Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz (KI) ist geprägt von visionären Entdeckungen und jahrelanger Forschung, doch nur wenige Errungenschaften sind so prägend wie die Entwicklung des Perzeptrons durch den Psychologen und Forscher Frank Rosenblatt. Bereits in den späten 1950er Jahren an der Cornell University führte Rosenblatt eine bahnbrechende Technologie ein, die sich als zentrale Grundlage für die heutige KI herausstellen sollte – obwohl ihre volle Bedeutung erst Jahrzehnte später erkannt wurde. Dieses System, der Perzeptron, war das erste Rechner-Modell, das nicht nur Daten verarbeiten, sondern auch aus Erfahrungen lernen konnte, was eine völlig neue Dimension der Maschinenintelligenz eröffnete. Im Sommer 1958 präsentierte das amerikanische Office of Naval Research eine Demonstration, bei der ein IBM 704, ein riesiger Computer in Zimmergröße, mittels des Perzeptrons in der Lage war, selbstständig Karten zu unterscheiden, die links oder rechts markiert waren. Dieses Ereignis wurde als die Geburt eines Systems gefeiert, das erstmals eine Art „originelle Idee“ hervorbringen konnte – ein Meilenstein auf dem Weg zur intelligenten Maschine.
Frank Rosenblatt, der später als Associate Professor für Neurobiologie und Verhaltensforschung an der Cornell University tätig war, hatte es sich zur Aufgabe gemacht, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns mit der Technologie eines Computers zu verknüpfen. Seine Forschung begann mit dem Bau eines sogenannten „Electronic Profile Analyzing Computer“, der zur Analyse von Persönlichkeitseigenschaften dienen sollte. Doch seine wahre Innovation kam mit der Entwicklung des Perzeptrons, eines einfachen neuronalen Netzwerks, das in der Lage war, Eingabedaten in zwei Kategorien zu klassifizieren. Inspiriert vom biologischen Nervensystem nahm Rosenblatt an, dass Maschinen durch iterative Lernprozesse – also ständiges Überprüfen und Anpassen – immer bessere Vorhersagen treffen und Muster erkennen könnten. Trotz der anfänglichen Begeisterung stieß Rosenblatts Arbeit auch auf heftige Kritik, insbesondere von führenden Wissenschaftlern wie Marvin Minsky.
Minsky, selbst ein Pionier auf dem Gebiet der KI am Massachusetts Institute of Technology (MIT), äußerte Skepsis gegenüber der Leistungsfähigkeit des Perzeptrons. Während Rosenblatt nur mit einem einstufigen Netzwerk arbeitete, argumentierte Minsky, dass komplexere Strukturen mit mehreren Schichten notwendig wären, um wahre Intelligenz zu simulieren. Diese Debatte führte 1969 zur Veröffentlichung des Buchs „Perceptrons“ von Minsky und Seymour Papert, das die Grenzen des ursprünglichen Modells aufzeigte und im Zuge dessen viele Fördergelder für KI-Forschung trockengelegt wurden. Dieses Jahrzehnt wurde fortan als „KI-Winter“ bekannt, eine Zeit, in der das öffentliche Interesse und die Forschungsgelder stark zurückgingen. Obwohl Rosenblatt 1971 tragisch bei einem Segelunfall ums Leben kam, verblieb sein Werk nicht unbeachtet.
Im Gegenteil: Die Prinzipien seines Perzeptrons sind nach wie vor die Grundlage moderner neuronaler Netze und Deep-Learning-Algorithmen. In der heutigen Zeit erlaubt genau diese Technologie, Bilder automatisch zu erkennen, Sprache zu verstehen oder komplexe Muster aus immensen Datenmengen zu extrahieren. Die Universität Cornell selbst ehrt Rosenblatt für seine visionäre Forschung, die trotz anfänglicher Skepsis den Weg für die Entwicklung der KI ebnete. Thorsten Joachims, Professor an der Cornell Faculty of Computing and Information Science, betont die fundamentale Rolle des Perzeptrons in der Geschichte der künstlichen Intelligenz. Rosenblatt verstand schon früh, dass das Gehirn durch Zusammenspiel einfacher Bausteine komplexe Handlungen erbringen kann – ein Prinzip, das die KI heute in vielschichtigen neuronalen Netzwerken umsetzt.
Neben seinem wissenschaftlichen Wirken war Rosenblatt ein vielseitiger Mensch mit Interessen an Astronomie, Musik und Politik. Seine Mitarbeiter erinnerten sich an seine Leidenschaft und seinen unermüdlichen Drang, komplexe Probleme anzugehen, ohne von kurzfristigen Rückschlägen entmutigt zu werden. Besonders beeindruckend war Rosenblatts Vision von Maschinen, die lernen, „wie Menschen zu sehen und zu verstehen“. Bis heute arbeiten Entwickler und Forscher weltweit an der Verfeinerung dieser Idee, die schon vor mehr als sechs Jahrzehnten ihren Anfang nahm. Die Geschichte des Perzeptrons verdeutlicht zudem, wie visionäre Erfindungen oft nicht sofort erkannt oder verstanden werden, aber dennoch langfristig die Gesellschaft und Technologie revolutionieren.
