Die Denkfabrik aus dem Internet
Ein Interview mit Harriet Green, CEO von IBM Asia Pacific, über die intelligente Daten-Plattform «Watson»
Watson ist ein System von IBM, das auf Künstlicher Intelligenz (KI) basiert. Es unterstützt Unternehmen und Menschen, tägliche Aufgaben besser zu bewältigen und ist darauf ausgelegt zu verstehen, Schlüsse zu ziehen und zu lernen. Im Bereich Internet of Things (IoT) spielt Watson eine grosse Rolle – also bei Technologien, die es ermöglichen, physische und virtuelle Gegenstände miteinander zu vernetzen und sie durch Informations- und Kommunikationstechniken zusammenarbeiten zu lassen. So funktioniert der vernetzte Alltag mit Hilfe von Big Data.
Harriet Green, CEO IBM Asia Pacific © Foto: IBM
Frau Green, die meisten Menschen denken bei Ihrem Super-Computer Watson wahrscheinlich immer noch an die amerikanische Spiel-Show «Jeopardy», die das System souverän gewonnen hat. Wo stehen Sie heute mit Watson?
Watson ist kein Supercomputer, kein allwissendes Superhirn, wie er nach Jeopardy oft tituliert wurde, sondern eine modular aufgebaute Cloud-Plattform, die mit vielfältigen, auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Services ausgestattet ist. Beispielsweise wenn es in der Autoindustrie darum geht, mit Bilderkennung automatisiert Produktionsfehler oder kritische Mängel hinsichtlich der Montagequalität zu erkennen oder den Energieverbrauch in der Produktion zu optimieren. Unternehmen, Organisationen und einzelne Anwender können auf diese Dienste aus der Cloud über Schnittstellen zugreifen und die Services ohne grossen Aufwand in ihre eigenen Systeme einbinden, um damit individuelle Aufgabenstellungen und Probleme zu lösen. Unter anderem sind dies Sprach-, Bild- oder Textanalysen oder Konversations-Hilfen.
«Wie in den vorherigen industriellen Revolutionen werden langweilige, sich wiederholende und manchmal auch gefährliche Aufgaben von den Maschinen automatisiert»
Wie funktioniert das genau?
Die vielfältigen Services basieren auf Algorithmen, die kognitiv, also im weitesten Sinne «lernfähig» sind und die im Kontext ihres Einsatzes individuell trainiert werden, um ihre spezifischen Aufgaben erledigen zu können. Um auf das oben genannte Beispiel zurückzukommen: IBM hat mit Watson ein Frühwarnsystem für Qualitätsmängel entwickelt. Aufkommende Qualitätsprobleme in der Produktion können schneller und zuverlässiger angezeigt werden, als dies mit traditionellen statistischen Methoden bisher möglich war. Das System reagiert sensibel schon auf kleinste Veränderungen einzelner Werte und schlägt gezielt Alarm. So können Probleme behoben werden noch bevor sie negative Effekte zeigen.
«Auch mitdenkende Systeme wie Watson können sich nicht einfach selbstständig eine neue Aufgabe suchen»
Können Sie ein weiteres Anwendungsbeispiel nennen?
Watson kann enorme Datenmengen verarbeiten, Zusammenhänge verstehen, daraus lernen und Schlussfolgerungen ziehen. Watson wird im Bereich Internet der Dinge (IoT), also bei der Vernetzung des Alltags, eine grosse Rolle spielen: Wenn Milliarden Geräte Datenfluten produzieren, braucht es Systeme wie Watson, damit sich der Mensch darin zurechtfindet. Nehmen Sie als weiteres Beispiel die vorausschauende Wartung für Kone, dem Hersteller von Aufzügen und Rolltreppen. Kone überwacht mit Hilfe der IBM Watson IoT-Plattform weltweit über eine Million Aufzüge, Rolltreppen, Dreh- und Automatik-Türen. Die dort verbauten Sensoren liefern Daten, die permanent gesammelt und analysiert werden und helfen, technische Probleme frühzeitig zu erkennen. Kone kann damit in Echtzeit reagieren und gegebenenfalls auch über die Cloud entsprechende Massnahmen einleiten.
Wie wird Watson genutzt?
Die Beispiele reichen vom Auto, das mit dem Fahrer in natürlicher Sprache spricht, bis zur Waschmaschine, die ihren Energieerbrauch abhängig von der Auslastung optimiert. In nur zwei Jahren, sagen Experten, werden 40 Prozent der Initiativen zur digitalen Transformation KI einbeziehen. Im Jahr 2021 werden 75 Prozent der kommerziellen Unternehmensanwendungen KI verwenden, und über 90 Prozent der Verbraucher wenden sich an KI-betriebene Kunden-Support-Helfer, sogenannte Chatbots. Mit Hilfe von KI können IoT-Geräte noch tiefere Einblicke in Prozesse für jeden denkbaren Anwendungsfall bieten und so die Effizienz steigern.
Sie sagen, in den nächsten zehn Jahren wird ein Brontobyte an Daten anfallen. Was ist ein Brontobyte?
Aktuell produziert das Internet täglich ein Exabyte an Daten – so viel wie der Inhalt von 250 Millionen DVDs. Ein Brontobyte ist ein Vielfaches davon und entspricht etwa der Summe aller Sandkörner auf der Erde – multipliziert mit einer Milliarde. Um solche Massen an Daten zu bewältigen, brauchen wir Systeme wie Watson, die in der Lage sind, nicht nur aus strukturierten Daten zu lernen, wie man sie in einer Tabellenkalkulation findet, sondern auch aus unstrukturierten: Bildern, Filmen, Geräuschen, Sensorinformationen aller Art.
«Wenn Milliarden Geräte Datenfluten produzieren, braucht es Systeme wie Watson, damit sich der Mensch darin zurechtfindet»
Künstliche Intelligenz ist plötzlich allgegenwärtig: Wie unterscheidet sich Watson von den mitdenkenden Algorithmen, die Google, Amazon oder Apple in ihre Geräte einbauen?
Der grösste Unterschied ist Watsons Reife. Wir trainieren Watson für ganz spezifische Aufgaben in den Unternehmen. Wir fokussieren auf die professionelle Unterstützung von Experten und auf Fall-spezifische Aufgaben. Zudem haben wir bereits vor Jahren beschlossen, Watson-Dienste in der Cloud anzubieten. Cloud-basiert heisst, dass die KI-Services in der Cloud liegen, die Daten des Kunden bleiben jedoch hinter der Firewall des jeweiligen Unternehmens und damit sicher vor den Zugriffen Dritter. Ein weiterer wesentlicher Unterschied ist Watsons‘ Fähigkeit, natürliche Sprache zu verarbeiten – nicht nur in Englisch, sondern auch auf Deutsch, Französisch, Spanisch oder Japanisch. Das System erkennt dabei nicht einfach nur Schlüsselwörter, sondern es ist in der Lage, sich durch Kontextanalyse den Sinn der Anfrage zu erschliessen.
Was wollen Sie mit Watson erreichen?
Wir glauben, dass das Zeitalter der mitdenkenden, intelligenten Systeme gerade erst beginnt. Ich werde bestürmt von Firmenchefs und Managern, die mir erzählen: «Wir haben all diese Daten. Was lässt sich daraus machen?» Da können wir flexibel helfen. Die Arbeit wird uns nicht ausgehen.
«Watson kann nicht nur aus strukturierten Daten lernen, sondern auch aus unstrukturierten wie Bilder, Filme oder Geräusche»
Sehen Sie die Gefahr, dass wir uns künftig zu sehr auf automatisierte Systeme verlassen?
Nein, denn die Maschinen sollen uns ja nicht das Denken abnehmen oder uns ersetzen. Es geht um Systeme zur Entscheidungsunterstützung, die menschliche Fähigkeiten erweitern können. Wie in den vorherigen industriellen Revolutionen werden langweilige, sich wiederholende und manchmal auch gefährliche Aufgaben von den Maschinen automatisiert. Berufe werden sich ohne Zweifel weiter verändern, aber die endgültige Entscheidung wird nach wie vor der Mensch treffen. Dazu kommt: Auch mitdenkende Systeme wie Watson können sich nicht einfach selbstständig eine neue Aufgabe suchen. Sie müssen von Menschen neu angelernt werden. Die Vorstellung, dass KI-Systeme irgendwann die Weltherrschaft an sich reissen, ist also wirklich Material aus Science-Fiction-Filmen.
Über Harriet Green
Harriet Green, 57, führte einst den Reise-Konzern Thomas Cook Group, bevor sie 2015 bei IBM die Leitung der Sparte «Watson Internet of Things» übernahm. Heute ist sie CEO von IBM Asia Pacific.
Wer sind wir? Wie leben wir heute? Und wie wird die Digitalisierung unser Leben verändern? Die Frage nach der Zukunft bewegt die Gesellschaft mehr denn je. Antworten suchen Ingenieure, Mediziner, Politiker und jeder einzelne von uns. Das Interview mit Harriet Green ist einer von zahlreichen Beiträgen, die das Thema «Digitalisierte Gesellschaft» aus einem neuen, inspirierenden Blickwinkel beleuchten. Wir publizieren sie hier als Teil unserer Serie «Impact».
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