Auch mit textorientierter Datenbank und Suchmaschine geht Knowledge

IBM setzt auf die Neugier von Watson

| Autor / Redakteur: Rudi Kulzer / Rainer Graefen

Menschliche Experten und Expertensysteme unter sich.
Menschliche Experten und Expertensysteme unter sich. (Jon Simon)

Drei Jahre nach dem viel beachteten Erfolg in der Quizshow Jeopardy! des US-Fernsehens, bei dem ein Computer die besten menschlichen Quizteilnehmer besiegte, bringt IBM das System Watson als kommerziell verfügbare Technik auf den Markt.

Der Schwerpunkt liegt in der Weiterentwicklung von Cognitive Computing Software sowie entsprechenden Services und Anwendungen. Nach Aussagen von IBM ist es Ziel, mit derartigen „lernenden Systemen“ die stetig wachsenden Datenmengen genauer zu analysieren und bessere Antworten auf unterschiedlichste Fragestellungen zu finden.

Die als Service-Leistung aus der Cloud geplante neue Technik ist verglichen mit dem damals im Fernsehen eingesetzten System inzwischen wesentlich leistungsfähiger. Nach Aussagen von IBM ist es: 24 Mal schneller, um 2.400 Prozent leistungsfähiger und um 90 Prozent kleiner.

Brauchte das damals auf der Basis des IBM Power-Prozessors arbeitende Experimentalsystem den Raum einer Garage, so konnte es inzwischen auf das Volumen von drei Pizza-Boxen geschrumpft werden.

Meilenstein in der Datenverarbeitung und für Big Data

Michael Rhodin leitet als Senior Vice President den neuen Bereich. Er war zuvor General Manager der IBM Software Solutions Group. Nach seiner Aussage repräsentiert Watson einen ersten Schritt hin zu kognitiven Systemen und markiert den Beginn einer neuen Computing-Ära.

Zwar baut auch Watson auf der aktuellen programmatischen Datenverarbeitung auf, unterscheidet sich jedoch in wichtigen Aspekten. Die Kombination von drei Eigenschaften, so Rhodin, ist das wichtigste Unterscheidungsmerkmal und mache Watson so besonders:

  • Verarbeitung natürlicher Sprache – um mit der Komplexität polystrukturierter Daten (NoSQL – nicht nur relational), die bis zu 90 Prozent der heute weltweit verfügbaren Datenmenge ausmachen, arbeiten zu können.
  • Algorithmen zur Erzeugung und Bewertung von Hypothesen – um so mit fortgeschrittenen Analysemethoden Antworten nur auf der Basis relevanter Nachweise zu gewichten und auszuwerten (plausible Szenarien).
  • Evidenzbasiertes Lernen – um sich auf der Basis der Ergebnisse zu verbessern und so mit jeder Iteration und Interaktion intelligenter zu werden (Lernen).

Als Werkzeuge für das Vertrautwerden seiner Kunden mit dem Expertentool hat IBM in New York drei eigenständige Lösungen für den Einsatz in verschiedenen Branchen vorgestellt:

  • Als „beratender Systembegleiter“ soll der Watson Discovery Advisor dienen.
  • IBM Watson Analytics ist für die Visualisierung von Big-Data-Analysen ohne spezielle Schulung oder Vorkenntnisse konzipiert.
  • Mit dem IBM Watson Explorer sollen Daten-basierte Erkenntnisse schneller gefunden und gemeinsam genutzt werden.

Gesundheitswesen, Finanzwelt und Kundendienste

Die besten Einsatzgebiete sieht man bei IBM derzeit vor allem im Gesundheitswesen, in der Finanzwelt (Banken und Versicherungen) sowie in den Call Centern im Kundenservice des Handels.

Gesundheitswesen: Nach Beobachtung von Fachleuten sind heute nur 20 Prozent des Wissens, das Ärzte für Diagnosen und Entscheidungen über die Behandlung von Patienten verwenden, evidenzbasiert. Das führt dazu, dass eine von fünf Diagnosen falsch oder unvollständig ist. Allein in den USA gibt es fast 1,5 Millionen Medikationsfehler pro Jahr. Dabei sind die Informationen, die Ärzte für bessere Entscheidungen benötigen, bereits verfügbar.

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