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Vierzig Jahre, nachdem John von Neumann sein Konzept eines rechnenden, programmgesteuerten Automaten entworfen hat, setzt sich nun in der Informatik die Erkenntnis durch, dass sequentiell arbeitende Rechner fuer manche Probleme zu langsam arbeiten. Mit vielen, parallel arbeitenden Prozessoren versucht man heutzutage in Multiprozessoranlagen, den "von Neumann-Flaschenhals" zu umgehen. Dabei ergeben sich eine Menge neuer Probleme: Die Aktivitaet der Prozessoren muss synchronisiert werden, die Daten muessen effektiv verteilt werden und "Knoten" im Datenfluss (hot spots) zwischen den Prozessoren und dem Speicher muessen vermieden werden. Dazu werden Mechanismen benoetigt, um auftretende Defekte in ihren Auswirkungen zu erfassen und zu kompensieren, das Gesamtsystem zu rekonfigurieren und alle Systemdaten zu aktualisieren. Bedenken wir noch zusaetzlich die Schwierigkeiten, die mit einer parallelen Programmierung der eigentlichen Probleme verbunden sind, so koennen wir uns nur wundem, wieso wir Menschen "im Handumdrehen" und "ganz natuerlich" Leistungen erbringen koennen, die mit den heutigen Rechnern bisher nicht nachvollziehbar waren. Betrachten wir beispielsweise die Probleme der "kuenstlichen Intelligenz", besser "wissensbasierte Datenverarbeitung" genannt, so hinken die heutigen Systeme zum Sehen. Hoeren und Bewegen hoffnungslos der menschlichen Realitaet hinterher. Weder in der Bildverarbeitung und -erkennung, noch in der Spracherkennung oder in der Robotersteuerung reichen die Systeme in Punkto Schnelligkeit (real-time), Effektivitaet und Flexibilitaet (Lernen) oder Fehlertoleranz an die menschlichen Leistungen heran.