IDEA/FBDi-Trendtage 2013 Mensch contra Computer – wer macht das Rennen?

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Ist ein Computer, der bessere Entscheidungen fällt als der Chef, Zukunftsmusik? Lernen Sie den Supercomputer Watson in diesem Beitrag und auf den „IDEA / FBDi Trendtagen 2013“ kennen.

Schon heute hilft der Supercomputer Watson von IBM Research Ärzten bei der Diagnose und Analysten in der Finanzbranche. Auf den „IDEA / FBDi Trendtagen 2013“ am 28./29. November in München, erklärt Dr. Karin Vey, Executive Briefing Manager bei IBM Research in Zürich, warum kognitive Systeme wie Watson in Zukunft so wichtig für Unternehmen sein werden.

Sie sind schon jetzt an Details zu Watson interessiert? Dann lesen Sie das Interview der ELEKTRONIKPRAXIS mit Frau Vey.

ELEKTRONIKPRAXIS: Frau Vey, der Supercomputer Watson versteht die menschliche Sprache und Ironie, lernt aus Fehlern und fällt eigene Urteile. Wie läuft das in der Praxis? Heißt schon bald der nächste Mitarbeiter des Monats Watson?

Dr. Karin Vey: Lassen Sie mich ein Beispiel aus dem Gesundheitswesen anführen, in dem wir Watson testen: Dort hilft er bei der Auswertung medizinischer Daten, stellt Diagnosen und schlägt Behandlungen vor. Watson bildet Hypothesen und kommt zu Schlussfolgerungen. Im Datenspeicher des Systems sind Millionen von Patientenakten, wissenschaftlichen Veröffentlichungen und Krankheitssymptomen abrufbar.

Die Unterstützung der Ärzte durch ein System wie Watson wird immer wichtiger. Insbesondere wenn man bedenkt, dass sich das medizinische Wissen alle fünf Jahre verdoppelt. Schon heute dauert es zum Teil zehn Jahre, bis neue medizinische Erkenntnisse ihren Weg in die Praxis finden. Watson ermöglicht, dass künftig mehr Menschen überall auf dem Planeten in den Genuss der Anwendung neuester Erkenntnisse der Medizin gelangen.

Das heißt nicht, dass der Computer den Arzt irgendwann ersetzen wird. Aber als smarter Assistent kann er von enormer Hilfe sein – wie eben Doktor Watson für Sherlock Holmes.

In der Distribution kommt es darauf an, aus einem breiten Angebot das passende Produkt dem Kunden anzubieten – schnell und zum besten Preis. Dazu sind bereits ausgeklügelte Datenbanken und Suchmaschinen im Einsatz. Was unterscheidet Watson von ihnen?

Ein lernendes oder sogenanntes kognitives System wie Watson ist etwas komplett anderes als das, was wir von klassischen Expertensystemen kennen. Man kann eine Datenbank oder Suchmaschine nicht mit einer komplexen Frage in natürlicher Sprache füttern und in einen authentischen Dialog treten. Mit Watson ist das möglich.

Das System kann die menschliche Sprache prozessieren, versteht Ironie und beachtet auch den Kontext einer Frage. Wenn ich mir also etwa eine neue Kamera kaufen möchte, kann Watson bei der Wahl des richtigen Modells nicht nur vorhandene Fakten mit berücksichtigen. Er kann eben auch Aspekte wie meinen Lebensstil oder sonstige Präferenzen, die einen Entscheidungsfindungsprozess beeinflussen, mit einbeziehen. Das System ist dynamisch, lernt durch Interaktion mit dem Benutzer und passt sich Situationen an.

Unser Ziel ist es, dass wir diesen Systemen irgendwann in der Zukunft sagen, was wir von ihnen erwarten, und sie einen Weg finden, wie sie dem entsprechen können. Die Entwicklung kognitiver Systeme ist ein Projekt, das vom Anspruch und Umfang vergleichbar mit dem Projekt „Moonshot“ des letzten Jahrhunderts ist. Sie wird uns in der IT–Industrie wohl noch die nächsten 40 bis 50 Jahre beschäftigen.

Wenn wir schon einen Blick in die Zukunft wagen, wird dann eine Branche wie die Distribution durch einen intelligenten Supercomputer überflüssig?

Keineswegs! Vielmehr helfen Systeme wie Watson einer Branche wie der Distribution eine neue Service-Ebene zu erschließen, indem sie aus riesigen Datenmengen relevante Informationen extrahieren und kombinieren.

Mit diesen Fähigkeiten unterstützt Watson den Servicemitarbeiter dabei, den Kern eines Kundenproblems zu erfassen, die richtigen Fragen zu formulieren und bestmögliche Angebote oder Lösungen zu finden. Systeme wie Watson können den Servicemitarbeiter aber nicht ersetzen. Dieser nimmt beispielsweise Zwischentöne wahr, registriert emotionale Befindlichkeiten des Kunden und reagiert entsprechend.

Der Mensch kann zum Beispiel gezielt spielerische Provokationen oder eine paradoxe Intervention einsetzen, um das Problem des Kunden in der Tiefe zu verstehen. Watson dagegen ist nicht proaktiv – das System sucht nur dann nach Antworten, wenn es gefragt wurde. Es kennt auch keine Neugier oder intrinsische Motivation, Antworten auf selbstgestellte Fragen zu erhalten oder Entscheidungen herbei zu führen.

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