Cognitive Computing: Die Beziehung zwischen Mensch und Maschine wird neu geschrieben

GastbeitragCognitive Computing: Die Beziehung zwischen Mensch und Maschine wird neu geschrieben

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Die Spielregeln für den Einsatz intelligenter Systeme werden neu definiert, schreibt Dirk Heitmann.

Roboter, die Hotelgäste begrüßen und Computer, die Ärzten assistieren. Selbstlernende IT-Systeme könnten unser Leben verändern. IBM-Manager Dirk Heitmann beschreibt, was hinter „Cognitive Computing“ steckt.

Künstliche Intelligenz – seit Mitte der fünfziger Jahre sind wir gleichzeitig fasziniert von den Versprechungen, beunruhigt über die Folgen und nicht selten frustriert von den Ergebnissen. Doch wir befinden uns gegenwärtig an einem Punkt, an dem die Spielregeln für den Einsatz intelligenter Systeme neu definiert werden: Kognitive Systeme als Variante künstlicher Intelligenz stehen für die neue Fähigkeit von Computern, zu lernen, abzuwägen und in natürlicher Sprache mit Menschen zu interagieren.

Diese Kombination von Sprache, Lernfähigkeit sowie der Darstellung alternativer Antworten oder Lösungen gab es in der Geschichte der Datenverarbeitung noch nie. Das klingt verheißungsvoll und ist es auch.

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Cognitive Computing ist ein echter Game Changer – vergleichbar mit dem Übergang von Tabelliermaschinen zu programmierbaren Computern. Wir stehen damit bereits inmitten des wahrscheinlich fundamentalsten Umbruchs in der Evolution des Computers. Denn lernende Systeme repräsentieren nicht nur eine weitere neue Technologie, sondern leiten eine vollkommen neue Ära ein, die den Umgang mit Computern massiv verändern wird.

Dirk Heitmann. Quelle: PR

Dirk Heitmann ist Director Cognitive Solutions IBM Deutschland, Österreich und Schweiz.

Bild: PR

Damit verabschieden wir uns nicht nur von den deterministischen Systemen der Vergangenheit, sondern erweitern im Dialog mit einem System den gemeinsamen Horizont. Solche Systeme nutzen dafür in einem niemals zuvor möglichen Ausmaß Daten aus unterschiedlichen Quellen. Gartner geht davon aus, dass in den nächsten fünf Jahren die weltweit generierten Daten um 800 Prozent wachsen werden.

Gleichzeitig sind kognitive Systeme darauf ausgelegt, in der Interaktion mit Menschen ihre eigenen Fähigkeiten, ihr Wissen und ihr Können permanent zu erweitern. Als jüngstes Beispiel lässt sich hier die Zusammenarbeit von IBM mit dem Hilton Hotel in McLean, Virginia, nennen. Die beiden Unternehmen werden gemeinsam am ersten Roboter-Concierge basierend auf IBMs kognitiver Watson-Technologie arbeiten. „Connie“ – ein nach dem Hilton-Gründer Conrad Hilton benannter Roboter – soll Gäste bei ihrer Ankunft im Hotel begrüßen, ihnen Informationen über lokale Touristenattraktionen und die Hotelausstattung geben sowie Empfehlungen für das Restaurant aussprechen. Durch die Nutzung kognitiver sowie Machine-Learning-Technologien lernt Connie durch jede Interaktion und jede in natürlicher Sprache gestellte Frage hinzu und optimiert seine Vorschläge.  

Aus Interaktionen lernen

Wie funktioniert das? Viele Fähigkeiten werden lernenden Systemen nicht mehr explizit anprogrammiert, sondern sie lernen und bilden ihr Verständnis aus Interaktionen und Erfahrungen, die sie mit ihrer Umgebung machen. Basis dafür sind unter anderem neuronale Netzwerke, Machine Learning, Textanalyse-Tools und Spracherkennung.

Watson ist ein solches kognitives – lernendes – System. Watson liefert Evidenz-basierte Ergebnisse und legt, anders als die üblichen Suchmaschinen, die Entscheidungsfindung auch offen. Es arbeitet mit Wahrscheinlichkeitshypothesen und schlägt unterschiedliche Optionen vor. Damit wird für jeden nachvollziehbar, wie ein bestimmtes Ergebnis zustande kommt.

Watson ist zudem so konzipiert, dass die Daten, egal woher sie kommen und in welcher Form sie vorliegen, verarbeitet werden können. Ein sehr zentraler Punkt und ein wichtiger Meilenstein: Bisher sind rund 80 Prozent aller Informationen, die täglich weltweit entstehen, wie beispielsweise Sensordaten, Röntgenbilder oder Audiodateien, für Computer nicht verwertbar.

In diese Richtung geht der Trend für alle lernenden Systeme: Sprache zu verstehen, die menschliche Semantik zu entziffern sowie in einer Art und Weise mit uns zu interagieren, die menschlichem Denken sehr ähnelt. Das Ziel lautet, uns klüger und wissender, unsere Entscheidungen und Prognosen smarter und exakter zu machen. Denn Cognitive Computing hilft uns, Zusammenhänge zu erkennen, die zuvor im Verborgenen lagen, neue Aspekte in Betracht zu ziehen, die wir vorher niemals bedacht haben oder die Konsequenzen von Entscheidungen zu erkennen, noch bevor sie getroffen werden.

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