Autor: Alexander Disler

Die technologische Hardware-Entwicklung mit Quantencomputer ermöglicht erstmal die künstliche Intelligenz vollumfänglich zu nutzen.

Stephen Hawking, britischer Physiker und Astrophysiker, warnte 2015 vor der künstlichen Intelligenz, welche derart rasante Fortschritte mache, dass man die Kontrolle darüber zu verlieren drohe. Und Tesla-Gründer Elon Musk sagt aus, dass er Angst vor einer künstlichen Intelligenz habe.

Die Gefährlichkeit sei sehr hoch, sollte sie in diesem Ausmass erschaffen werden, und vergleicht diese Entwicklung damit, «den Teufel herbeizuzitieren». Im Frühling 2015 hat der Milliardär 10 Mio USD an das Future of Life Institut (FLI) in Boston gespendet. Mit dem Geld soll ein Forschungsprojekt finanziert werden, um sicherzustellen, dass die künstliche Intelligenz nicht eines Tages die Menschheit zerstört.

Dagegen hat Facebook-Chef Mark Zuckerberg im Februar 2016 in einer ersten Runde 25 Grossrechner im Wert von 1,1 Mio € in Europa für die KI-Forschung gesponsert. Generell investieren die grossen IT-Konzerne, wie Amazon, Google, IBM oder Microsoft, derzeit massiv in die KI-Forschung. Damit sollen die riesigen Datenmengen (Big Data und Data Lake) analysiert oder dem Auto das selbständige Fahren beigebracht werden.

Als Erfolg kann Google im März 2016 seine AlphaGo-Deepmind-Software präsentieren, welche den Go-Profi, Lee Sedol, einen der weltweit besten Spieler dieses strategischen Brettspiels, eindrücklich und verblüffend 4 zu 1 geschlagen hat. AlphaGo ist eine Software, die selbständig lernt, d.h., sie beruht zum Teil auf lernenden neuronalen Netzwerken. Zu Beginn werden solche Netzwerke mit grossen Datenmengen – hier historische Go-Partien – abgefüllt und anschliessend trainiert. AlphaGo hat als Training dann monatelang gegen sich selbst gespielt und wie ein Mensch gelernt, immer besser zu werden. Dieser Sieg der Maschine markiert einen Wendepunkt, der deutlich zeigt, dass lernende künstliche neuronale Netzwerke offenbar in der Lage sind, selbständig zu Lösungsansätzen zu kommen, auf welche die Menschen nicht gekommen sind. Dies wird künftig viele Bereiche verändern, so unter anderem das Erforschen wissenschaftlicher Erkenntnisse.

Folgen der künstlichen Intelligenz gibt es schon:

• Clevere Programme / künstliche Intelligenz
  IBM hat mit dem Programm Watson eine Software entwickelt, die Sprache, Bilder, Texte und allgemeine Informationen erkennt. Aus unstrukturierten Daten (Data Lake) aus den unterschiedlichsten Quellen, wie E-Mails, Texten oder Studien, leitet es entsprechende Vorschläge ab. Swiss Re setzt dieses Programm bereits ein, es soll dabei Risiken von Kunden einschätzen oder auch Schäden beurteilen. Dies ersetzt entsprechendes Versicherungs-Fachpersonal, bzw. unterstützt die entsprechenden Mitarbeiter. Durch solche Programme werden Anlageberater, Callcenter-Mitarbeiter oder auch Ärzte ersetzt.
• Verschiebung in Billiglohnländer / Outsourcing
  Seit mehreren Jahren lagern auch schweizerische Unternehmen einfache, repetitive Arbeiten ins kostengünstigere Ausland aus, vor allem nach Osteuropa und Asien. In der Schweiz verblieben bis anhin die anspruchsvolleren Aufgaben. Werden nun auch solche anspruchsvolle Aufgaben automatisiert (Dank der künstlichen Intelligenz), so sind die Unternehmen dazu gezwungen, noch komplexere Aufgaben oder Aufträge zu akquirieren.
  Auch gutbezahlte Arbeitsstellen werden somit ins kostengünstigere Ausland verschoben werden.
• maschinelle Unterstützung / Roboter
  Im Industriebereich werden schon seit einigen Jahren vermehrt Roboter für repetitive und einfache Arbeiten eingesetzt. Die heutigen Systeme und Roboter arbeiten aber noch eng mit den Menschen zusammen. Mit der Industrie 4.0 und der Smart Factory wird dies noch deutlich ausgeprägter. Ein Roboter arbeitet immer in gleichbleibender hoher Qualität, auch 24h am Tag. Dies steigert die Produktivität und vor allem auch die Qualität und die geringe Ausschussquote. Dadurch ist denkbar, dass tief qualifizierte Mitarbeiter ihre Jobs verlieren, da in der Smart Factory Fachpersonal gebraucht wird. Neu werden die Maschinen/Roboter mit dem Tablet gesteuert.
• Supercomputer
  Als Supercomputer werden heutzutage Rechner bezeichnet, die zu den schnellsten ihrer heutigen, aktuellen Zeit gehören. Technisch sind diese Anlagen heute als Cluster aufgebaut, d.h., es handelt sich um Rechner mit mehreren Prozessoren. Supercomputer werden vor allem für Simulationen eingesetzt. Je realitätsnaher die Simulation durchgeführt wird, desto höher wird die Rechnerleistung oder die Dauer zur Ermittlung eines Resultates. Simulationen werden heute vor allem in den Bereichen Wettervorhersage, Klimaforschung, Medizin, Biologie, Chemie, Physik und im Militär eingesetzt.
  In naher Zukunft werden solche Simulationen mit Quantencomputer im Alltagsleben möglich werden. Wenn z.B. eine Naturgefahr, wie eine Überschwemmung, droht, befragt der Führungsstab das Programm hinsichtlich der möglichen Auswirkungen. Das Programm (die Simulation) errechnet innerhalb von Minuten alle möglichen Schäden und schlägt entsprechende Massnahmen vor. Für das Gleiche wird heutzutage ein umfassendes interdisziplinäres Team benötigt, welches dafür sicherlich deutlich länger gebraucht hätte.
• Lernfähige Computer / Software
  Bereits heute gibt es lernfähige Software, wie z. B. Tools innerhalb von MS-Office oder die Spracherkennung zur Erstellung von Texten. Zukünftig, mit der Steigerung der Computerleistung (und Quantencomputer), wird lernfähige Software selbstverständlich. Und da wir immer mehr Zeit am Computer, Smartphone, Tablet sowie an automatisierten Maschinen und Bildschirmen verbringen, lernt der Computer/Software aus uns. Über unser Input- und Output-Verhalten oder z. B. auch über unser Kaufverhalten können die algorithmischen Programme bereits heute mit grosser Wahrscheinlichkeit voraussagen, was wir als Nächstes tun oder kaufen werden. Es ist davon auszugehen, dass die Softwaren bald so gut sind, dass bis zu 80 % unserer Arbeiten durch den Computer ersetzt werden können. Google ist hierbei schon sehr fortschrittlich. So «lernte» das Programm Google Translate die entsprechenden Sprachen und verbessert sich nach wie vor jeden Tag, da mit jeder Suchanfrage neues „Wissen“ hinzukommt. Nur noch anspruchsvolle Übersetzungen müssen von menschlichen Übersetzers übernommen werden.
• Geringere Transaktionskosten
  Mit neuen Businessmodellen (disruptive Geschäftsmodelle) werden die Transaktionskosten massiv sinken, sodass bestehende Branchen mit ihren „bisherigen“ Regeln und Vorschriften unter grossen Druck geraten. Diese Entwicklung wird sicherlich weitergehen und schlussendlich alle Branchen und Unternehmen betreffen.

Siehe auch Blog-Beitrag: Artificial Intelligence – Stand 2018

Siehe auch Blog-Beitrag: Quantencomputer

Siehe auch Blog-Beitrag: Algorithmen

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