Suchen

Big Data Analytics in Forschung und Wirtschaft IBM Forschungsprojekt Watson geht in den Praxiseinsatz

| Autor / Redakteur: Ivo Körner / Ulrike Ostler

Bekannt geworden ist „Watson“ mit seinem Sieg gegen zwei „Jeopardy“-Champions in der gleichnamigen US-Fernsehsendung. Heute, ein gutes Jahr nach dem Auftritt in der Show, hat die Watson-Technologie das Spielstadium hinter sich gelassen und die Arbeit aufgenommen – in der Forschung, aber auch in der Wirtschaft.

Firmen zum Thema

„Watson“ ist ein selbstlernendes Computersystem aus der IBM Forschung.
„Watson“ ist ein selbstlernendes Computersystem aus der IBM Forschung.

Watson, benannt nach dem IBM-Gründer, ist ein selbstlernendes Computersystem aus der IBM Forschung. Es wurde speziell dafür entwickelt, Fragen so zu verstehen und zu beantworten, wie Menschen das normalerweise tun: in natürlicher Sprache.

Seine ersten Schritte in Richtung Praxis macht Watson jetzt im Gesundheitssektor und in der Finanzbranche. Der lernende Supercomputer kann überall dort zum Einsatz kommen, wo es darum geht, große Mengen an Information schnell zu verarbeiten und selbständig Schlüsse aus vorhandenen Daten zu ziehen.

Watson im weißen Kittel

Wie das konkret funktionieren kann, zeigt das Beispiel des Versicherers Wellpoint in den USA. Das Unternehmen arbeitet gemeinsam mit IBM an Anwendungen, die Ärzten helfen sollen, korrekte Diagnosen zu stellen und passende Therapien auszuwählen.

Dafür greift das System auf Informationen aus medizinischen Datenbanken, Schriften und Publikationen zu und wird mit Patientendaten, Symptomen und Befunden gefüttert. Da Watson Sprache verarbeitet und versteht, kann das System die Informationen innerhalb weniger Sekunden durchsuchen und Fragen der Ärzte beantworten.

So wird es beispielsweise Listen mit wahrscheinlichen Diagnosen und Empfehlungen zur Behandlung bereitstellen. Nach einer mehrmonatigen „Lernphase“ für Watson wird dieses System derzeit in einem Testlauf erprobt.

Watson macht Karriere als Bankberater

Im Erprobungsstadium ist auch der Einsatz von Watson für die Finanzbranche: Hier prüft unter anderem die Citigroup eine Anwendung des Watson-Systems, um Kundenbedürfnisse zu analysieren und große Mengen an minutenaktuellen Finanz-, Wirtschafts-, Produkt- und Kundendaten zu verarbeiten.

Watson kann hier helfen, Entscheidungen schneller und präziser zu treffen und die Kunden der Bank gezielter und besser zu bedienen. Das System könnte während der Interaktion mit den Kunden mögliche Angebote und Dienstleistungen identifizieren, Risiken evaluieren und Alternativen erkunden, die am besten zu dem jeweiligen Kunden passen.

Mit dieser Anwendung im Privatkundengeschäft will die Citigroup unter anderem sicherstellen, dass sie Kredite verantwortungsvoll vergibt, immer im besten Interesse der Kunden handelt und den Kunden Dienstleistungen anbietet, die auf ihren zunehmend digitalen und mobilen Lebensstil ausgelegt sind.

Quasi menschliche Fähigkeiten

Bei allen Anwendungen von Watson geht es darum, große Mengen an Information zu verarbeiten, die zu einem großen Teil in natürlicher Sprache vorliegen – und auf dieser Basis präzise Antworten zu liefern. Dafür muss Watson Inhalte genau und schnell analysieren und mögliche Antworten nach Wahrscheinlichkeit abwägen. In dieser Fähigkeit waren menschliche Experten computerbasierten Systemen bislang weit überlegen, trotz aller Rechen-Power.

Doch der spielerische Einsatz von Watson bei Jeopardy hat gezeigt, wie sich das derzeit ändert. Watson und die „DeepQA“-Technologie von IBM, auf die sich das System stützt, können Inhalte von Fragen in natürlicher Sprache bis an ihre Wurzeln analysieren und präzise Antworten liefern. Die Technologie kann mittels einer massiv parallelen Architektur mehrere tausend Aufgaben gleichzeitig innerhalb weniger Sekunden verarbeiten.

|videoid=http://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=DywO4zksfXw#!&feature=related|

Sie arbeitet auf Basis des probabilistischen Nachweisprinzips und verbindet viele verschiedene Algorithmen für die Analyse natürlicher Sprache, die Identifizierung von Quellen, die Ermittlung und Generierung von Hypothesen und die Feststellung und Bewertung von Nachweisen. In DeepQA werden die Stärken dieser Methoden kombiniert, was einen erheblichen Sprung in der Fragenbeantwortungs-Technologie („Question Answering Technology“, QA) möglich macht.

Massive Parallelverarbeitung für komplexe Fragestellungen

Auf Grundlage der massiven Parallelverarbeitung und der DeepQA Architektur kann Watson unstrukturierte Daten analysieren und natürliche Sprache verarbeiten. Für den Einsatz in der Spielshow verfügte das System über rund 200 Millionen Seiten Wissen in menschlicher Sprache.

Allerdings muss Watson für den Einsatz in anderen Branchen zunächst einmal ausgiebig mit Spezialwissen „gefüttert“ und trainiert werden – und eventuell auch andere Sprachen lernen. Denn bislang versteht das System nur Englisch.

Doch die Herausforderungen sind ähnlich, egal ob es darum geht, Krankheiten zu diagnostizieren, technische Fehler zu finden, umfangreiche Rechtsschriften zu vergleichen oder aus einem breiten Portfolio an Finanzservices das richtige für den jeweiligen Kunden herauszusuchen. Immer geht es darum, sprachlich transportierte Information schnell zu verarbeiten und komplexe Fragestellungen umgehend zu beantworten. Dafür liefert die Watson-Technologie eine bislang nicht erreichte Lösung – und verändert so die Art und Weise, wie Menschen mit Computersystemen interagieren können.

Der Autor:

Ivo Körner: "Die Watson-Technologie verändert so die Art und Weise, wie Menschen mit Computersystemen interagieren können."
Ivo Körner: "Die Watson-Technologie verändert so die Art und Weise, wie Menschen mit Computersystemen interagieren können."
(Bild: IBM)

Ivo Körner verantwortet seit Ende 2010 als Vice President das Softwaregeschäft von IBM in Deutschland und ist Mitglied der erweiterten Geschäftsführung.

(ID:43788655)