Künstliche Intelligenz als Treiber der technologischen Revolution

Sieben Jahrzehnte später haben wir hochentwickelte KI-Modelle, die in der Lage sind, eine breite Palette von Gesprächen zu führen, Fragen zu beantworten, komplizierte Erklärungen zu liefern und in vielfältigen Aufgaben zu unterstützen – von der Lösung mathematischer Gleichungen bis hin zum Programmieren von Codes. KI wird heute von nahezu jedem mit Internetzugang genutzt, wobei ChatGPT das bekannteste Beispiel ist.

Aber warum jetzt? Welche Faktoren haben sich so perfekt ausgerichtet, dass KI in dieser Form möglich wurde? Der Hauptfaktor war die begrenzte Rechenleistung früherer Elektronik. Zur Veranschaulichung: Seit der Entwicklung des ersten kommerziellen Mikroprozessors im Jahr 1971 hat sich die Rechenleistung von Prozessoren um das etwa 100-millionenfache und die von Grafikprozessoren (GPUs), die in den späten 1990er Jahren kommerzialisiert wurden, um das etwa 20-milliardenfache gesteigert.

Wissenschaft wird in erster Linie durch Investitionen in Forschung und Entwicklung vorangetrieben. Durch die Analyse von Aktienkursen lassen sich daher oft Hinweise auf zukünftige technologische Entwicklungen gewinnen. GPUs sind aufgrund ihrer enormen Rechenleistung durch parallele Verarbeitung besonders effizient für das Training neuronaler Netzwerke. Nvidia, das stark in seine CUDA-Architektur (Compute Unified Device Architecture) und fortschrittliche Parallelverarbeitung investierte und 75 % des GPU-Marktes kontrolliert, wurde innerhalb weniger Monate zum wertvollsten Unternehmen der Welt.

KI hat mittlerweile nahezu alle Wissenschaftsbereiche durchdrungen. Die Nobelpreise für Physik und Chemie im Jahr 2024 wurden für Beiträge zu künstlichen neuronalen Netzwerken und zur Proteinfaltungsprognose sowie zum computergestützten Proteindesign verliehen. Dies unterstreicht die hohe Bedeutung von KI in der wissenschaftlichen Gemeinschaft. Dies führt zur nächsten Frage: "Wie kann KI in der Zukunft eingesetzt werden, und welche neuen Technologien könnten daraus entstehen?"

Ein vielversprechendes Anwendungsgebiet ist die Medizin, insbesondere die Krankheitsdiagnostik. Idealerweise sollten Krankheiten frühzeitig erkannt werden, bevor sie in ein fortgeschrittenes Stadium übergehen – besonders bei Krebs. Die Überlebensrate für jede Krebsart nimmt drastisch ab, je weiter die Krankheit fortgeschritten ist. KI könnte Muster in Blutmarkern erkennen und damit eine frühzeitige Diagnose ermöglichen – nicht nur für Krebs, sondern auch für Diabetes, neurologische Erkrankungen und Herz-Kreislauf-Probleme.

KI könnte Muster in Blutmarkern erkennen und damit eine frühzeitige Diagnose ermöglichen – nicht nur für Krebs, sondern auch für Diabetes, neurologische Erkrankungen und Herz-Kreislauf-Probleme. Abbildung: Vasileios Papalampropoulos mit Bing Image Creator.

Im Bereich der Herz-Kreislauf-Erkrankungen könnte KI genutzt werden, um Herzinfarkte vorherzusagen, noch bevor sie eintreten. Bereits 2024 verwenden etwa 30 % bis 40 % der US-Bevölkerung Smartwatches oder Fitness-Tracker mit Gesundheitsüberwachungsfunktionen. Durch die Analyse von Herzfrequenzmustern von Patienten, die einen Herzinfarkt erlitten haben, könnte ein Modell erstellt werden, das in der Lage ist, ein drohendes Ereignis vorherzusagen. So könnte ein Nutzer rechtzeitig gewarnt werden, dass ein Herzinfarkt in den kommenden Stunden oder Tagen möglich ist, und medizinische Hilfe in Anspruch nehmen.

Neben medizinischen Fortschritten könnte KI in der Materialwissenschaft für fortschrittliche Simulationen eingesetzt werden. So ließen sich Materialien mit extremen mechanischen Eigenschaften entwickeln, die in der Luft- und Raumfahrttechnik oder im Bauwesen Anwendung finden. Abbildung: Vasileios Papalampropoulos mit ChatGPT / DALL-E.

Neben medizinischen Fortschritten könnte KI in der Materialwissenschaft für fortschrittliche Simulationen eingesetzt werden. So ließen sich Materialien mit extremen mechanischen Eigenschaften entwickeln, die in der Luft- und Raumfahrttechnik oder im Bauwesen Anwendung finden. Zukunftsvisionen reichen bis zu erdbebensicheren Städten oder Solarzellen, die einen großen Teil der Sonnenenergie effizienter nutzen und so zur Energiewende beitragen. Durch den Einsatz intelligenter Steuerungen könnten erneuerbare Energien aus Solar-, Wind- und Wasserkraft effizienter kombiniert werden, um eine stabilere Energieversorgung zu gewährleisten.

Selbstfahrende Autos sind eine weitere vielversprechende Technologie. Sobald diese Fahrzeuge sicherer als menschliche Fahrer sind, könnte ein schrittweiser Umstieg aus wirtschaftlichen und funktionalen Gründen erfolgen. Geringere Versicherungskosten, effizienterer Treibstoffverbrauch sowie die Möglichkeit, dass Kinder oder alkoholisierte Personen sicher ans Ziel gelangen, könnten dazu beitragen.

In der fernen Zukunft, wenn Raumfahrt alltäglicher wird, könnte KI autonome Navigation ermöglichen, riesige Datenmengen analysieren und sogar interstellare Reisen unterstützen, indem sie Raumfahrtsysteme über lange Zeiträume autonom steuert. Abbildung: Vasileios Papalampropoulos mit Bing Image Creator.

In der fernen Zukunft, wenn Raumfahrt alltäglicher wird, könnte KI autonome Navigation ermöglichen, riesige Datenmengen analysieren und sogar interstellare Reisen unterstützen, indem sie Raumfahrtsysteme über lange Zeiträume autonom steuert. Kurzfristig könnte KI auf Marsmissionen zur Datenanalyse oder zur Steuerung autonomer Roboter eingesetzt werden. In Raumanzügen könnte KI die Vitalwerte von Astronauten überwachen und bei Entscheidungen in kritischen Situationen helfen.

Was bringt die Zukunft der Computertechnologie mit KI? Während klassische Computer durch neue Materialien schneller werden könnten, sind die Fortschritte in der Halbleitertechnologie begrenzt. Ein neuer Ansatz ist das Quantencomputing, das in den 1970er Jahren als Konzept entstand und in den 1980ern an Aufmerksamkeit gewann, insbesondere durch Richard Feynman. Moderne Quantencomputer könnten einige Probleme in Stunden oder Tagen lösen, für die klassische Computer Millionen Jahre bräuchten. KI könnte die Entwicklung von Quantenalgorithmen unterstützen und zur Entdeckung neuer Materialien beitragen.

Wird es eines Tages möglich sein, Menschen von einem Ort zum anderen zu beamen? Klingt schwierig, aber es ist nicht auszuschließen, dass die KI dabei eine entscheidende Rolle spielen wird. Abbildung: Vasileios Papalampropoulos mit ChatGPT / DALL-E.

Eines ist sicher: KI wird den wissenschaftlichen Fortschritt grundlegend verändern und die Forschung revolutionieren. Was die Zukunft genau bringt, bleibt ungewiss – und viele der hier besprochenen Technologien bewegen sich zwischen Realisierung und Spekulation.