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Mit Supercomputer Watson arbeitet IBM an der Dialogfähigkeit von künstlicher Intelligenz. Cheftechniker Rob High erklärt im Gespräch, was sein Baby alles kann und was Watson von Google unterscheidet.
Herr High, wie würden Sie Watson in drei Sätzen beschreiben?
Rob High*: Watson ist eine Sammlung von Diensten, die sich darauf konzentrieren, menschliche Intelligenz zu verbessern. Wir sagen, Watson vertieft die menschliche Wahrnehmung.
Klingt kryptisch.
Eigentlich ist es ganz einfach. Es geht darum, Menschen mit Informationen zu neuen Ideen zu inspirieren. Die Grundlage dafür bietet die stetig wachsende Menge an unstrukturierten Daten, die Computer bisher nicht auswerten konnten.
Berühmt wurde Watson mit seinem verblüffenden Sieg über die besten Jeopardy-Champions der USA im Jahr 2011. Was hat der Supercomputer seitdem gelernt?
Es gibt nicht einen Watson, der alles lernt. Wir haben das kognitive System, das Watson zugrunde liegt, in viele Bereiche gebracht. Für jede einzelne Institution, mit der wir arbeiten, lernt Watson die notwendigen Fähigkeiten.
Nach dem Sieg haben Sie Watson als erstes für die Behandlung von Krebspatienten eingesetzt.
Bei der Wahl der möglichen Behandlung, genau. Dann kam die Bildung dazu, um Lehrer und Eltern dabei zu unterstützen, personalisierte Lehrpläne nach den Bedürfnissen des Kindes zu erstellen. Heute geht es um viele Bereiche, die Zusammenarbeit zum Beispiel mit Finanzberatungen und Kundendiensten. Ein wichtiger Bereich ist das Internet of Things, bei der Entwicklung von Smart Citys und smarten Geräten. Wir versuchen zu verstehen, wie Geräte und Nutzer interagieren.
Wie entscheiden Sie, worauf Sie sich konzentrieren?
Um diese Frage zu beantworten, hilft ein kurzer Blick zurück. Watson hat 2009 Jeopardy gewonnen. Mit den kommerziellen Bemühungen haben wir 2011 angefangen. Die folgenden zwei Jahre haben wir damit verbracht, Lösungen für diverse Anwendungsgebiete zu finden. Erst 2014 haben wir realisiert, dass diese Sache namens Cognitive Computing viel grösser wird als wir, als IBM. Dass es mehr Situationen gibt, die damit lösbar sind, als wir jemals angehen könnten.
Was war Ihre Schlussfolgerung daraus?
Anstatt Lösungen für einzelne Bereiche zu entwickeln, haben wir uns entschieden, eine Plattform zu bauen. Damit jeder, der möchte, Watsons Fähigkeiten nutzen kann. Die Unternehmen und Institutionen können ihre eigenen Daten mitbringen, Watson damit selbst trainieren und seine Dienste in ihren Anwendungen nutzen. Seit 2015 sind wir also darauf konzentriert, Blöcke zu bauen, an die Unternehmen anknüpfen können. Auch wenn IBM selbst Lösungen für Finanzdienstleister, Bildung und das Internet der Dinge anbietet, kann auch jeder andere Watson verwenden, um seine eigenen Lösungen zu entwickeln.
Warum die Entscheidung, Watson breit zu öffnen?
Unternehmen wollten die Technik im Detailhandel anwenden, sie wollten mithilfe von Watson personalisieren, welche Produkte Kunden vorgeschlagen werden. Die Pharmaindustrie wollte schauen, ob Watson ihre Medikamentenentwicklung erleichtern kann. Das Interesse kam aus so ziemlichen allen Lebensbereichen. Wir bekommen nach wie vor fünf bis sechs Anfragen pro Woche, ob eine bestimmte Anwendung mit Watson möglich sei. Es ist etwas überwältigend manchmal.
Es heisst, Sie haben die Position als Cheftechniker bei Watson zunächst abgelehnt. Das ist erstaunlich!
Im Rückblick ja, das stimmt. Ich wusste damals aber nicht viel über Watson und war sehr konzentriert auf meine damaligen Aktivitäten.
Vor Ihrem Wechsel haben Sie die technische Prozessoptimierung von IBM geleitet. Was hat Ihre Meinung geändert?
Ein Gespräch mit Manoj Saxena, der damals die Sparte leitete. Innerhalb weniger Minuten machte er mir klar, dass diese Technik nicht nur kommerzielle, sondern auch soziale Probleme lösen kann. Erst Jahre später zeichnete sich ab, dass Watson noch viel breiter einsetzbar ist.
Watson beruht auf kognitiver Intelligenz. Worin besteht der Unterschied zu künstlicher Intelligenz und zu Algorithmen, wie sie zum Beispiel Google verwendet?
Künstliche Intelligenz versucht, das menschliche Denken nachzuahmen. Es ist aber interessanter, den menschlichen Geist zu ergänzen. Unser Fokus liegt darum auf Augmented Intelligence, also ergänzender Intelligenz.
Was bedeutet das?
Watson muss einige Fähigkeiten des Menschen beherrschen, er muss lesen können und die Bedeutung von Aussagen erfassen. Er muss also in gewisser Hinsicht nachdenken können. Seine Gedankenkette muss für den Menschen intuitiv logisch sein. Darüber hinaus konzentrieren wir uns aber auf Dinge, die über die menschlichen Fähigkeiten hinausgehen.
Zum Beispiel?
Die Menge an Texten oder Büchern, die wir pro Tag lesen können, ist begrenzt. Darüber hinaus ist die Menge an Informationen begrenzt, die wir behalten können. Unser Gedächtnis ist begrenzt. Das schränkt den Menschen darin ein, wie viele Informationen er nutzen kann. Es hilft also, ein kognitives System zur Verfügung zu haben, dass sehr viel mehr Informationen auswerten kann.
Als Watson für Jeopardy trainiert wurde, hat er zu Beginn falsche Antworten gegeben, weil er simple Kontextinformationen wie eine Jahreszahl nicht gewichtet hat. Kann er komplexe Gesprächssituationen bewältigen?
Es gibt verschiedene Ebenen, an denen wir arbeiten. Zum einen sind das grundlegende kognitive Fähigkeiten, zum Beispiel Muster in Sprache oder Texten zu erkennen. Dafür brauchen wir ausreichend Datenmaterial, um damit dem System Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen Objekten deutlich zu machen. Etwa um eine Flasche, eine Vase und ein Glas richtig einordnen zu können. Das alles sind runde, zylinderförmige Objekte aus dem gleichen Material und dennoch unterschiedliche Gegenstände.
Auf diese Weise haben Sie mit Watson von Beginn an trainiert?
Richtig. An zweiter Stelle steht die Fähigkeit, Wissen zu organisieren. Das wäre das Äquivalent zu dem, was beim Menschen nachts im Schlaf passiert. Dass Gelerntes vom Kurzzeit- ins Langzeitgedächtnis rutscht. Das Gleiche machen wir im Training mit Watson, sodass wir immer bessere Ergebnisse bekommen, je mehr Informationen zur Verfügung stehen. Die dritte Kategorie ist das sogenannte Deep Reasoning. Es schliesst alles ein, was es braucht, um einen sinnvollen Dialog mit einer Person zu führen.
Zahlreiche Unternehmen investieren derzeit viel Zeit und Geld in Chatbots und Sprachassistenten.
Sie alle versuchen, den Durchbruch zu schaffen, sei es Facebook mit dem Messenger oder Apple mit Siri, genauso Amazon mit Alexa oder Google mit Google Home. Alle diese Unternehmen wollen jeweils ihren spezifischen virtuellen Assistenten erschaffen. Hier wird sich noch vieles entwickeln.
Was wird sich ändern?
Heute geht es um einfache Dienste, eine Wetteransage oder die Funktion, die Termine des Tages zu nennen. Noch geht es nicht um echte Interaktion. Virtuelle Assistenten werden viel stärker in unsere Umgebung integriert sein, ob zu Hause oder im Büro. Im Grunde genommen bedeutet es, dass der Raum lebendig wird, sobald ihn jemand betritt.
Und dann?
Der Assistent wird erkennen, um wen es sich handelt, vielleicht denjenigen begrüssen und Licht und Temperatur so einstellen, wie er es mag. Er wird vielleicht unsere Stimmung einschätzen können. Das ist eine wichtige Entwicklung: Virtuelle Assistenten werden viel mehr auf uns persönlich reagieren, unsere Vorlieben kennen, unsere Gewohnheiten und Stimmungen.
Wer wird diese virtuellen Assistenten anbieten? Konkurrenziert IBM mit Google oder Amazon?
IBM arbeitet mit Drittparteien zusammen, die Dienste zur Verfügung stellen wollen. Sie kreieren ihre eigenen Chatbots und verbinden sie mit zum Beispiel Alexa oder Google Home. Und damit sie eine bestimmte Form der Interaktion anbieten können, nutzen sie Dienste von Watson.
Was ist dabei seine Rolle?
Watson bietet die Backend-Services für die Konversation. Wenn ein Nutzer etwas zu Alexa sagt, gibt der Chatbot das an unsere kognitiven Dienste weiter, damit diese den Dialog vorantreiben können. Sie sind zum einen dazu da, um die Absicht einer Aussage gegenüber Alexa zu verstehen. Genau so wichtig ist zu wissen, was der nächste logische Schritt in einem Dialog ist. Es geht also darum, dass der Assistent nicht mehr nur auf ein Bedürfnis antwortet, sondern es sogar vorwegnehmen kann.
Eine Angst vieler Menschen ist, dass Roboter in Zukunft so viel können, dass sie ihre Jobs übernehmen. Im Januar hat der japanische Versicherer Fukoku 34 Angestellte durch Watson ersetzt. Wie häufig werden wir so etwas in Zukunft sehen?
Ich bin mir nicht sicher, ob ich diesen speziellen Vorgang kenne. Es geht aber mehr darum, dass wir Menschen helfen, besser zu arbeiten. Zum Beispiel werden Versicherer besser darin, die passende Police für ihren Klienten herauszusuchen. Oder Finanzanalysten: Sie werden nicht nur besser beraten, sondern ihre Dienste auch günstiger anbieten können, weil sie effizienter sind. Das wiederum hilft der finanziellen Inklusion. Menschen, die heute nicht ausreichend Vermögen besitzen, können dank künstlicher Intelligenz von solchen Angeboten profitieren, weil die Kosten sinken.
Dennoch - in der Schweiz zum Beispiel arbeitet Swiss Re mit Watson. Ein Konzern, der momentan stark seine Kosten senken muss. Die Digitalisierung wird auch dafür verwendet, einfache Tätigkeiten zu automatisieren. Inwiefern berücksichtigt IBM diese Entwicklungen, wenn es die Dienste von Watson plant?
Diese Dienste sind Werkzeuge. Jedes Werkzeug ist dafür gedacht, dem Menschen mehr Kraft zu verleihen. Angefangen bei der Schaufel oder dem Hammer. Sicher hat es grosse ökonomische Effekte, wenn wir beginnen, die Produktivität des Menschen zu steigern. Aber denken Sie einmal darüber nach, wenn wir den Hammer nicht erfunden hätten - wie schwierig wäre es, Häuser zu bauen, damit Menschen darin wohnen könnten. Der Hammer ist also eindeutig ein Vorteil. Genau so denken wir über Watson.
Sie stellen ein sehr mächtiges Werkzeug bereit. Wie sehen Sie Ihre Verantwortung für den Umgang damit?
Wir sehen eine grosse ethische Verantwortung und nehmen diese ernst. Denn es stimmt, wir müssen achtsam sein. Wir als Erbauer dieser Technologien haben eine Verantwortung dafür, dass sie auf positive Art und Weise verwendet werden, und können Menschen hoffentlich davon abhalten, sie auf negative Art zu verwenden.
Was tun Sie konkret?
Wir haben uns mit anderen Unternehmen in einer Kooperation - sie heisst Partnership on AI - zusammengeschlossen, mit Google, Apple, Microsoft und anderen, die sich mit künstlicher Intelligenz beschäftigen. Diese ist speziell dafür gedacht, die ethische Verantwortung im Umgang mit künstlicher Intelligenz zu adressieren. Diese Frage betrifft im Endeffekt uns alle - die Erbauer dieser Technologien genauso wie die Nutzer. Und natürlich sind die Regierungen aufgefordert, dafür zu sorgen, dass diese Technologien auf einer guten Grundlage verwendet werden.
Hat die Arbeit mit Watson Ihre Sicht auf den Menschen verändert?
Ja, sehr. Ich werde konstant daran erinnert, welche Macht und welche Gefahr von der menschlichen Sprache ausgeht. Ich bin mir viel bewusster über die sprachlichen Mittel, die wir verwenden, um Eindeutigkeit zu schaffen. Genauso wichtig sind aber die Mittel, um Mehrdeutigkeit zu schaffen. Das ist etwas sehr Nützliches, sich darüber bewusst zu werden, dass es manchmal Macht hat, wenn wir mit mangelnder Klarheit über ein Problem sprechen. Damit aktivieren wir im Gegenüber das Potenzial, die Lücken zu füllen und seine Ideen einzufügen. Und daraus entsteht eine sehr interessante Dynamik.
*Rob High ist Vizepräsident und Chief Technologie Officer bei IBM Watson. Er studierte Informatik an der University of California, war zunächst als Programmierer und Manager bei IBM tätig. Seit 2012 ist er verantwortlich für die technische Strategie von IBM Watson.