Der Technologiekonzern IBM hat mit Watson ein kognitives System entwickelt, mit dem eine neue Ära in der Funktionsweise und für den Einsatz von Computersystemen eingeleitet wurde: das System kann Daten, egal woher sie kommen und in welcher Form sie vorliegen, in unglaublich kurzer Zeit verarbeiten und – mindestens ebenso wichtig – auch interpretieren. Ein Meilenstein: Denn bisher sind 70-80 Prozent aller Daten, die tagtäglich entstehen, von herkömmlichen, programmierbaren Computersystemen im wahrsten Sinne des Wortes nicht zu entziffern. Dazu gehören beispielsweise Sensordaten und Röntgenbilder, Audios und Videos, handschriftliche Aufzeichnungen und Grafiken. Watson kann das und schuf damit gleichzeitig die Basis für einen Paradigmenwechsel in der Informationstechnologie.
„Kognitiv“ kommt vom Lateinischen „cognoscere“ und bedeutet so viel wie „etwas erkennen oder über etwas nachdenken“. „Watson“ folgt exakt diesem Grundsatz. „Die Lösungen und Systeme, in denen Watson als Kerntechnologie eine maßgebliche Rolle spielt, sind in der Lage, nicht nur strukturierte Daten oder lexikographisches Wissen in unterschiedlichen Formaten darzustellen, sondern sie können vielmehr durch Mustererkennung und kontextbasierte Trainings neue Zusammenhänge identifizieren und damit den Menschen bei seiner Entscheidungsfindung unterstützen“, so Dirk Heitmann, Leiter Cognitive Solutions bei IBM im deutschsprachigen Raum. Damit unterscheiden sich kognitive Systeme von künstlicher Intelligenz (KI). Bei KI verbinde man vielmehr „autark handelnde Systeme“. Dahinter verberge sich die Vorstellung eines „allwissenden Computers“, der befragt werden könne. „Kognitive Systeme“ seien anders, ihre Leistungsfähigkeit sei in erster Linie abhängig von der Qualität des Trainings sowie Technologien und Wissen, auf die das System über so genannte APIs, das sind Schnittstellen zur eigentlichen Anwendungsprogrammierung, zugreifen könne. Watson sei in diesem Sinne die weltweit am höchsten entwickelte AI-Plattform. Mit anderen Worten: Es gebe keine „Black Box“ in einem Rechner, die alles wisse. „Watson verfügt über mehrere Dutzend solcher APIs, die auf über 50 verschiedenen Technologien zugreifen können. Dazu gehören unter anderem semantische Analysen, Bild-, Gesichts- und Spracherkennung oder Geo-Positionierung. Diese Vielfalt bietet keine andere AI-Plattform. Sie liefern die Basis für die nächsten Schritte: Daten zu erkennen und zu verstehen, sie auszuwerten und sie schließlich im Rahmen von Trainings und im ständigen Dialog mit Menschen in einem bestimmten Kontext einzuordnen, zu interpretieren und dabei auch dazuzulernen. Das heißt auch, Watson wird immer besser.“
Was kann Watson?
„Watson wurde nicht entwickelt, um den berühmten Turing-Test zu bestehen, bei dem die Reaktion eines Systems nicht mehr zu unterscheiden ist von der eines Menschen, oder gar ein technisches Abbild von uns zu schaffen. Das brauchen wir auch gar nicht. Die Zielrichtung ist eine ganz andere“, so Heitmann. Unsere Idee ist es vielmehr, Systeme bereitzustellen, die die Auswertung bereits vorhandener strukturierter und unstrukturierter Daten ermöglichen, um diesen Daten mit der Logik neuer Algorithmen, dem Wissen aus dem World Wide Web und im Dialog mit dem Menschen zusätzliche Erkenntnisse abzugewinnen. Ergänzend hinzu kommt die Fähigkeit, natürliche Sprache - gesprochen und geschrieben - zu verstehen. Mit dieser Kombination kann ein solches System den Menschen letztlich bei sehr vielen Fragestellungen beratend zur Seite stehen“, sagt der Experte. Das sei auch eine Form von „mit-denkend“ - also nicht mehr deterministisch, sondern abwägend: welches Ergebnis ist das wahrscheinlich richtigste, welche Maßnahme ist mehr oder weniger erfolgsversprechend, welche Diagnose die wahrscheinlich zutreffendste? Oder auch: Ist der vorliegende Text eher kritisch oder wohlwollend? Was ist sozusagen zwischen den Zeilen zu lesen? Genau darin liegt seines Erachtens auch der Reiz: „Das ist eine ganz neue Qualität der Analyse. Aber nicht nur das: Erstmals müssten sich Menschen nicht mehr den starren Regeln eines Computers unterwerfen, sondern könnten mit ihm tatsächlich kommunizieren.
Watson trat als kognitives System im Jahr 2011 zum ersten Mal in Erscheinung. Damals besiegte Watson gleich zwei Allzeitmeister der US-amerikanischen Quiz-Sendung „Jeopardy!“. „In dieser Show kamen drei sehr schwierige Dinge zusammen, die bis dahin noch kein System in dieser Komplexität zu bewältigen hatte. Watson musste die richtigen Informationen suchen und interpretieren. Das System musste natürliche Sprache verstehen und sozusagen um die Ecke denken können, denn es ging nicht darum, einfach nur Fragen zu beantworten, sondern die Aufgabe war, zu den vom Quizmaster vorgegebenen Antworten die richtigen Fragestellungen zu finden“, so das Unternehmen über das System. Fehlerfrei sei das nicht auf Anhieb gelungen. Doch Watson tat genau das, was menschlichem Denken entspricht: aus Fehlern und Erfolgen lernen, Rückschlüsse ziehen, Muster erkennen. Es beobachtete, interpretierte, evaluierte und traf dann eine Entscheidung.
Es gibt nicht den „einen“ Watson
Fünf Jahre später ist die Technologie zur Marktreife gelangt. Und es gibt nicht „den einen“ Watson, sondern vielmehr ein ganzes Set an Lösungen für unterschiedliche Branchen und Kundenanforderungen. Über die Cloud können Software-Entwickler zudem mit Hilfe der bereits erwähnten APIs kognitive Dienste in ihre eigenen Anwendungen integrieren. Auch hier wurden enorme Fortschritte erzielt, denn im Jahr 2011 verfügte Watson nur über ein einziges API (Application Programming Interface), das ihn auf die Beantwortung der Fragen vorbereitete. Heute stehen Dutzende davon zur Verfügung. Erst sie schaffen die Voraussetzung, damit Watson im Dialog mit Wissenschaftlern, Medizinern, Ingenieuren, Finanzexperten oder Marketiers tatsächlich in der Lage ist, „mitzudenken“.
Keine starren Computerregeln mehr
Ziel ist es nun, diese neuen Komponenten Stück für Stück in die bestehenden IT-Landschaften von Unternehmen zu integrieren. Entstehen sollen so genannte „Cognitive Businesses“. Dabei sind besondere IT-Kenntnisse für den Umgang mit Watson-Technologie nicht mehr nötig. Jeder kann damit arbeiten, denn Mitarbeiter können in natürlicher Sprache mit der Maschine kommunizieren. Das kognitive System demokratisiert damit Wissen, Expertise und Erfahrung.
Denkbar ist der Einsatz von Watson in nahezu allen Branchen. Profitieren könnte zum Beispiel ein Unternehmen, das selbstfahrende Fahrzeuge herstellt und diese sinnvoll – und nicht nur nach rein statistischen Kriterien – über ein Stadtgebiet verteilen möchte. Die ersten sehr erfolgreichen Anwendungen wurden im Übrigen für das Gesundheitswesen entwickelt. So ist eines der wichtigsten Einsatzgebiete von Watson die Krebsforschung. Hier wurden insbesondere in den vergangenen Monaten einige spektakuläre Erfolge erzielt. Und auch der Krankenhausbetreiber Rhön-Klinikum greift in einem Pilotprojekt schon jetzt auf die Hilfe von Watson zurück: Das System verarbeitet Krankenakten von Patienten des Zentrums für seltene Erkrankungen am Uniklinikum Gießen-Marburg. Ziel ist unter anderem, in den Akten Schlagworte zu finden, die auf bestimmte Krankheiten hindeuten und diese mit riesigen Datenbanken weltweit abzugleichen. So soll das System Ärzten dabei helfen, die richtige Diagnose zu stellen und geeignete Therapien vorzuschlagen. „Dieses Pilotprojekt setzt auf die eigentliche Stärke von Watson: jenseits der puren Auswertung von Daten bestimmte Zusammenhänge zu erkennen und damit Ärzte in ihrer Entscheidungsfindung zu unterstützen“, so Heitmann.
Für IBM ist die neue Ära kognitiver Systeme ein wichtiger Zukunftsmarkt mit wachsender Bedeutung für das gesamte Geschäft. Um die Kompetenzen zu bündeln und Watson-Technologie auf die unterschiedlichen Branchen, Aufgaben und Einsatzbereiche zuzuschneiden, erfolgte bereits im Januar 2014 mit der Neugründung der IBM Watson Group der Aufbau eines eigenen IBM Geschäftsbereichs. Eine Milliarde Dollar investiert IBM in diese Geschäftseinheit, die mittelfristig rund 2.000 IT-Spezialisten, Industrie-Experten, Designer und Forscher beschäftigen wird. „Wir sind heute mit mittelständigen Unternehmen ebenso wie mit Weltkonzernen im Gespräch“, so Heitmann. In den meisten Fällen stünden am Anfang intensive Gespräche und Beratung, im Falle größerer Vorhaben würde mit einem so genannten Cognitive Value Assessment gestartet. So sollen die tatsächlichen Möglichkeiten von Watson aufgezeigt und dem Kunden verständlich gemacht werden, welche Aufgaben das System tatsächlich in der Lage ist zu bewältigen. Daneben könnte IBM mittlerweile auf eine ganze Reihe an „fertigen Lösungen“ zurückgreifen, in denen Watson-Technologie integriert sei. Das bedeute auch: nicht in allen Fällen seien „handgestrickte Pakete“, sondern nur noch Anpassungen an das spezifische Unternehmen erforderlich. So könnten Lösungen etwa für Call-Center mit vergleichsweise geringem Aufwand umgesetzt werden.
