Zukunft Industrien

IBM Watson: Der will nicht nur spielen!

Fünf Jahre ist es her, dass IBM Watson bei der amerikanischen Quiz Show Jeopardy! für eine Sensation gesorgt hat: Nicht nur übertraf Watson dabei die beiden All-time Jeopardy! Champions Ken Jennings und Brad Rutter an Wissen. Das System offenbarte auch sein enormes sprachliches Talent. Selbst Ironie, Metaphern oder Wortspiele stellten es vor keinerlei Verständigungsprobleme.

Der spektakuläre Auftritt von IBM Watson 2011 markierte den Aufbruch in die Ära des Cognitive Computing. Viel hat sich seither getan. Das lernende System Watson ist erwachsen geworden und hat seine Spielphase hinter sich gelassen. Watson schickt sich heute an, die Geschäftsprozesse und -modelle vieler Unternehmen fundamental zu verändern.

Warum ist das so? Kognitive Systeme stehen für die neue Fähigkeit von Computern, zu lernen, abzuwägen und in natürlicher Sprache mit Menschen zu interagieren. Diese Kombination von Sprachkompetenz, Lernfähigkeit und einem enormen Repertoire an Lösungsalternativen gab es in der Geschichte der Datenverarbeitung noch nie. Cognitive Computing ist ein echter Game Changer – vergleichbar mit dem Übergang von Tabelliermaschinen zu programmierbaren Computern.

Watson lernt selbstständig

Viele Fähigkeiten werden lernenden Systemen nicht mehr explizit „anprogrammiert“, sie lernen sie stattdessen eigenständig aus Interaktionen und Erfahrungen mit ihrer Umgebung. Basis dafür sind unter anderem neuronale Netzwerke, Machine Learning, Textanalyse-Tools und Spracherkennung. So liefert Watson Evidenz-basierte Ergebnisse und kann seine Antworten schlüssig begründen. Er arbeitet dabei mit Wahrscheinlichkeitshypothesen und schlägt unterschiedliche Optionen vor. Damit ist immer nachvollziehbar, wie ein bestimmtes Ergebnis zustande kommt. Eine besondere Fähigkeit von Watson ist außerdem, dass er auch unstrukturierte Daten verarbeiten kann – also Texte, Bilder oder Multimedia. Diese für normale Computer unverwertbaren Daten machen 80 Prozent aller Informationen aus. Watson ist es egal, woher die Daten kommen und in welcher Form sie vorliegen.

Mit diesen Fähigkeiten ist Watson nun dabei, aus Unternehmen lernende Organisationen zu machen. Ein paar aktuelle Beispiele und Anwendungsfälle verdeutlichen das:

Watson im Kampf gegen den Krebs

Eines der gegenwärtig wichtigsten Einsatzgebiete von Watson ist der medizinische Sektor. IBM arbeitet mit mehreren renommierten Kliniken in den USA zusammen, zum Beispiel mit dem Memorial Sloan-Kettering Cancer Center in New York, um gemeinsam interaktive Programme zur Krebsbehandlung zu entwickeln. Watson wertet hierfür die umfangreichen Krankenakten der Krebspatienten sowie Forschungsdatenbanken aus, um für Patienten schnellstmöglich die richtigen, personalisierten Therapien zu entwickeln.

Darüber hinaus hat das israelische IBM Team in Haifa Watson so trainiert, dass er Brustkrebs auf Bildern erkennen und textlich erläutern kann. Im Baylor College of Medicine in Houston, Texas ist es im vergangenen Jahr gelungen, innerhalb weniger Wochen neue Proteine zu entwickeln, die das für viele Krebsarten verantwortliche Protein p53 manipulieren können. Watson hat dazu rund 70.000 wissenschaftliche Artikel zum Thema p53 ausgewertet. Damit ließen sich sechs Proteine identifizieren, die für die Bekämpfung bestimmter Krebsarten infrage kommen. Ein großer Erfolg, auch wenn man bedenkt, dass für das Erforschen solcher Proteine mit herkömmlichen Recherchen rund ein Jahr benötigt wird – pro Protein.

 Watson als Reparatur- und Montageassistent in der Werkhalle

In praktisch allen produzierenden Werken dieser Welt stehen hunderte oder tausende von Anlagen unterschiedlichster Hersteller und Baureihen. Zu jeder dieser Anlagen existieren in aller Regel Dokumentation, Lastenhefte und Fehlerprotokolle aus Wartung und Instandhaltung. Sie liegen heutzutage sehr häufig sowohl in digitaler Form als auch als handschriftliche Aufzeichnungen vor. Ein Schatz an Informationen, unerlässlich für die Wartung und Reparatur. Doch die manuelle Suche, Auswertung und Zuordnung dieser Informationen ist oft mühsam und zeitaufwändig, den entscheidenden Hinweis bei einem Problem zu finden, gleicht oft der Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Gefüttert mit allen verfügbaren Informationen, egal ob strukturiert oder unstrukturiert, hilft Watson dabei, diese Nadel zu finden. Außerdem gibt es noch einen Vorteil: Das System wird im Dialog mit dem Menschen immer besser, weil es mit jedem neuen Inhalt, jeder neuen Fragestellung und jedem Feedback weiter dazu lernt.

Ein weiteres Beispiel ist die Montage im Fahrzeugbau: Ein kritischer Moment ist hier die „Hochzeit“ von Chassis und Karosserie. Bei dieser – meist noch überwiegend manuellen – Endmontage müssen die Maschinen-Fehler, die in den hochautomatisierten Produktionsprozessen zuvor aufgetreten sind, identifiziert, korrigiert und dokumentiert werden. Dabei treffen strukturierte Daten in Form von Fehlercodes auf unstrukturierte Daten in Form von Dokumentationsberichten über die Nachbearbeitung. Um den Zusammenhang zwischen Fehlercodes und Nachbearbeitung schnell und möglichst exakt herzustellen, hilft Watson. Das lernende System kann zum Beispiel Korrelationsanalysen zwischen Fehlercodes und Dokumentationsberichten erstellen. Damit wird es möglich, Fehler schneller zu identifizieren und damit die „Hochzeit“ erheblich zu beschleunigen.

Watson als Einkaufsberater

Ein weiteres Einsatzbeispiel ist der Handel: Verbraucher sind heute bereit, für personalisierte Angebote oder auch die eine individuelle Kundenberatung zusätzliche persönliche Daten zu liefern. Zudem äußern sie sich immer häufiger auf Facebook, Twitter oder auch in Blogs zu ihren individuellen Vorlieben und Wünschen – eine wahre Fundgrube für Watson. Ein System, das kundenspezifische Daten wie etwa Käufe, Rückgaben, Vorlieben für bestimmte Marken und Stile, Online-Verhalten und öffentliche Kommentare sowie sonstige Präferenzen erfassen und auswerten kann, liefert dem Handel enorme Erkenntnisse. Solche Daten können etwa mit verfügbaren Produkt-Informationen verknüpft werden, um noch präzisere, auf den Kunden zugeschnittene Antworten und Tipps zu bekommen. So könnte Watson zum Beispiel den Rat geben, dem markentreuen und sparsamen Kunden Herrn Meier in einer persönlichen E-Mail auf die neue Kollektion oder das aktuelle Sonderangebot seiner Lieblingshemdenmarke aufmerksam zu machen. Beispiele für den Einsatz von Watson im Handel lassen sich auch bereits in diesem Post nachlesen.

Watson im Beschwerdemanagement

Auch in Deutschland kommt Watson zum Einsatz: So hat ein deutsches Versicherungsunternehmen gemeinsam mit der Hochschule für angewandte Wissenschaften in München Watson darauf trainiert, schriftlich geäußerte Kundenbeschwerden zu erkennen und richtig einzuordnen – selbst wenn Ironie im Spiel ist. Wenn ein Kunde beispielsweise schreibt: „Vielen Dank für die schnelle Schadensbearbeitung“, sich dann aber im nächsten Satz beschwert, erkennt Watson das und reagiert entsprechend. Dafür musste das kognitive System in den vergangenen Monaten Tausende von Schreiben mit Hilfe seiner Trainer – Versicherungsangestellte und Sprachwissenschaftler – analysieren und richtig kategorisieren. Watson beherrscht das jetzt und schickt die Schreiben automatisch an den richtigen Sachbearbeiter weiter.

Die Beispiele zeigen: Aus dem Jeopardy!-Champ Watson ist mittlerweile ein reifer Innovator gewonnen. Immer mehr Unternehmen aus allen erdenklichen Branchen nutzen sein enormes Potenzial. Das Einsatzspektrum ist schier unbegrenzt – für Unternehmen ist definitiv jetzt der Zeitpunkt erreicht, sich mit kognitiven Systemen wie IBM Watson auseinanderzusetzen.

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Bernd Zinn

Hallo Herr Dr. Hildesheim,

ein sehr interessanter Artikel. Mich würde interessieren ind welchen Bereich der Techniken der künstlichen Intelligenz Watson einzuordnen ist? Suchen, Planen,Optimierungsmethoden, Logisches Schließen,Approximationsmethoden

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