibt 2024 offenen Standard frei ai/model-context-protocol-2024 · 25. November 2024 · belegt · 3 Quellen · Wikidata Q133436854 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/model-context-protocol-2024.md Am 25. November 2024 veröffentlicht Anthropic das Model Context Protocol — eine offene Schnittstelle zwischen KI-Systemen und den Orten, an denen Daten liegen. Sie soll das Problem lösen, dass bis dahin jede Kombination aus Modell und Datenquelle eigenen Code brauchte. Verweist auf: - [Reasoning-Modelle rechnen länger — und zeigen den Rechenweg nicht](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#reasoning-models-explicit-thought) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/reasoning-models-explicit-thought.md) Begründung: Ohne längeres Rechnen vor der Antwort bleibt Werkzeugnutzung einstufig. - [ChatGPT wird veröffentlicht](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#chatgpt-2022) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/chatgpt-2022.md) Begründung: Zwei Jahre zuvor hatte dieselbe Modellgattung noch keinen Zugriff nach außen. Hierher verwiesen von: - [ChatGPT wird veröffentlicht](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#chatgpt-2022) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/chatgpt-2022.md) Begründung: Aus dem antwortenden Werkzeug wird eines, das selbst Schritte ausführt. - [Reasoning-Modelle rechnen länger — und zeigen den Rechenweg nicht](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#reasoning-models-explicit-thought) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/reasoning-models-explicit-thought.md) Begründung: Längeres Rechnen vor der Antwort ist die Voraussetzung mehrstufiger Aufgaben. #### IMO 2025: Modelle von DeepMind und OpenAI erreichen Goldniveau ai/imo-2025-ki-gold · 21. Juli 2025 · belegt · 7 Quellen · Wikidata Q140277784 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/imo-2025-ki-gold.md Bei der Internationalen Mathematik-Olympiade 2025 erreichen KI-Systeme von Google DeepMind und OpenAI je 35 von 42 Punkten, so viel wie für Gold nötig war. Offiziell bewertet hat die IMO nur das Ergebnis von DeepMind. Verweist auf: - [Reasoning-Modelle rechnen länger — und zeigen den Rechenweg nicht](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#reasoning-models-explicit-thought) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/reasoning-models-explicit-thought.md) Begründung: Die Reasoning-Modelle, die länger rechnen, maßen sich zuerst an Mathematikwettbewerben wie der AIME. - [AlphaGo besiegt Lee Sedol im Go](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#alphago-lee-sedol-2016) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/alphago-lee-sedol-2016.md) Begründung: Wieder misst sich DeepMind an menschlicher Spitzenleistung in einem Wettbewerb mit festen Regeln. ### Thema: Sicherheit und Regulierung #### EU AI Act tritt in Kraft ai/eu-ai-act-2024 · 1. August 2024 · belegt · 6 Quellen · Wikidata Q108456694 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/eu-ai-act-2024.md Am 1. August 2024 tritt in der Europäischen Union der AI Act in Kraft, der KI-Systeme nach ihrem Risiko einstuft. Seine Pflichten greifen gestaffelt bis 2028. Verweist auf: - [Der Medienstaatsvertrag löst den Rundfunkstaatsvertrag ab](https://footnoted.net/de/medien/epoche/epoch-duales-system/llms.txt#medienstaatsvertrag-2020) (Bereich Medien) · [Volltext](https://footnoted.net/de/medien/eintrag/medienstaatsvertrag-2020.md) Begründung: Vier Jahre vorher dieselbe Verschiebung: Reguliert wird nicht der Sender, sondern die Rolle im Markt. Hierher verwiesen von: - [Der Medienstaatsvertrag löst den Rundfunkstaatsvertrag ab](https://footnoted.net/de/medien/epoche/epoch-duales-system/llms.txt#medienstaatsvertrag-2020) (Bereich Medien) · [Volltext](https://footnoted.net/de/medien/eintrag/medienstaatsvertrag-2020.md) Begründung: Vier Jahre später dasselbe Muster auf europäischer Ebene: reguliert wird die Vermittlungstechnik, nicht das Medium. - [Der International AI Safety Report fasst den Stand der KI-Sicherheit zusammen](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#ai-safety-alignment-research) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/ai-safety-alignment-research.md) Begründung: Der Bericht beschreibt den Stand, das Gesetz zieht daraus Rechtsfolgen. - [Magnifica humanitas: Leo XIV. widmet erste Enzyklika der KI](https://footnoted.net/de/religion/epoche/epoch-kirche-in-der-moderne/llms.txt#magnifica-humanitas-2026) (Bereich Religion) · [Volltext](https://footnoted.net/de/religion/eintrag/magnifica-humanitas-2026.md) Begründung: Was die Enzyklika als moralische Forderung an die Technik stellt, fasst die EU als Gesetz. - [Die ILO beschließt 2026 das erste Übereinkommen über Arbeit in der Plattformökonomie](https://footnoted.net/de/arbeit/epoche/epoch-arbeit-im-binnenmarkt/llms.txt#ilo-uebereinkommen-plattformarbeit-2026) (Bereich Arbeit) · [Volltext](https://footnoted.net/de/arbeit/eintrag/ilo-uebereinkommen-plattformarbeit-2026.md) Begründung: Die EU stuft KI-Systeme nach Risiko ein; das Übereinkommen regelt automatisierte Entscheidungen über Beschäftigte. - [KMK ergänzt Kompetenzrahmen um KI, aber ohne festen Stundenumfang](https://footnoted.net/de/bildung/epoche/epoch-bildung-im-vergleich/llms.txt#kmk-ki-kompetenzrahmen-2026) (Bereich Bildung) · [Volltext](https://footnoted.net/de/bildung/eintrag/kmk-ki-kompetenzrahmen-2026.md) Begründung: Der AI Act verlangt seit Februar 2025 KI-Kompetenz; der Kompetenzrahmen beschreibt, was Schüler davon lernen sollen. #### Der International AI Safety Report fasst den Stand der KI-Sicherheit zusammen ai/ai-safety-alignment-research · 29. Januar 2025 · belegt · 4 Quellen · Wikidata Q133091167 Volltext: https://footnoted.net/de/ai/eintrag/ai-safety-alignment-research.md Am 29. Januar 2025 erscheint der International AI Safety Report: über 100 Fachleute unter Vorsitz von Yoshua Bengio, beauftragt vom Gipfel von Bletchley Park. Getragen wird er von mehr als dreißig Staaten und internationalen Organisationen. Verweist auf: - [EU AI Act tritt in Kraft](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#eu-ai-act-2024) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/eu-ai-act-2024.md) Begründung: Der Bericht beschreibt den Stand, das Gesetz zieht daraus Rechtsfolgen. - [Reasoning-Modelle rechnen länger — und zeigen den Rechenweg nicht](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#reasoning-models-explicit-thought) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/reasoning-models-explicit-thought.md) Begründung: Was ein Modell intern erwägt, bleibt auch für die Sicherheitsforschung verborgen. - [Allgemeine Erklärung der Menschenrechte: niemand stimmt dagegen](https://footnoted.net/de/politik/epoche/epoch-nach-den-katastrophen/llms.txt#menschenrechtserklaerung-1948) (Bereich Politik) · [Volltext](https://footnoted.net/de/politik/eintrag/menschenrechtserklaerung-1948.md) Begründung: Auch dort ein erklärter Grundsatz ohne bindende Wirkung — und trotzdem folgenreich. Hierher verwiesen von: - [Reasoning-Modelle rechnen länger — und zeigen den Rechenweg nicht](https://footnoted.net/de/ai/llms.txt#reasoning-models-explicit-thought) (in dieser Datei) · [Volltext](https://footnoted.net/de/ai/eintrag/reasoning-models-explicit-thought.md) Begründung: Was ein Modell intern erwägt, ist genau die Frage der Sicherheitsforschung. ## Nachbarbereiche - [Games](https://footnoted.net/de/games/llms.txt): 3 Verweise, 0 hin, 3 her - [Internet](https://footnoted.net/de/internet/llms.txt): 3 Verweise, 2 hin, 1 her - [Medien](https://footnoted.net/de/medien/llms.txt): 2 Verweise, 1 hin, 1 her - [Arbeit](https://footnoted.net/de/arbeit/llms.txt): 1 Verweis, 0 hin, 1 her - [Bildung](https://footnoted.net/de/bildung/llms.txt): 1 Verweis, 0 hin, 1 her - [Musik](https://footnoted.net/de/musik/llms.txt): 1 Verweis, 0 hin, 1 her - [Politik](https://footnoted.net/de/politik/llms.txt): 1 Verweis, 1 hin, 0 her - [Rechentechnik](https://footnoted.net/de/rechentechnik/llms.txt): 1 Verweis, 0 hin, 1 her - [Religion](https://footnoted.net/de/religion/llms.txt): 1 Verweis, 0 hin, 1 her Ende der Datei: 27 Blöcke.