Von technologischen Autobahnen und möglichen Irrwegen Per Anhalter durch das Quantencomputing

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Im Jahr 1979 erzählte der unsterbliche Douglas Adams in seinem Hitchhiker’s Guide to the Galaxy („Per Anhalter durch die Galaxis“), wie der Supercomputer Deep Thought die Antwort auf die endgültige Frage nach dem Leben, dem Universum und dem ganzen Rest berechnet – die Antwort („42“) hat jeder schon einmal gehört. Sind wir derartiger technischer Transzendenz schon nahe?

Damals war der Begriff „technologische Singularität“ noch nicht in Erscheinung getreten, doch stellt Deep Thought ein Musterbeispiel dieser Theorie dar, nach der – sehr oberflächlich definiert – künstliche Intelligenz irgendwann die menschliche einholen wird. Ein Thema, das durch die Verbreitung von generativer KI so aktuell ist wie nie zuvor. Umstritten ist jedoch, ob mit aktueller Hardware eine „echte“ technologische Singularität erreicht werden kann.

Zwar stellen die jüngsten Durchbrüche im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz nicht weniger als einen Paradigmenwechsel dar (einige würden eher von einer Revolution sprechen). Um den letzten Schritt zur endgültigen Transzendenz der Technologie zu gehen, werden die klassischen Maschinen auf Bit-Basis, so das Argument, nicht ausreichen. Doch, wie Adams sagen würde, keine Panik: Die nächste technologische Revolution steht bereits ins Haus. Die Rede ist vom Quantencomputing.

Von der Theorie zur Praxis

Etwa zur gleichen Zeit, da Douglas Adams in London seinen Roman verfasste, beschäftigten sich am anderen Ende der Welt zwei absolute Superstars der Wissenschaft deutlich weniger humoristisch und philosophisch ebenfalls mit Supercomputern. Die Namen dieser Herren waren Richard Feynman und Paul Benioff, und es sei an dieser Stelle jedem Sci-Fi-Fan und Tech-Nerd wärmstens empfohlen, sich deren ikonische Auftritte und Vorträge auf YouTube zu Gemüte zu führen.

Am kalifornischen Caltech-Institut entwickelten Feynman und Benioff die Theorie des Quantencomputings, und nun, knapp ein halbes Jahrhundert später, haben chinesische Wissenschaftler mit Hilfe eines Quantenrechners bis dato unknackbare Kryptografiesysteme wie Present, Gift-64 und Rectangle – angeblich erfolgreich – angegriffen, die alle designtechnisch auf einem sogenannten Substitution-permutation Network (SPN) basieren – also dem Prinzip, auf dem auch der Advanced Encryption Standard (AES) aufsetzt, der weit verbreitet ist. Das wäre ein Beweis für die unglaubliche Performanz der Technologie und auch deren Schadenspotenzial.

Wenn KI auf Quantencomputing trifft

Große Hoffnungen setzen Experten daher in den Einsatz neuartiger Quantenrechner in Verbindung mit künstlicher Intelligenz. Einerseits kann generative KI dabei helfen, die sehr komplizierte Programmierung der Geräte maßgeblich zu vereinfachen, anderseits wird KI selbst vom Quantencomputing profitieren. Wie GenAI bei der Programmierung hilft, zeigt sich schon heute bei IBM in Form des Qiskit Code Assistant. Ziel der GenAI-Assistenten ist es, die Entwicklung von Quantencode für die Maschinen zu automatisieren.

Diese Abstrahierung lässt vermuten, dass die Menschheit den aktuell im KI-Kontext ersichtlichen Trend immer weiter fortsetzen wird, das Verständnis zu verlieren, wie diese Systeme eigentlich funktionieren. Schon der Google-Algorithmus ist für dessen Entwickler heute kaum noch nachvollziehbar, KI-Algorithmen sind völlig undurchsichtig, und nun stoßen wir mit diesem gefährlichen Halbwissen Tore zu ganz neuen Dimensionen auf.

Gleichzeitig wird Quantencomputing künstliche Intelligenz weitaus mächtiger machen. Heutige Rechnersysteme stoßen immer öfter und schneller an die Kapazitäts- und Leistungsgrenzen für komplexe Anwendungen wie Large Language Models (LLMs) oder Prozesse wie das Machine Learning, da ein Bit eben nur zwei Zustände kennt. Qubits, deren Quantenäquivalent, können hingegen gleichzeitig 1 und 0 sein – man muss kein mathematisches Genie sein, um zu erkennen, dass dies die Performanz und die Möglichkeiten dieser Systeme vervielfacht. Durch die viel schnellere Verarbeitung komplexer Datenmengen und eine deutlich leistungsstärkere Mustererkennung profitiert maschinelles Lernen. KI wird dadurch auf lange Sicht Aufgaben schneller erledigen, aber eben auch noch komplexere Probleme lösen. Möglicherweise sind wir sozusagen nur einen Quantensprung von der technologischen Singularität entfernt.

Vielversprechende Aussichten

Ist die Ära von Bits und Bytes nun vorbei? Nein, das wohl noch lange nicht. Wir haben, wie beim Thema KI, gerade erst das Tor aufgestoßen zu all den Möglichkeiten. Die Menschheit und allen voran die Vertreter der Wissenschaft sowie der IT-Branche stehen nun vor drei essenziellen Aufgaben. Die dringlichste ist erstens, bestehende IT-Systeme zu schützen. Die erfolgreiche Nutzung von Quantencomputern, um aktuelle kryptografische Verfahren auszuhebeln, muss ein Weckruf sein, und spätestens jetzt sollte die Entwicklung neuer Sicherheitsverfahren beginnen, die solchen Attacken gewachsen sind. Dazu ist zweitens nötig, entsprechend in das Quantencomputing zu investieren, sowohl von Industrie- als auch auf staatlicher Ebene. Start-ups wie IQM, die seit Kurzem ein Quanten-Rechenzentrum in München betreiben, bieten schon jetzt an, Quanten-Rechenleistung über die Cloud zu beziehen – Unternehmen kommen damit quasi per Anhalter zum Quantencomputing.

Und drittens müssen kluge Köpfe Anwendungen entwickeln, um die neue Technologie sinnvoll zivilisatorisch zu nutzen. Ein Ansatz dafür ist die Symbiose von KI und Quantencomputing, die möglicherweise den Big Bang auslöst, der schließlich zur Heilung bis dato nicht heilbarer Krankheiten wie Alzheimer oder Krebs führt. Auch bessere Konzepte, um den Klimawandel zu stoppen oder gar umzukehren, rücken durch das Zusammenspiel der Technologien vielleicht in greifbare Nähe. Vielleicht hat die Menschheit so – anders als im Hitchhiker’s Guide to the Galaxy – ja doch noch eine Chance, diesen Planeten zu retten.

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