Im Jahr 2016 gelang einer Software namens AlphaGo eine mittlere Sensation: Sie besiegte den damals besten Go-Spieler der Welt, den Südkoreaner Lee Sedol, und das sehr klar und eindeutig mit 4:1. Dieser Erfolg war umso erstaunlicher, als dass es bis dahin für einen Computer unmöglich schien, im komplexesten Spiel der Welt gegen einen Menschen überhaupt zu bestehen. Und doch war dieser Sieg möglich, wozu allerdings eine enorme Rechenleistung vonnöten war. So kam während der Partien mit Lee Sedol ein Rechnerverbund zum Einsatz, der aus insgesamt 1.920 Prozessoren (CPU) und 280 Grafikprozessoren (GPU) bestand.
Allerdings hat AlphaGo bereits seinen Meister gefunden, und das im Nachfolgeprogramm selbst namens AlphaZero. So konnte sich AlphaZero im Maschine-gegen-Maschine-Duell in 60 von 40 Fällen gegen AlphaGo durchsetzen, und das trotz der wesentlich kürzeren Lernphase von gerade einmal acht Stunden. AlphaGo benötigte dafür immerhin drei Tage.
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Supercomputer wie der IBM BlueGene schaffen 1 PetaFLOPS und mehr
Doch es geht noch leistungsstärker: So schaffte es der Supercomputer IBM BlueGene im Jahr 2013 die Aktivitäten des menschlichen Gehirns zu simulieren, allerdings nur zu einem Prozent, und das auch nur eine Sekunde lang. Hierfür benötigte der Supercomputer straffe 40 Minuten, wofür 82.944 CPUs und eine Billiarde Berechnungen pro Sekunde erforderlich waren, was 1 PetaFLOPS entspricht. Das ist aber auch nicht wirklich erstaunlich: So wurden während der Simulation rund 1,7 Milliarden Nervenzellen generiert, die ihrerseits mithilfe von 10,4 Billionen Synapsen miteinander verbunden waren.
Dass diese enorme Rechenleistung weiter zunehmen wird, offenbart ein Blick auf die aktuelle Top-500-Liste der schnellsten Computer der Welt. So rangiert dort der Sunway TaihuLight, der im National Supercomputing Center in Wuxi, China, seine enorme Rechenpower von 93 PetaFLOPS zur Verfügung stellt. Hierfür stehen dem Supercomputer mehr als zehneinhalb Millionen Prozessorkerne zur Verfügung. Und noch in diesem Jahr soll der erste Rechner gebaut werden, der die ExaFLOPS-Marke knacken soll, also eine Trillionen Berechnungen pro Sekunde durchführen kann. Sein Name: Tianhe-3.
Selbstlernende Krypto-Systeme sind erst der Anfang
Wohin diese enorme Rechenleistung führen kann, lässt sich anhand diverser Beispiele sehr gut belegen. So sorgte Google mit einem Experiment für Furore, bei dem verschlüsselte Nachrichten verschickt wurden, die gehackt werden sollten. Allerdings schafften es Absender und Empfänger quasi „on-the-fly“, ein eigenes Krypto-System zu entwickeln, das den Angriffsversuchen Stand halten konnte. Die Leistung daran lag im Verschlüsselungssystem, das während des Experiments entstand: Selbst die Google-Experten, die das Experiment initiiert hatten, konnten den neu geschaffenen Verschlüsselungscode weder entschlüsseln noch richtig verstehen.
Wenn die starke KI die schwache KI ablöst
Und das alles ist erst der Anfang. Denn das alles sind Bespiele der schwachen KI, die die Vorstufe zur starken KI darstellt. Denn erst mit der starken KI werden selbstlernende Systeme möglich sein, die nicht nur innerhalb einer Disziplin stark sind, sondern interdisziplinär interagieren und selbstständig lernen können. Und bis dahin ist es ein noch ziemlich weiter Weg.
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Zudem stellt sich die Frage, ob die heutigen Prozessoren für Dinge für die Künstliche Intelligenz überhaupt konzipiert sind. Denn mit der Von-Neumann-Architektur aus dem vorherigen Jahrhundert sind die Rechenaufgaben dieses Jahrhunderts wohl kaum zu lösen. Hierfür muss man eher ganz neue Wege beschreiten, wie das der IBM TrueNorth-Prozessor von IBM bereits vormacht.