Autor: Alexander Disler

Nicht nur im Bereich der Software, sondern auch im Bereich der Hardware wird intensiv geforscht, um diese schneller und leistungsfähiger zu machen. IBM, Google, Microsoft und das kanadische Start-up D-Wave Systems widmen sich eigenständig der Entwicklung eines Quantencomputers. Die Leistungsfähigkeit von Quantencomputern ist den aktuellen digitalen Computern klar überlegen, d.h. in den Punkten der Effizienz und der Schnelligkeit. Heutige Computer basieren auf einer 60 Jahre alten Technologie, bei der Informationen binär codiert werden, d.h., der Computer kennt in seiner Grundstruktur nur 0 und 1. Die Basis heutiger Computer sind die Gesetze der klassischen Physik. Quantencomputer dagegen basieren auf quantenmechanischen Zuständen. Bereits 1981 begann Richard Feynman, Physiker und Nobelpreisträger, mit der Forschung der Quantenfeldtheorien.

Zwar werden auch in einem Quantencomputer die Informationen in der Regel binär dargestellt. Dabei bedient man sich eines physikalischen Systems mit 2 Basiszuständen in einem zweidimensionalen komplexen Raum, wie dies in der Quantenmechanik angewendet wird. Sehr vereinfacht ausgedrückt, lässt sich die Präferenz eines Wertes, z.B. 1, gewichtet darstellen. Dieser quantenmechanische Charakter des dargestellten Bits wird als Qubit bezeichnet. Somit lassen sich Überlagerungen anderer Zustände darstellen. Der Quantencomputer betrachtet somit nicht nur den Zustand 0 und 1, sondern auch alle anderen Zustände und jene dazwischen. Oder nochmals anders ausgedrückt: Der Computer spielt alle uns nur erdenklichen Möglichkeiten auf einmal durch, was ihm eine deutlich höhere Rechnerleistung ermöglicht. Dadurch bietet er Lösungen von viel komplexeren Problemen, als dies die bisherigen, klassischen Computer ermöglicht haben. Der Vorteil der Quantencomputer ist seine starke Parallelisierung der Leistung. Verbunden mit der künstlichen Intelligenz oder Artificial Intelligence wird der Quantencomputer einen grossen Entwicklungsschub auslösen.
Dadurch lässt sich z.B. in der Hirn-, Medizin- oder Genforschung intensiver forschen, auch sind bestimmte Informationen innert kürzester Zeit aus einem riesigen Datenmeer (Big Data oder Data Lake) zu analysieren. Auf Grund der Leistungsfähigkeit und des Aufbaus eines Quantencomputers lassen sich die heutigen Sicherheitssysteme wie Passwörter, TAN-Verfahren, Verschlüsselungssoftware oder ähnliche Technologien innert kürzester Zeit entschlüsseln. Dies bedeutet, dass sämtliche Passwörter, die heute auf digitalen Computern als sicher gelten, problemlos und mit Leichtigkeit geknackt werden können. Ein Quantencomputer ist in der Lage, riesige Mengen an digitalen Daten zu durchforsten, zu analysieren und damit komplexe Optimierungsaufgaben zu lösen (wie eben das Knacken einer Verschlüsselungssoftware). In einer realistischen Zeitspanne schaffen dies heutige Supercomputer noch nicht.

Ging man vor einigen Jahren noch davon aus, dass Quantencomputer erst in einigen Jahrzehnten möglich sein werden, so hat sich dies im 2016 verändert. Grosse Unternehmen wie Google, aber auch IBM, informierten proaktiv über Quantencomputer. Dies ist als Zeichen zu werten, dass den Unternehmen in der Entwicklung dieser Technologie erfolgreiche erste Schritte gelungen sind.

Dies ist bereits heute spürbar, denn die Entwicklung ist «stürmisch»: Das erste echte Smartphone (Black Berry) gibt es erst seit 2002. Kalifornien hat im Januar 2016 als erster Staat autonome Fahrzeuge zugelassen. In der Schweiz fährt das erste Postauto seit November 2015 autonom durch Sitten im Wallis, zwar auf einer klar fixierten Route (und nur auf dieser Route), aber es ist der erste Schritt hin zur Nutzung von autonomen Fahrzeugen. 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 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.
Die künstliche Intelligenz wird unsere Welt viel subtiler verändern, als heute angenommen wird. Die grosse Gefahr besteht darin, dass die reelle Gefahr, die durch diese Entwicklung ausgelöst wird, von vielen Menschen unterschätzt wird. Sollte die künstliche Intelligenz, wie sie von Zukunftsforschern vorausgesagt wird, erschaffen und optimiert werden, wird sie in allen Branchen grossflächig zur Anwendung kommen. Dabei werden wohl auch in einem grösseren Ausmass menschliche Arbeitskräfte verdrängt. Andererseits wird eines Tages eine Interaktion Maschine-Mensch möglich sein, welche zu einer deutlichen Vereinfachung des Lebens führen wird. Man sollte die Entwicklung auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz im Auge behalten. Wie bei vielen umwälzenden Kräften kann ein zunächst abstraktes technologisches Konzept plötzlich riesige Fortschritte erzielen. Und zwar nicht nur in Bezug auf die praktische Anwendung, sondern auch in der Art und Weise, wie wir mit der Technologie interagieren.
Am WEF in Davos wurde dies 2016 intensiv diskutiert. Früher ersetzten die Maschinen Muskelkraft, heute aber sind es die geistigen Fähigkeiten. Nun geht es nicht mehr um repetitive, monologe und einfache Tätigkeiten. Vermehrt sind dies auch komplexere, anspruchsvolle Tätigkeiten. Die Maschinen erkennen Muster besser, verlässlicher und klarer, als dies Menschen können.

Unternehmen, die sich dieser Entwicklung verschliessen, d.h. ihre Prozesse, Geschäftsmodelle und Strukturen nicht der digitalisierten Welt anpassen, haben immer grössere Nachteile im aktuellen Marktumfeld und zählen zu den (zukünftigen) Verlierern.

Siehe auch Blog-Beitrag: Folgen der künstlichen Intelligenz

Siehe auch Blog-Beitrag: Articial Intelligence – Stand 2018

Siehe auch Blog-Beitrag: Algorithmen