IBM: Beim Cognitive Computing geht es nicht darum, Menschen zu ersetzen

Watson, die Kerntechnologie von IBM im Bereich Cognitive Computing, wurde durch die amerikanische Quizshow „Jeopardy!“ bekannt. im Februar 2011. In diesem Programm besiegte Watson die beiden Meisterspieler des Programms, was mit dem Sieg von „Deep Blue“, ebenfalls von IBM, über Schachmeister Kasparow im Jahr 1996 verglichen wurde und als Meilenstein in der Geschichte der künstlichen Intelligenz gilt.

Nachdem Ginni Rometty, Vorsitzende, Präsidentin und CEO von IBM, jedoch angekündigt hat, dass sich IBM in ein Unternehmen für kognitive Lösungen und Cloud-Plattformen verwandelt hat, geht es bei Watson nicht mehr nur darum, Fragen zu beantworten.

Geschäftsmöglichkeiten im kognitiven Zeitalter

Aus technischer Sicht hat Watson bei seiner Teilnahme an „Jeopardy!“ eines getan. TV-Quiz-Challenge 2011 – ausführliche Beantwortung von Fragen in natürlicher Sprache. Aber Fragen und Antworten sind nur eine der vielen Funktionen von Watson. Seit Oktober 2015 verfügt Watson bereits über 28 Funktionen, darunter auch Frage- und Antwortfunktionen.

Laut Neil Isford, General Manager für globale kognitive Geschäftsbranchenlösungen von IBM, wurden diese Fähigkeiten von Watson inzwischen in digitale Dienste oder APIs umgewandelt, die als Bausteine ​​der kognitiven Fähigkeiten innerhalb von IBM gelten. Die Anzahl der IBM Watson-APIs, einschließlich Beziehungsextraktion, Persönlichkeitsanalyse, Stimmungsanalyse, Konzepterweiterung und Trade-off-Analyse, wird im Jahr 2016 50 erreichen.

Dahinter steckt für IBM nicht die Absicht, künstliche Intelligenzsysteme, repräsentiert durch Watson, aus der Öffentlichkeit fernzuhalten. Dieses „jahrhundertealte Unternehmen“ hat sein Vertrauen in die Kommerzialisierung von Watson voll und ganz unter Beweis gestellt.

Das Marktumfeld, das nicht ignoriert werden kann, ist, dass mit der Popularisierung des Internets der Dinge jedes Gerät Daten generiert. Allerdings können 80 % der Daten von Computern nicht erkannt werden. Diese 80 % der Daten umfassen schriftliche Materialien in menschlicher Sprache, von Lehrbüchern und Formeln bis hin zu literarischen Werken und Gesprächen; Es umfasst auch verschiedene Arten von Daten, die das System durch Hören, Sprechen und Körperbewegungen erfasst.

Umfragedaten sagen voraus, dass diese „unstrukturierten“ Daten schnell wachsen und die Gesamtmenge der Daten bis 2020 44 ZB (Zettabyte, eine Billion Bytes) überschreiten wird, was einen großen Teil der gesamten globalen Datenmenge ausmacht.

Wenn wir uns bestimmte Branchen ansehen, werden die medizinischen Daten in den nächsten zwei Jahren um 99 % wachsen, wovon 88 % unstrukturierte Daten sein werden, darunter elektronische Patientenakten, Testergebnisse, medizinische Bilder, Videos und Patientensensoren (wie tragbare medizinische Geräte); Auch die Daten aus Regierung und Bildung werden um 94 % wachsen, wobei 84 % davon unstrukturierte Daten sein werden, die von verschiedenen Sensoren, Gebäuden, Straßen, Flotten usw. stammen; Die Daten der Medienbranche werden um 97 % wachsen, davon werden 82 % unstrukturierte Daten sein, darunter Bücher, Zeitschriften, Zeitungen und andere Veröffentlichungen sowie Videos, Filme, Aufnahmen und Online-Spiele.

Neil Isford ist der Ansicht, dass die Computertechnologie in eine neue Ära eintritt, die wir das kognitive Zeitalter nennen. Obwohl die Daten einen explosiven Wachstumstrend aufweisen, ist der in diesen Daten enthaltene Wert noch nicht ausgeschöpft, was im kognitiven Zeitalter unbegrenzte Geschäftsmöglichkeiten bedeutet. „Im Zeitalter der Kognition können wir diese immateriellen Daten erstmals besser nutzen – seien es unsere Lehrbücher, Informationen oder Dokumente, Sensordaten oder Bewegungsdaten. Wir können diese Daten für das Mining kombinieren. Wir haben ihren Wert bisher nicht erkannt, können daraus aber nun einige geschäftliche Erkenntnisse gewinnen.“

Chen Liming, Vorstandsvorsitzender von IBM Greater China, sagte: „Das kognitive Zeitalter hat begonnen. In naher Zukunft werden wir erleben, wie sich das gesamte Geschäftsmodell durch kognitive Technologie enorm verändert – von den Dienstleistungen und Produkten, die jeder Mensch erhält, über die Innovationsvorteile für Unternehmer, die Transformation traditioneller Unternehmen und Branchen bis hin zur sprunghaften Verbesserung der Effizienz der wirtschaftlichen und sozialen Steuerung. Wir sind überzeugt, dass kognitives Business der allgemeine Trend ist.“

Kognitive Informatik und künstliche Intelligenz

IBM definiert die drei wichtigen Eigenschaften kognitiver Systeme als Verständnis, logisches Denken und Lernen.

Verstehen bedeutet, strukturierte und unstrukturierte Daten durch Wahrnehmung und Interaktion schnell zu erfassen, auf der Grundlage von Textinformationen und Wahrnehmung mit Benutzern interagieren zu können und die Fragen der Benutzer zu verstehen und zu beantworten. Kognitive Systeme können Menschen dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie verstehen, schlussfolgern, Erkenntnisse offenbaren, Muster und Beziehungen entdecken und die traditionelle Art der Erkenntnis auf vielfältige Weise umsetzen und mehrere Ergebnisse statt nur einem Ergebnis produzieren.

Darüber hinaus sind kognitive Systeme durch evidenzbasierte Lernfähigkeiten in der Lage, wichtige Informationen schnell aus allen Dokumenten zu extrahieren, wodurch sie wie Menschen kontinuierlich lernen können. Durch die Erfassung eigener Lösungs- und Problemlösungsbeispiele und -bewertungen sowie durch Schulungen von Experten kann eine kontinuierliche Verbesserung erreicht und die Fähigkeit zur Lösungs- und Antwortgenerierung gesteigert werden.

Obwohl IBM Watson und Cognitive Computing schon seit vielen Jahren anbietet, ist die Beziehung zwischen Cognitive Computing und künstlicher Intelligenz im Technologiebereich noch immer unklar.

Dieses Mal ist IBM endlich bereit, sich zu äußern und den Unterschied zwischen kognitivem Computing und künstlicher Intelligenz klarzustellen.

IBM ist der Ansicht, dass das seit mehr als 20 Jahren populäre Konzept der künstlichen Intelligenz aus historischer und wissenschaftlicher Sicht vor allem darauf abzielt, Maschinen ein menschlicheres Verhalten zu verleihen. Wir nennen es intelligentes Verhalten.

In diesem Zusammenhang räumte IBM auch ein, dass sein kognitives Computing aus technischer Sicht viele Ähnlichkeiten mit KI aufweist, beispielsweise im Hinblick auf maschinelles Lernen (Machine Learning), Deep Learning (Deep Learning) und andere Aspekte.

Der Zweck des kognitiven Computing von IBM besteht jedoch nicht darin, den Menschen zu ersetzen. Anders ausgedrückt: Intelligentes Verhalten ist nur eine Dimension des kognitiven Computing. Beim kognitiven Computing geht es nicht nur darum, die Interaktion zwischen Mensch und Computer natürlicher zu gestalten, sondern auch darum, den Schlussfolgerungs- und Selbstlernaspekt stärker zu betonen und zu lernen, wie sich solche Fähigkeiten mit spezifischen Geschäftsanwendungen kombinieren lassen, um Geschäftsprobleme zu lösen. Die letzten beiden Dimensionen sind für traditionelle KI-Leute nicht von Belang. Sie sind mehr daran interessiert, sich menschlich zu verhalten.

Mit anderen Worten geht es beim Cognitive Computing nicht darum, Maschinen zu schaffen, die für den Menschen denken, sondern darum, die menschliche Intelligenz zu steigern. Cognitive-Computing-Systeme helfen dem Menschen, mehr zu leisten, indem sie in seiner natürlichen Sprache kommunizieren und kontinuierlich lernen. So können Experten aus riesigen und komplexen Datenmengen bessere Erkenntnisse gewinnen und präzisere Entscheidungen treffen.

Beim Cognitive Computing geht es im weitesten Sinne darum, riesige Mengen unterschiedlicher Datentypen zu erfassen, auf Grundlage dieser Informationen Schlussfolgerungen zu ziehen, aus den Interaktionen mit den Daten und Menschen zu lernen und mit Menschen auf eine für den Menschen natürlichere Art und Weise zu interagieren. Sein wichtigster Zweck besteht darin, diese Funktionen zu integrieren und sie mit spezifischen Geschäftsanwendungsszenarien zu kombinieren, um Geschäftsprobleme zu lösen und Unternehmen bei der Erreichung ihrer Geschäftstransformation zu unterstützen. Heutzutage stehen Unternehmen vor enormen Herausforderungen, die Big Data mit sich bringt. Bei herkömmlichen Computermethoden entgehen 80 % der weltweiten Informationen (unstrukturierte Daten), während kognitive Technologien Unternehmen dabei unterstützen können, verborgene Muster in Daten zu entdecken und überraschende neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen. Darüber hinaus kann es die Entdeckung neuer Medikamente und neuer Möglichkeiten zur Mondlandung beschleunigen und sogar die Entdeckung unbekannter Gebiete ermöglichen.

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