text: Was ist IBM Watson? – Machine Learning Blog
  Der Tech-Gigant IBM hat es mit "Watson" geschafft, dass der Begriff "Künstliche Intelligenz" in vielen Mainstream-Medien Einzug gehalten hat. Auch wer nichts mit AI ("Artificial Intelligence") zu tun hat, kann etwas zum 2011er Sieg Watsons im Spiel "Jeopardy" im US-Amerikanischen Fernsehen sagen. Was aber ist dieses "Watson" eigentlich und welche Versprechen im von Mythen umnebelten Umfeld der künstlichen Intelligenz kann IBM damit halten? Und was hat der Hund auf dem Bild damit zu tun?
  Benannt nach Thomas J. Watson, einem der ersten Präsidenten von IBM, wurde Watson ursprünglich als "Fragen-Beantwortungs-Maschine" konstruiert. Hierbei sind die Anforderungen, dass das System den Sinn einer Frage versteht und auch den dazugehörigen Kontext einordnen kann, um eine eindeutige und am besten auch die richtige Antwort geben zu können. Damit Watson das Spiel Jeopardy überhaupt spielen und womöglich gewinnen konnte, mussten die Entwicklerinnen und Entwickler das System auf besondere Weise vorbereiten: Watson musste bestimmte Sonderreglung des Spiels kennen sowie anwenden und auch ein mechanischer Finger für den Spielknopf wurde benötigt. Auch die Rechner-Hardware mit ultra-schnellen Prozessoren und gigantischen Mengen an Hauptspeicher war 2011 eine besondere Herausforderung.
  So entsprach Watson damals weniger einer künstlichen Intelligenz als vielmehr einem System mit der Fähigkeit zur kognitiven Datenverarbeitung mit einem relativ engen Einsatzgebiet. Die Fortschritte, die Watson seitdem gemacht hat, sind enorm.
  Die Watson-Evolution
  Zwar ist Watson weiterhin eine "Fragen-Beantwortungs-Maschine" bedient aber nun ein signifikant breiteres Anwendungsspektrum und ist gleichzeitig viel günstiger. Neben den Verbesserungen bei der Sprach- und Bilderkennung kommen heute weitere Fähigkeiten wie etwa das Interpretieren von Gesichtsausdrücken hinzu. Außerdem kann Watson nun von Menschen kuratierte Wissensdatenbanken nutzen. Inzwischen stellt Watson bei einer Anfrage mehrere Hypothesen über den Sinn einer Frage sowie deren Antwort auf und arbeitet diese Thesen mit statistischen Mitteln ab.
  IBM hat Watson kontinuierlich ausgebaut, so dass es mittlerweile nicht mehr nur ein Watson, sondern jeweils ein Watson für bestimmte Gebiete gibt: Aus der "Watson Group" kommen Produkte wie "Watson Analytics", "Watson Discovery Advisor", "Watson Engagement Advisor" und "Watson Oncology" – viele weitere stehen laut IBM in den Startlöchern.
  Und was hat jetzt der Hund auf dem Bild damit zu tun?
  Die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter aus der gemeinnützigen Organisation Guiding Eyes for the Blind haben sich die Frage gestellt: "Wie können wir die Zahl der Blindenhunde steigern?" Es kostet etwa 50.000 US-Dollar, einen Blindenhund über einen Zeitraum von zwei Jahren zu trainieren und nur die Hälfte der ausgebildeten Hunde schafft tatsächlich den Abschluss und lässt sich anschließend als Blindenhund einsetzen. "Guiding Eyes" versucht in Zusammenarbeit mit IBM sowie Forscherinnen und Forschern der North Carolina State University einen Weg zu finden, wie man bei einem Welpen vor der Ausbildung erkennen kann, dass dieser seinen Abschluss als Blindenhund schaffen wird. Bisher konnte durch die genannte Zusammenarbeit und dem Einsatz von IBM Watson die Abschlussquote um 20 Prozentpunkte erhöht werden.
  Autor uemitVeröffentlicht am 8. Dezember 2017 Kategorien AllgemeinSchlagwörter Bilderkennung, Deep Learning, Künstliches neuronales Netz, Machine Learning, Spracherkennung