Quantenkomputer und Künstliche Intelligenz (KI) - René Deplanque, Hattingen 2018
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Quantenkomputer und
Künstliche Intelligenz (KI)
René Deplanque, Hattingen 2018
Zehn Technologien, die die Welt verändern werden
Janosch Deeg
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Immuntherapy Quantum computer- © PhonlamaiPhoto / Getty Images / iStock (Ausschnitt)
© from2015 / Getty Images / iStock (Ausschnitt)
Künstliche Intelligenz-
Revolution der Medizin Eine neue Dimension Gen -Konstruktion
im Wettbewerb mit dem Menschen
in der Welt der Daten Design eines neuen Menschen
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Nukleare Fusionsreaktoren Virtuelle Realität
hocheffiziente Energieproduktion eine zweite Realität
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© Artem_Egorov / Getty Images / iStock (Ausschnitt ) © alexsl / Getty Images / iStock (Ausschnitt) © metamorworks / Getty Images / iStock (Ausschnitt)
Nanotechnologie- Block chain- (Ausschnitt)
Hologramme
die Welt neu gestalten mit Atomen und Molekülen Sicherstellung des elektronischen Fahrerlose Fahrzeuge eine Kopie der Realität
Unternehmertums Beweglichkeit ohne Menschen hinter
dem Steuer
Quantencomputer - Eine neue Dimension in der Welt der Daten
© NiPlot / Getty Images / iStock (Ausschnitt)
Moore‘s Law - Definiert die Entwicklung der Anzahl von Transistoren auf Leiter Platten in den Jahren 1971-2016
Was ist ein Quantencomputer bzw.
Quantenrechner
Er ist ein Computer, dessen Funktion auf den Gesetzen der
Quantenmechanik beruht.
Allgemeine Quantencomputer können in 10-20 Jahren auf dem Markt
sein
Systeme, die im Mittelstand wahrscheinlich nur indirekt zum Einsatz
kommen
Systeme, die in Cloud Applikationen direkt zum Einsatz kommen
Systeme, die Machbarkeit von Komputerintelligenz extrem
beschleunigen werden
Quantencomputer bzw.
Quantenrechner
Im Unterschied zum Digitalrechner arbeitet der Quantenrechner nicht auf der Basis der
Gesetze der klassischen Physik bzw. Informatik, sondern auf der Basis
quantenmechanischer Zustände
das Superpositionsprinzip (d. h. die quantenmechanische Kohärenz, analog zu den
Kohärenzeffekten, siehe z. B. Holographie, in der sonst inkohärenten Optik) und
die Quantenverschränkung
Ein Computer operiert auf der untersten Ebene, im Maschinenraum, mit binären Zahlen
wie 01101010. Diese Zahlen werden in Speichern abgelegt und für Rechenoperationen
benutzt.
"Die Magie der Quanten sind die exponentiell steigenden Möglichkeiten
Wie funktioniert ein Quantenkomputer
Wenn man 1 Bit auf einer Kugel darstellen möchte hat man in einem
normalen Computer nur den Nordpol oder den Südpol also eins oder
null.
Qubits befinden sich nicht nur in einem Zustand, also Null oder Eins,
sondern in beiden zugleich – das nennt man Superposition.
Erst wenn man sie misst, entscheiden sie sich für einen Zustand.
(Schrödinger Katze)
Quantencomputer mit vier Qubits kann nicht nur vier, sondern 4 mal 4
verschiedene Zustände haben.
Ein Quantencomputer mit 50 Qubits kann 2 hoch 50, also
1.125.899.906.842.624 verschiedene Zustände gleichzeitig annehmen!
Um eine 232-stellige Zahl zu fakturieren, bräuchte ein herkömmlicher
Computer 1.500 Jahre, ein Quantencomputer wäre theoretisch nach
einem Tag fertig.
Der Quantencomputer ist wie der Yeti: sehr hypothetisch, aber trotzdem
gut, um anderen Angst einzujagen.
"Niemand glaubt ernsthaft, dass man mit 50 Qubits etwas Nützliches
machen kann",
"Wir brauchen eine Vision für ein Gerät mit 500 oder 5.000 Qubits."
Doch je mehr Qubits an den Rechnungen beteiligt sind, desto
störanfälliger sind die fragilen Überlagerungszustände.
Wo Trilliarden Atome zusammenkommen, übernimmt die klassische
Physik Newtons das Regime
Die Hoffnung ruht nun auf der Idee, viele Qubit-Kollektive mithilfe
einzelner Lichtteilchen, Photonen, zu einem Netzwerk zu verbinden.
Na, schauen wir mal
Künstliche Intelligenz (KI, auch Artifizielle Intelligenz
(AI bzw. A. I.), englisch artificial intelligence, AI) ist
ein Teilgebiet der Informatik,
es befasst sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens und dem
maschinellen Lernen.
Es ist ein lernfähiger AlgorithmusZeitachse in der Entwicklung und Forschung zur künstlichen Intelligenz
2011: IBMs Watzon 2012: KI schlug einen 2016: Software basierend
gewann "Jeopardy", japanischen auf Deep Learning
eine amerikanischen Shogie Meister in einem schlägt europäischen
TV Game show öffentlichen Kampf Champions
2006
Univ. Toronto entwickelt
Deep Learning
1979: Kunico Fukushima
publiziert die Theorie der
neurale Networks
2010-bis jetzt
Maschinen Learning und Deep
Learning
Expansion des Webs und Big Data
1947: Alan Turingg 1980-1990
schlägt das erste KI zweite KI Explosionen
Konzept vor das Zeitalter der Wissensrepräsentation
Entwicklung von Expertensystemen,
1950-1960 die den menschlichen
die erste KI Explosion Entscheidungsprozess simulieren
1946: INIAC, ZUSE
das Zeitalter der
die ersten
Argumentation
Computer der
Prototyp KI entwickelt
WeltWann fangen die Probleme an ?
Es gibt drei Hauptkategorien von KI:
• KI 1) Artificial Narrow Intelligence (ANI): ist eine KI, die sich auf
einen Bereich spezialisiert.
• KI 2) Artificial Allgemeine Intelligenz auch starke KI oder
menschliche KI genannt), bezieht sich auf einen Computer, der
so schlau ist wie ein Mensch
• KI 3) Artificial Superintelligence (ASI): Der Oxford-Philosoph und
führende KI-Denker Nick Bostrom definiert Superintelligenz als
„Ein Intellekt, der viel intelligenter ist als die besten
menschlichen Gehirne in praktisch jedem Bereich,
einschließlich wissenschaftlicher Kreativität, allgemeiner
Weisheit und Sozialen FähigkeitenDie Entwicklung der künstlichen Intelligenz unabhängig von der Anwendung
Das Internet der Dinge wird bis zum Jahr 2020 auf über 50 Milliarden vernetzte Geräte anwachsen
Politische Zielsetzungen zum Einsatz der künstlichen
Intelligenz
USA:
Verteidigung der globalen KI-Führungsposition
China:
Aufholen und Überholen mit massivem Kapitaleinsatz 140Mrd /a
Großbritannien:
Top-KI-Wissenschaft, Herausforderungen für die Kommerzialisierung
Frankreich:
Führungsanspruch auf dem Mittelweg
Finnland:
Auf dem Weg zum Top-Anwenderland
Südkorea:
Hidden Champion der „vierten industriellen Revolution“
Deutschland:
40 Mrd/a bis 2020 GTAI, Effizienzsteigerung 18,5 %Tendenzen, die die Arbeitswelt
beeinflussen werdenProduktionsleistung vs. Beschäftigung
Die globale Marktgröße für künstliche Intelligenz
Direkte Einnahmequellen für 2016: USD 641,9 Mio.
USD 5.970,0 Mio. im Jahr 2016 ermöglichten Umsatz- und KI-basierte
Bruttowertschöpfungsprognosen (GVA).
Bis 2025 direkte Einnahmequellen in Höhe von 35.870,0 Mio. USD,
wächst mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR)
von 57,2% von 2017 bis 2025
USD 58.975,4 Mio. bis 2025 aus den aktivierten Umsatzbereichen.
International Data Corporation (IDC)
Der KI-Markt (einschließlich Hardware & Services) wird von 8 Mrd. USD im
Jahr 2016 auf 47 Mrd. USD im Jahr 2020 wachsen. Diese Prognose umfasst 18
Mrd. USD für Softwareanwendungen, 5 Mrd. USD für Softwareplattformen
und 24 Mrd. USD für Dienstleistungen und HardwareDer weltweite Einsatz von Industrierobotern
in tausend
1,7 Millionen neue Roboter werden die Arbeit in
den Fabriken der Welt bis 2020 stark verändern
Vorhersage IFRWo werden Arbeitsplätze höchstwahrscheinlich durch Roboter ersetzt,
in Prozent für ausgewählte LänderMartec‘s Gesetz
Technologischer Vorschritt ist
exponentiell (schnell) aber Eine
Veränderungen in Organisationen Organisation
geht nur logarithmisch (langsam). gründet eine
Wie organisiert man das? Tochterfirma
Revolutionär, Die Organisation muss
oder ändert
eine neue Basis finden.
den Standort
und baut neu
aufGefahren der KI
• Phishing-Betrug, bei dem Kriminelle scheinbar legitime E-Mails mit bösartigen
Links senden
• Wenn Banken und Kreditkartenunternehmen das Maschinen Learning nutzen,
um ihre Dienste zu verbessern, werden dies auch Hacker tun.
• Falsche Nachrichten und Propaganda werden nur noch schlimmer werden. KI
zur Erstellung "automatisierter, hyper-personalisierter
Desinformationskampagnen„
• "Einzelpersonen werden mit personalisierten Nachrichten ins Visier genommen,
um ihr Wahl- oder Kaufverhalten zu beeinflussen.„
• KI kann Waffen zerstörerischer machen
• Aufgrund der weit verbreiteten Verfügbarkeit von Open-Source-Technologien
wie Algorithmen, die Gesichter erkennen oder Drohnen beim Navigieren helfen
können, könnten Kriminelle sie für schändliche Zwecke verwenden.Die 10 wichtigsten KI Bereiche (1) • Natural Language Generation: Erstellen von Text aus Computerdaten. • Spracherkennung: Transkribieren und transformieren Sie menschliche Sprache in ein für Computeranwendungen nützliches Format. • Virtuelle Agenten: Von einfachen Chatbots bis zu fortgeschrittenen Systemen, die sich mit Menschen vernetzen können. • Maschinelle Lernplattformen: Bereitstellung von Algorithmen, APIs, Toolkits für Entwicklung und Schulung, Daten sowie Rechenleistung zum Entwerfen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen für Anwendungen, Prozesse und andere Maschinen. • KI-optimierte Hardware: Grafikverarbeitungseinheiten (GPU) und Anwendungen die speziell für die effiziente Ausführung von KI-orientierten Rechenaufträgen konzipiert werden.
Die 10 wichtigsten KI Bereiche (2) • Entscheidung Management: Maschinen, die Regeln und Logik in AI- Systeme einfügen und für die Ersteinrichtung / Schulung sowie für die laufende Wartung und Optimierung verwendet werden. • Deep Learning Plattform: Eine besondere Art des maschinellen Lernens, bestehend aus künstlichen neuronalen Netzwerken mit mehreren Abstraktionsschichten. • Biometrie: Ermöglicht natürlichere Interaktionen zwischen Mensch und Maschine, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Bild- und Berührungserkennung, Sprache und Körpersprache. • Robotic Process Automation: Verwendung von Skripts und anderen Methoden zur Automatisierung von Benutzeraktionen zur Unterstützung effizienter Geschäftsprozesse. • Text Analyse und NLP: Natural Language Processing (NLP) verwendet und unterstützt Textanalysen, indem das Verständnis von Satzstruktur und Bedeutung, Gefühl und Absicht durch statistische und maschinelle Lernmethoden erleichtert wird.
Produktproduktionsschema für KMU extrem vernetzt
KMU
KMU Entwurf Zusammenbau
Entwurf Zusammenbau Franchising/Eigentum
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Auslieferung
Auslieferung Persönlicher Kundenkontakt
Persönlicher Kundenkontakt
Investitionsbereich
Transport und
Zentrale Robot Verteilzenter
Daten und
Produktionsanlage . Vertrieb
Rechenzentrum
Hohe Flexibilität ChatbotsBedenken Sie wenn Sie KI einsetzen wollen • Es ist ein erhebliches Investitionsrisiko • Sie haben dafür noch nicht genügend Fachkräfte und das wird nicht besser. • Computerexperten sind rar und teuer und haben keine Lust in den Mittelstand zu gehen. • Computerexperten übernehmen keine Verantwortung, sie wollen Entwickeln und nicht Organisieren. • Manager werden erst immer wichtiger und dann nicht mehr nötig. • Änderung der Firmenstruktur ist sehr kompliziert und teuer. • Nicht jede Beratungsfirma weiß wovon Sie redet, ist aber trotzdem sehr teuer. • Suchen Sie sich andere, denen Sie die Schuld geben können. • Fangen Sie nicht zu früh an umzustellen. Wir sind noch nicht so weit. • Vernetzen Sie sich und Onlinevertrieb ist eine Alternative • Wir haben erhebliche Probleme in der Standarisierung der Schnittstellen und der Systeme!!
KI in der Anwendung. Was würde Heute schon Sinn machen In der Büroorganisation Helfen E-Mail Postfach geordnet halten. Kontakte auf den neuesten Stand halten Im Controlling wissensbasierte KI Systeme automatische Beleg Ein und Auslesung. Kontoüberführung und Abgleichung Im Qualitätsmanagement Mustererkennung, Produktfehler Erkennung Kundenkommunikation Mit Chatbots direkt auf Kundenfragen reagieren Produktion Intelligentere Roboter Anwendung , Schneller Werkzeugwechsel, bessere Vernetzung, Höhere Flexibilität
Also bis bald und vielen Dank für die vielen Fische
Der letzte Band des „Hitchhikers Guide through the Galaxie“Sie können auch lesen
