Ein Stück KI-Geschichte: Deep-Learning-Modell von 2012 jetzt als Open Source verfügbar
Das Computer History Museum (CHM) hat seine Sammlung um ein bedeutungsvolles Highlight erweitert: das neuronale Netzwerk Alexnet, das als Meilenstein in der Entwicklung des Deep Learnings gilt.
Seit März 2025 steht der Original-Quellcode aus dem Jahr 2012 auf GitHub zum Download bereit und ist damit für jedermann frei zugänglich. Aber was ist Alexnet überhaupt und warum handelt es sich dabei um ein Stück Geschichte?
Was ist Alexnet?
Alexnet wurde 2012 von Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever und Geoffrey Hinton entwickelt. Die Idee der Wissenschaftler: ein mehrschichtiges neuronales Netzwerk, das nicht mehr auf umständlich per Hand programmierten Merkmalserkennungen (Feature Engineering) basierte, sondern aus (Bild-)Daten selbst lernte – sprich: Deep Learning.
Die Idee und ihre Umsetzung waren erfolgreich, der Ansatz der Forscher von der Universität von Toronto erzielte deutlich bessere Ergebnisse als bis dato herkömmliche Modelle. Mit seiner hohen Genauigkeit beim Erkennen von Objekten auf Bildern gewann Alexnet 2012 sogar die renommierte Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC). Das war der Beweis, dass Deep Learning den bis dahin verbreiteten Ansätzen überlegen war.
Alexnet: Wettbewerbssieger von 2012 ist heute ein Stück Geschichte
Die Veröffentlichung von Alexnet war also ein echter Wendepunkt in der Entwicklung moderner KI-Systeme. Dafür waren laut CHM aber zunächst zwei Entwicklungsschritte im Vorfeld nötig: zum einen ein großer Datensatz zum Training des Modells, zum anderen genug Rechenleistung, um das Modell überhaupt trainieren zu können.
Der ausreichend große Trainingsdatensatz fanden die Forscher in Imagenet, einer seit 2006 sorgfältig kuratierten Bilddatenbank der Stanford-Professorin Fei-Fei Li, während Nvidia die benötigte Hardware in Form von leistungsstarken GPUs bereitstellte.
Der Durchbruch, den Krizhevsky und seine Kollegen erzielen konnten, wird heute als wichtiges Fundament des weltweiten Aufschwungs des Deep-Learning-Ansatzes betrachtet und beeinflusst somit noch immer zahlreiche Anwendungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI).
Der lange Weg zur Veröffentlichung von Alexnet
Wie das CHM in seinem Blogpost zur Open-Source-Veröffentlichung von Alexnet erklärt, wurde dieser Schritt aufgrund der historischen Bedeutung des neuronalen Netzes schon 2020 angefragt. Zu diesem Zeitpunkt besaß aber schon Google die Rechte an Alexnet, nachdem der Konzern die Firma DNNresearch von Krizhevsky, Sutskever und Hinton 2013 übernommen hatte.
Seitdem hat das CHM laut eigener Aussage mit Google daran gearbeitet und darüber verhandelt, Alexnet veröffentlichen zu dürfen – mit Erfolg, wie sich nun gezeigt hat. Interessierte erhalten dadurch einen „Einblick in die Entstehung einer Technologie“, so Golem, die in Form verschiedenster KI-Modelle heute fester Bestandteil unseres Alltags ist.
Was bedeutet die Veröffentlichung des Alexnet-Quellcodes?
Die Open-Source-Veröffentlichung von AlexNet ist allerdings mehr als eine Verewigung eines Meilensteins der KI-Geschichte. Sie ist auch ein wichtiges Signal für Transparenz und Zugänglichkeit in der KI-Forschung.
Indem historische Modelle wie Alexnet öffentlich zugänglich gemacht werden, können Entwickler:innen, Forscher:innen und auch die breite Öffentlichkeit nachvollziehen, wie moderne KI-Systeme entwickelt werden. Gerade in einer Zeit, in der große KI-Modelle zunehmend als Blackbox wahrgenommen werden, ist dieser bewusste Schritt hin zu mehr Transparenz ein wichtiges Signal.
