Künstliche Intelligenz und Quantencomputer

Interview mit Joachim Gucker in den IBM Labs in Rüschlikon

Unser CEO im Interview zu IBM Watson, IBM Cloud Paks, IBM OpenScale und Quantencomputing in den Forschungslaboren der IBM in Zürich

Joachim, wir sind hier in den Forschungslabors der IBM in der Nähe von Zürich. Wo ist es denn momentan im Bereich IBM Watson am spannendsten?

Erstens, dass wir die IBM Watson Services seit September letzten Jahres 2019 sukzessive in die breite Cloud kriegen – das heißt auch in den Rechenzentren der Kunden direkt nutzen können! Und das zweite Thema – was ich einfach fantastisch finde – ist das Thema IBM Watson OpenScale. Das ist eine fertige Lösung, um sowohl die Fairness von Machine Learning Modellen bezüglich unterschiedlicher Aspekte als auch die Entwicklung ihrer Qualität zu verfolgen … und zudem auch selbsterklärende nachvollziehbare KI zu implementieren. Das ist in der Qualität ein echtes Alleinstellungsmerkmal auf dem Markt.

 


Es werden auch kognitive Services in Form von Containern zur Verfügung gestellt?

Also die IBM hat ja eine Cloud-Technologie namens Cloud Pak for Data. Und diese Container mit dem KI-Service nutzen sowohl die Container als zusätzliche Services dieser Plattform. Jetzt wird es gerade im KI-Bereich spannend bei der Frage “wo liegen die Daten, wer darf darauf zugreifen, wer hat sie geändert und wer darf sie nutzen”. Das ganze Governance-Thema – da bringt eben Cloud Pak for Data zusätzliche Services mit.

Über das hinaus ist es auch eine sehr gute Umgebung, um Services zu betreiben. Aber es muss uns allen klar sein, dass Technologie mit diesem Funktionsumfang jetzt nicht auf ganz wenig Ressourcen laufen: das heißt so eine Plattform und die Services benötigen auch ihren Platz. CPU und Speicher Ressourcen werden immer mehr verfügbar und billiger.

Der Aspekt der Data Governance und der gesamte Workflow wird mit Sicherheit von der IBM von allen Herstellern am stringentesten und klarsten abgebildet. Die gesamte Schöpfungskette von der Datenerzeugung bis zum Modelmanagement ist abgedeckt.


Ich habe gehört das IBM Watson OpenScale auch auf “fremde KI” kann. Stimmt das?

Ich kann KI-Modelle, die aus Standard Machine Learning Frameworks wie von Microsoft oder AWS kommen, mit IBM Watson OpenScale analysieren. Und das heißt OpenScale ist in der Hinsicht tatsächlich ‘Open’ wie der Name es sagt.


Moment mal! Das heißt ich kann nicht nur fremde Modelle, Hersteller und Services anbinden, sondern auch bereits bestehende Modelle auditieren!

Grundsätzlich ja, wenn die entsprechenden Frameworks aktuell genug sind. Wenn da irgendjemand jetzt Ende der 90er Jahre mit etwas experimentiert hat, dann passt es ja wahrscheinlich nicht mehr. Die Frage ist da aber ob das Modell heute noch spannend ist. Ziel ist das regulierte Umfeld.


Wenn jetzt z.B. eine Bank IBM Watson OpenScale einsetzen möchte, was benötigen wir dann noch?

Wenn ich mit IBM Watson Openscale Modelle nicht nur analysiere, sondern auch automatisiert Pflege, brauche ich auch die Trainingsdaten, mit denen das Modell trainiert wurde. Und jetzt ist es ja häufig in den Banken oder im Versicherungsumfeld so, dass es personenbezogene Daten sind. Wir müssen also den Spagat hinkriegen mit personenbezogenen Daten zu arbeiten in einer für die betroffenen Personen nachvollziehbaren und erklärbaren Weise. Wir müssen das auch in einer Art und Weise tun um folgende Fragen eindeutig zu klären: Wo werden die Daten gespeichert, wo werden sie verarbeitet und wer hat darauf Zugriff?

Wir können hier GDPR-Compliant sein – und ich denke da stellen sich den Kunden viele Fragen. Viele gehen wohl meistens davon aus, dass das nicht lösbar ist. Ich würde sagen das ist zwischenzeitlich lösbar dadurch, dass es die IBM als bisher aus meiner Sicht einziger Hersteller und Cloud-Anbieter geschafft hat, hier in Deutschland Cloud Services anzubieten, die den ganzen Anforderungen eines BSI C5 und auch eines BaFin Audits entsprechen.

OpenScale ist bereits in der Financial Services Enklave der IBM Cloud in Frankfurt verfügbar. Aber von der Architektur ist es so gebaut, dass ich damit rechne (auch wenn das so nicht angekündigt ist), dass wir OpenScale auch in ca. sechs bis zwölf Monaten in unserem eigenen Rechenzentrum betreiben können. Das ist ja eine allgemeine Marschrichtung der IBM. (Anm. Dies ist inzwischen der Fall)

Wir sehen es ja aktuell am Watson IOT, was ja als AI Applications neuerdings on-prem verfügbar sein soll: IOT platform features containerisiert in meine private Cloud holen.


Joachim, das ist sehr spannend! Was hat das alles mit dem Quantencomputer zu tun?

Heute noch nichts, aber in den kommenden Jahren sehr viel! Denn die Prinzipien des Quantencomputers ermöglichen Dinge, die wir sonst serialisieren müssten. Parallel gleichzeitig zu rechnen. Gerade die Architektur von Machine Learning Modellen im Training eignet sich für eine Portierung auf einen Quantencomputer. Dort sind große Leistungssteigerungen zu erwarten.

Und auch das Thema Datensicherheit hat sehr viel mit den Quantencomputern zu tun! Viele der heute eingesetzten Verschlüsselungsalgorithmen werden sich durch Quantencomputer in den nächsten 10 bis 20 Jahren brechen lassen. Das heißt es ist wichtig, dass wir heute schon planen Kryptographie einzusetzen  – klassische Kryptographie – aber eben die Art, mit der sich auch Quantencomputer schwer tun.

Und das ist Grundlagenforschung wie sie z.B. eine IBM in ihren Forschungszentren macht. In Rüschlikon – wo wir eben heute stehen – ist ein solches! Wow das sind spannende Aussichten!


Vielleicht können wir ja eines Tages Anwendungen in Quantencomputern dockern? Joachim, ich danke dir für dieses Interview!

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