Selbst Gordon Moore hat es schon 2007 gesagt: Das Mooresche Gesetz wird bald nicht mehr gelten. Intel plant seit 2016 nicht mehr danach, weil die Computerleistung nicht mehr exponentiell wachsen wird. Die quantenmechanischen Grenzen sind bald erreicht. Durch paralleles Rechnen wächst die Leistung weiter, doch bei weitem nicht mehr so schnell. Droht wirklich das Ende der Computerrevolution?

Entscheidend ist die Rechenleistung, nicht die genutzte Technologie. Und da steht uns Großes bevor. Längst arbeiten Wissenschaftler an neuen Computerkonzepten wie Quanten- und Bio-Computern für das Post-Silizium-Zeitalter. Neurocomputer, deren Rechenarchitektur die Informationsverarbeitung des menschlichen Gehirns als biologisches Vorbild dient, leiten eine neue Ära in der Computertechnologie ein. Dabei beruht die Informationsverarbeitung nicht allein auf hoher Geschwindigkeit, sondern – wie in unseren Gehirnen – vor allem auf massiver Parallelität. Weltweit werden neuronale Netzwerke entwickelt, deren künstliche Nervenzellen und Synapsen das menschliche Gehirn imitieren sollen.

Unser Gehirn ist das komplexeste System im bekannten Universum

Übersteigt die Leistungsfähigkeit des menschlichen Gehirns mit seinen 100 Milliarden Nervenzellen und 100 Billionen Synapsen die heutiger Computer noch um ein Vielfaches, liegt das nicht an der Rechengeschwindigkeit, sondern daran, dass all diese Verbindungen parallel arbeiten. Kleinere neuronale Netzwerke lassen sich seit einiger Zeit mit hohem Energieaufwand auf gewöhnlicher Hardware simulieren, allerdings mit hohem Energieaufwand und mit bisher recht bescheidenen Leistungen. Eine Hardware, die wie das Gehirn vernetzt ist, wurde mit ‘Brainscales’ im Rahmen des ‘Human Brain Projects’ der Europäischen Kommission realisiert. Der Neurocomputer, der deutlich energieeffizienter als ein herkömmlicher Rechner ist, besitzt vier Millionen künstliche Neuronen und eine Milliarde Synapsen. In den USA haben IBM-Forscher mit ‘TrueNorth’ einen von der Funktionsweise des Neocortexes inspirierten neuromorphen Prozessor vorgestellt, der über 256 Millionen Synapsen verfügt. Der jüngste IBM-Erfolg auf diesem Gebiet ist die Entwicklung künstlicher Neuronen aus Phase-Change-Material, die sich wie ihre biologischen Vorbilder durch elektrische Impulse stimulieren lassen und Informationen analog speichern.

Von der Leistungsfähigkeit des menschlichen Gehirns sind diese Systeme noch sehr weit entfernt. Was aber erwartet uns, sollte der Fortschritt auch hier exponentiell verlaufen? Die Kopplung von hoher Rechengeschwindigkeit und massiver Parallelität in der Informationsverarbeitung wird vor allem im Bereich der Künstlichen Intelligenz zu heute kaum vorstellbaren Durchbrüchen führen. Neuromorphe Computer können aus Erfahrungen lernen. Sie sind nicht durch vorprogrammierte Algorithmen bestimmt. Das hat auch Implikationen für den Beruf des Software-Entwicklers: Zukünftige Computer könnten sich in Reaktion auf Informationen und Reize aus der Umwelt selbst programmieren.

Wissenschaftler der ETH Zürich haben eine Software entwickelt, die anhand von Fotos beliebiger Menschen erkennt, wie attraktiv oder genauer gesagt ‘howhot’ er oder sie ist. Das Entscheidende: Was schön ist, musste sich die Software selbst erarbeiten. Basis hierfür waren Millionen Bewertungen tausender Nutzerprofile aus der Dating-App ‘Blinq’.

Um 2030 könnte unser Gehirn auf Platz zwei stehen

In zehn bis fünfzehn Jahren könnten Neurocomputer als Spezialisten im Bereich der Mustererkennung quasi überall im Einsatz sein. Auf der Grundlage der Daten von Milliarden vernetzter digitaler Archive, Geräte und Objekte werden sie in Echtzeit Entscheidungen treffen oder versteckte Zusammenhänge entdecken. Sie werden zum Beispiel dabei helfen

  • komplexe Gefahrenlagen zu analysieren und das Vorgehen zu empfehlen,
  • den Verkehrsfluss autonomer Fahrzeuge zu optimieren,
  • weitaus bessere Diagnosen durch Auswertung und Analyse von Krankheitssymptomen stellen und
  • bessere Wettervorhersagen zu machen.

Je erfolgreicher die Systeme werden, umso mehr werden wir uns ihnen anvertrauen – und in gewissen Bereichen Verantwortung an sie abgeben. Mittelfristig werden Neurocomputer damit auch auf dem Arbeitsmarkt in Konkurrenz zu uns treten. Unzählige kleine und große Unternehmen werden sich entweder radikal wandeln oder vom Markt verschwinden müssen. Und langfristig? Um 2030 herum sollen Computer die Leistung und Arbeitsweise des menschlichen Gehirns eins zu eins nachahmen können. Sollte das eines Tages gelingen, ist es auch denkbar, das menschliche Bewusstsein als Kopie auf ein künstliches System zu transferieren. Und womöglich auch wieder auf einen Menschen. Es wäre nicht nur eine neue Ära der Computertechnologie, sondern vor allem eine neue Ära des Menschen. Mit den Neurocomputern können wir dann nur mithalten, wenn wir unsere Gehirne um Neurocomputer erweitern. Aber das ist ein anderes Thema. Die Chancen stehen gut, dass Sie das noch erleben werden.

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