Definition Was ist Watson?

Mit Watson hat IBM ein kognitives Computersystem geschaffen. Mithilfe eines modernen Algorithmus für natürliche Spracherkennung kann Watson nicht nur natürlich gesprochene Sätze erkennen, sondern auch nach Lösungen suchen und „menschlich“ antworten.

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Auch wenn IBMs Watson „nur“ ein Computerprogramm ist, so spricht das US-amerikanische Unternehmen im Zusammenhang mit der Software nur ungern von einem Programm. In der eigenen Marketingdarstellung ist Watson ein kognitives System.

Damit steht Watson in der Tradition anderer Großrechner (wie etwa dem Schach-Großrechner Deep Blue), besitzt jedoch einen Ansatz, der nicht nur auf bloßer Rechenkapazität basiert. Vielmehr soll Watsons Künstliche Intelligenz als semantische Suchmaschine arbeiten.

Das einmalig Neue an dieser Methode ist dabei nicht die Sammlung an Bestandstexten, auf die Watson zurückgreifen kann. Einfache Anfragen verstehen und antworten, das liegt im Rahmen vieler KI-Systeme, Watsons Datenbank erlaubt jedoch ein erweitertes Verständnis für natürlich gesprochene Texte und eine natürliche Textausgabe.

Technische Grundlagen von IBMs Spracherkennung

Den technischen Unterbau für Watsons System bietet die Softwareengine DeepQA. Auf einem Rechnerverbund von 90 Servern mit 16 Terabyte Arbeitsspeicher und einem 8-Kern-Prozessor pro Server kann eine riesige Anzahl an Textdokumenten gleichzeitig durchsucht werden. Als Betriebssystem operieren die Server mit SUSE Linux Enterprise Server. So ist es Watson jederzeit möglich, eine gigantische Datenbank als Grundlage für Antworten zu nutzen.

Ein linguistischer Präprozessor hilft der Software dabei, natürliche Sprache in ihre Grundbestandteile zu zerlegen und einen für die Maschine verständlichen Sinn zu erarbeiten. Anschließend arbeiten innerhalb von Watsons Servern verschiedene Suchmaschinen, um eine Zahl an Hypothesen für die Antwort zu generieren. Dies funktioniert sowohl in Hinblick auf eine mögliche Anbindung ans Netz, aber auch über eine entsprechend speicherstarke interne Datenbank. Diese natürliche Sprachverarbeitung hat Watson Konkurrenzprodukten wie Wolfram Alpha voraus.

Ausblick in Watsons Zukunft

Auch auf dem Arbeitsmarkt hat IBMs Programm derzeit schon erste Anstöße geliefert: Eine japanische Krankenversicherung nimmt Daten und Vorgeschichten von Patienten nun über die KI zu Protokoll, das Projekt begann im Januar 2017. Mit noch besseren, neuromorphen Chipsätzen wie TrueNorth soll Watsons System in Zukunft nicht nur Sprache, sondern sogar Videos und Bilder erkennen können.

Zusätzliche Einsatzgebiete von IBMs Künstlicher Intelligenz könnten Auswertungen von Arzneimitteln und deren Wirkung sein, den telefonischen Kundenservice revolutionieren oder aber Anwälte bei der Suche in juristischen Datenbanken entlasten.

Auch im Privatsektor ist die Implementierung von Watsons semantischer Suche durchaus denkbar, etwa beim Kochen, Lernen oder aber als Managementsoftware. Da bisher aber alleine die Servertechnik rund eine Million US-Dollar kostet, ist dies weniger praktikabel.

Mensch gegen Maschine – Wissen und Verständnis

Bereits 2011 gelang es Watson, in der Spielshow „Jeopardy!“ anzutreten und dort gegen zwei vormalige Gewinner zu triumphieren und den Hauptpreis von einer Million US-Dollar zu gewinnen. Die Gewinnsumme ging an wohltätige Zwecke. Während der Spielshow arbeitete das System ausschließlich mit einer internen Datenbank von etwa 100 Gigabyte aus Wörterbüchern, Enzyklopädien und der Gesamtheit von Wikipedia.

Auch im Hinblick auf Watsons Entwicklung war das Ergebnis beeindruckend, denn noch 2006 erreichte IBMs KI lediglich eine Trefferquote von 15 Prozent. Menschliche Spitzenkandidaten bringen es auf rund 95 Prozent.

Ein erstaunlicher Vorstoß

Mit der Watson Group arbeitet eine eigene Abteilung in New Yorks Silicon Alley stetig weiter an den unterschiedlichen Marktsegmenten, in denen Watson die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine und die kognitiven Prozesse eines Computers weiter optimieren kann. In Deutschland soll demnächst (Stand Januar 2017) in München eine Wason- und IoT-Zentrale an den Start gehen.

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