Künstliche Intelligenz Was Watson kann und was nicht

Fällt das Stichwort Künstliche Intelligenz (KI), fällt unweigerlich der Name "Watson". Was aber ist Watson wirklich? Was kann man vom IBM-KI-Flaggschiff erwarten wie unterscheidet es sich von Alexa & Co. Der Beitrag von mip versucht eine Klärung.

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Große Konzerne, Start-ups und Kooperationen investieren gerne in Künstliche Intelligenz (KI): 2016 flossen zwischen 26 und 39 Milliarden US-Dollar in die Forschung und Entwicklung kognitiver Systeme und Roboter, so eine Studie von McKinsey. In der jüngeren medialen Berichterstattung zur Künstlichen Intelligenz von IBM ist Watson aber ein wenig in Misskredit geraten.

Einige großen Projekte etwa mit Versicherungskonzernen erbrachten, wie der IT-Newsdienst Golem berichtet, bisher nicht die gewünschten Ergebnisse. Ein oft geäußerter Vorwurf dabei lautet, dass durch die offensive Medienkampagne von IBM zu Watson Erwartungen geweckt wurden, die die Technologie nicht bzw. noch nicht erfüllen kann. „Dieser Vorwurf zeigt jedoch auch ein großes Missverständnis in der öffentlichen wie geschäftlichen Wahrnehmung, in der Watson immer wieder als die den Menschen verstehende ‚Maschine‘ personifiziert wird“, bemerkt Ursula Flade-Ruf, Geschäftsführerin der mip Management Informations Partner GmbH in München.

Doch was ist Watson genau? Eine Maschine, ein Rechner, eine Software? „Die Reduktion auf Watson als einzelne Maschine hat in der Vergangenheit sicher für die ein oder andere Verwirrung gesorgt“, weiß Markus Ruf, Geschäftsführer und Big-Data-Experte bei der mip GmbH. „Er ist aber weder ein einzelner Superrechner, noch eine irgendwie geartete individuelle KI. Vielmehr ist Watson eine Plattform verschiedenster Services und Verfahren, die auf derselben Technologie basieren. Es handelt sich bei Watson nicht um ein Produkt, sondern um viele Einzelprodukte. Auch sind diese meistens auf mehreren Rechnern installiert – von einer Maschine oder einem Watson kann also keine Rede sein.“

Künstliche Intelligenz im B2C und B2B – die Vergleiche hinken

Hinzu kommt, dass Watson gerne seinen KI-Brüdern und -Schwestern aus dem B2C-Bereich gegenübergestellt. „Ungerechterweise“, wie Flade-Ruf meint, „denn hier werden Äpfel mit Birnen verglichen. Die mit Watson verbundenen Services und Entwickler-Tools von IBM sind ausschließlich auf den B2B-Sektor ausgerichtet.“ Alexa, Siri, Cortana, Google Home & Co. haben es mit den B2C-Endkunden erheblich leichter, rasche Erfolge vorzuweisen, weil sie jeden Tag von Millionen Menschen genutzt, mit Informationen gefüttert und dadurch stetig trainiert werden.

Dass diese Geräte rasch eine große Menge an Informationen zu Personen und ihren Vorlieben ansammeln und dann auch anwenden, ist leicht nachvollziehbar. Allerdings geschieht dies durch ein ständiges Mithören, was eigentlich jeden Nutzer aufhorchen und vorsichtiger werden lassen sollte. Wem die Daten am Ende gehören und wo sie genau gespeichert sind (was per se wichtig für die Datenschutzrichtlinien wäre), ist meist nicht eindeutig geklärt oder steht gut versteckt im Kleingedruckten.

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Daten bleiben Eigentum der Watson-Nutzer

Bei Watson hingegen verhält sich die Sache jedoch komplett anders. „Solch ein Vorgehen unterscheidet sich erheblich vom projektbezogenen, individuellen Daten-Training mit Watson“, sagt Flade-Ruf. „Hier hat IBM zudem eine Art Code of Conduct für Cloud Services in Verbindung mit KI-Daten verfasst, sodass die innerhalb eines Projektes gewonnenen Informationen immer Eigentum der jeweiligen Service-Nutzer bleiben – und bisher hält sich IBM auch daran.“

Damit lässt sich auch der Vorwurf einiger Unternehmen entkräften, dass man bei Watson nicht genau wisse, wem schließlich - sowohl die eingespielten als auch die neu gewonnenen - Daten gehören würden. Unter dem Strich lassen sich die Künstlichen Intelligenzen von Watson und Alexa & Co. durch die völlig verschiedenen Zielrichtungen der Hersteller und Einsatzgebiete nur schwer bis überhaupt nicht miteinander vergleichen.

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