IBM Watson ist ein Computersystem, das in der Lage ist, Fragen in natürlicher Sprache zu beantworten . [ 1 ] Es wurde im Rahmen des IBM -Projekts DeepQA von einem Forschungsteam unter der Leitung von David Ferrucci entwickelt . [ 2 ] Watson wurde nach dem IBM-Gründer und ersten CEO, dem Industriellen Thomas J. Watson , benannt . [ 3 ] [ 4 ]

Das Computersystem wurde ursprünglich entwickelt, um Fragen in der beliebten Quizshow Jeopardy! zu beantworten [ 5 ] und im Jahr 2011 trat das Watson-Computersystem bei Jeopardy! gegen die Champions Brad Rutter und Ken Jennings an [ 3 ] [ 6 ] und gewann den ersten Preis in Höhe von 1 Million US-Dollar. [ 7 ]

Im Februar 2013 kündigte IBM an, dass Watsons erste kommerzielle Anwendung für Entscheidungen zum Nutzungsmanagement in der Lungenkrebsbehandlung am Memorial Sloan Kettering Cancer Center in New York City in Zusammenarbeit mit WellPoint (jetzt Elevance Health ) erfolgen würde. [ 8 ]

Im Jahr 2022 trennte sich IBM von seiner Watson Health-Sparte und gliederte sie in das Unternehmen Merative aus, das später an Francisco Partners , eine amerikanische Private-Equity- Gesellschaft, verkauft wurde. Die Entwicklung der Sparte hatte 4 Milliarden US-Dollar gekostet, der Verkaufspreis lag jedoch bei 1 Milliarde US-Dollar. [ 9 ] Bis 2023 führte Watson zu einem Kursverlust von 10 % bei IBM, verursachte Kosten, die das Vierfache des erzielten Gewinns überstiegen, und zog Massenentlassungen nach sich. [ 10 ]

Beschreibung

Die High-Level-Architektur von IBMs DeepQA, die in Watson verwendet wird [ 11 ]

Watson was created as a question answering (QA) computing system that IBM built to apply advanced natural language processing, information retrieval, knowledge representation, automated reasoning, and machine learning technologies to the field of open domain question answering. The system is named DeepQA (though it did not involve the use of deep neural networks).[1]

IBM stated that Watson uses "more than 100 different techniques to analyze natural language, identify sources, find and generate hypotheses, find and score evidence, and merge and rank hypotheses."[12]

In recent years, Watson's capabilities have been extended and the way in which Watson works has been changed to take advantage of new deployment models (Watson on IBM Cloud), evolved machine learning capabilities, and optimized hardware available to developers and researchers.

Software

Watson uses IBM's DeepQA software and the Apache UIMA (Unstructured Information Management Architecture) framework implementation. The system was written in various languages, including Java, C++, and Prolog, and runs on the SUSE Linux Enterprise Server 11 operating system using the Apache Hadoop framework to provide distributed computing.[13][14][15]

Other than the DeepQA system, Watson contained several strategy modules. For example, one module calculated the amount to bet for Final Jeopardy, according to the confidence score on getting the answer right, and the current scores of all contestants. One module used the Bayes rule to calculate the probability that each unrevealed question might be the Daily Double, using historical data from the J! Archive as the prior. If a Daily Double is found, the amount to wager is computed by a 2-layered neural network of the same kind as those used by TD-Gammon, a neural network that played backgammon, developed by Gerald Tesauro in the 1990s.[16] The parameters in the strategy modules were tuned by benchmarking against a statistical model of human contestants fitted on data from the J! Archive, and selecting the best one.[17][18][19]

Hardware

Das System ist arbeitslastoptimiert und integriert massiv parallele POWER7- Prozessoren. Es basiert auf IBMs DeepQA- Technologie [ 20 ] , mit der es Hypothesen generiert, umfangreiche Daten sammelt und analysiert. [ 1 ] Watson nutzt einen Cluster aus neunzig IBM Power 750-Servern, von denen jeder einen 3,5 GHz POWER7 -Achtkernprozessor mit vier Threads pro Kern verwendet. Insgesamt nutzt das System 2.880 POWER7-Prozessorthreads und 16 Terabyte RAM. [ 20 ]

Laut John Rennie kann Watson 500 Gigabyte (das entspricht einer Million Büchern) pro Sekunde verarbeiten. [ 21 ] IBM-Chefentwickler und Seniorberater Tony Pearson schätzte die Hardwarekosten von Watson auf etwa drei Millionen Dollar. [ 22 ] Seine Linpack- Leistung liegt bei 80 TeraFLOPs , was etwa der Hälfte der Mindestleistung der 500 schnellsten Supercomputer entspricht. [ 23 ] Rennie zufolge wurden alle Inhalte für das Jeopardy-Spiel im Arbeitsspeicher von Watson gespeichert, da Daten auf Festplatten zu langsam gewesen wären, um mit menschlichen Jeopardy-Champions mithalten zu können. [ 21 ]

Daten

Zu den Informationsquellen für Watson gehören Enzyklopädien, Wörterbücher , Thesauri , Nachrichtenartikel und literarische Werke . Watson nutzte außerdem Datenbanken, Taxonomien und Ontologien wie DBpedia , WordNet und YAGO . [ 24 ] Das IBM-Team stellte Watson Millionen von Dokumenten zur Verfügung, darunter Wörterbücher, Enzyklopädien und andere Nachschlagewerke, die es zum Aufbau seines Wissens nutzen konnte. [ 25 ]

Betrieb

Watson parses questions into different keywords and sentence fragments in order to find statistically related phrases.[25] Watson's main innovation was not in the creation of a new algorithm for this operation, but rather its ability to quickly execute hundreds of proven language analysis algorithms simultaneously.[25][26] The more algorithms that find the same answer independently, the more likely Watson is to be correct. Once Watson has a small number of potential solutions, it is able to check against its database to ascertain whether the solution makes sense or not.[25]

Comparison with human players

Ken Jennings, Watson, and Brad Rutter in their Jeopardy! exhibition match

Watson's basic working principle is to parse keywords in a clue while searching for related terms as responses. This gives Watson some advantages and disadvantages compared with human Jeopardy! players.[27] Watson has deficiencies in understanding the context of the clues. Watson can read, analyze, and learn from natural language, which gives it the ability to make human-like decisions.[28] As a result, human players usually generate responses faster than Watson, especially to short clues.[25] Watson's programming prevents it from using the popular tactic of buzzing before it is sure of its response.[25] However, Watson has consistently better reaction time on the buzzer once it has generated a response, and is immune to human players' psychological tactics, such as jumping between categories on every clue.[25][29]

In a sequence of 20 mock games of Jeopardy!, human participants were able to use the six to seven seconds that Watson needed to hear the clue and decide whether to signal for responding.[25] During that time, Watson also has to evaluate the response and determine whether it is sufficiently confident in the result to signal.[25] Part of the system used to win the Jeopardy! contest was the electronic circuitry that receives the "ready" signal and then examines whether Watson's confidence level was great enough to activate the buzzer. Given the speed of this circuitry compared to the speed of human reaction times, Watson's reaction time was faster than the human contestants except when the human anticipated (instead of reacted to) the ready signal.[30] After signaling, Watson speaks with an electronic voice and gives the responses in Jeopardy!'s question format.[25] Watson's voice was synthesized from recordings that actor Jeff Woodman made for an IBM text-to-speech program in 2004.[31]

The Jeopardy! staff used different means to notify Watson and the human players when to buzz,[30] which was critical in many rounds.[29] The humans were notified by a light, which took them tenths of a second to perceive.[32][33] Watson was notified by an electronic signal and could activate the buzzer within about eight milliseconds.[34] The humans tried to compensate for the perception delay by anticipating the light,[35] but the variation in the anticipation time was generally too great to fall within Watson's response time.[29] Watson did not attempt to anticipate the notification signal.[33][35]

History

Development

Seit Deep Blues Sieg über Garry Kasparov im Schach 1997 suchte IBM nach einer neuen Herausforderung. 2004 bemerkte IBM-Forschungsmanager Charles Lickel beim Abendessen mit Kollegen, dass es im Restaurant plötzlich still geworden war. Er entdeckte bald den Grund für die Stille: Ken Jennings , der gerade mitten in seiner erfolgreichen Serie von 74 Spielen bei Jeopardy! steckte . Fast alle Gäste hatten sich mitten im Essen vor den Fernsehern versammelt, um Jeopardy! zu sehen . Lickel war von der Quizshow als möglicher Herausforderung für IBM fasziniert und gab die Idee weiter. 2005 unterstützte ihn IBM-Forschungsmanager Paul Horn und drängte darauf, dass jemand aus seiner Abteilung die Herausforderung annahm, Jeopardy! mit einem IBM-System zu spielen. Obwohl er zunächst Schwierigkeiten hatte, Mitarbeiter zu finden, die bereit waren, sich dieser deutlich komplexeren Herausforderung als dem wortlosen Schachspiel zu stellen, nahm schließlich David Ferrucci das Angebot an. [ 36 ] In Wettbewerben der US-Regierung konnte Watsons Vorgängersystem, ein System namens Piquant, in der Regel nur etwa 35 % der Fragen korrekt beantworten und benötigte oft mehrere Minuten für eine Antwort. [ 37 ] [ 38 ] [ 39 ] Um bei Jeopardy! erfolgreich zu sein , musste Watson innerhalb weniger Sekunden antworten, und damals galten die Aufgaben der Quizshow als unlösbar. [ 25 ]

In initial tests run during 2006 by David Ferrucci, the senior manager of IBM's Semantic Analysis and Integration department, Watson was given 500 clues from past Jeopardy! programs. While the best real-life competitors buzzed in half the time and responded correctly to as many as 95% of clues, Watson's first pass could get only about 15% correct. During 2007, the IBM team was given three to five years and a staff of 15 people to solve the problems.[25]John E. Kelly III succeeded Paul Horn as head of IBM Research in 2007.[40]InformationWeek described Kelly as "the father of Watson" and credited him for encouraging the system to compete against humans on Jeopardy!.[41] By 2008, the developers had advanced Watson such that it could compete with Jeopardy! champions.[25] By February 2010, Watson could beat human Jeopardy! contestants on a regular basis.[42]

During the game, Watson had access to 200 million pages of structured and unstructured content consuming four terabytes of disk storage[13] including the full text of the 2011 edition of Wikipedia,[43] but was not connected to the Internet.[44][25] For each clue, Watson's three most probable responses were displayed on the television screen. Watson consistently outperformed its human opponents on the game's signaling device, but had trouble in a few categories, notably those having short clues containing only a few words.

Although the system is primarily an IBM effort, Watson's development involved faculty and graduate students from Rensselaer Polytechnic Institute, Carnegie Mellon University, University of Massachusetts Amherst, the University of Southern California's Information Sciences Institute, the University of Texas at Austin, the Massachusetts Institute of Technology, and the University of Trento,[11] as well as students from New York Medical College.[45] Among the team of IBM programmers who worked on Watson was 2001 Who Wants to Be a Millionaire? top prize winner Ed Toutant, who himself had appeared on Jeopardy! in 1989 (winning one game).[46]

Jeopardy!

Preparation

Watson demo at an IBM booth at a trade show

Im Jahr 2008 kontaktierten Vertreter von IBM den Jeopardy! -Produzenten Harry Friedman, um die Möglichkeit eines Wettkampfs zwischen Watson und Ken Jennings und Brad Rutter , zwei der erfolgreichsten Kandidaten der Show, zu erörtern. Die Produzenten stimmten zu. [ 25 ] [ 47 ] Watsons Unterschiede zu den menschlichen Spielern hatten während der Planung des Wettkampfs zu Konflikten zwischen IBM und dem Jeopardy! -Team geführt. [ 27 ] IBM äußerte wiederholt Bedenken, dass die Drehbuchautoren Watsons kognitive Defizite beim Verfassen der Fragen ausnutzen und das Spiel so zu einem Turing-Test machen würden . Um diese Bedenken auszuräumen, wählte ein Dritter die Fragen zufällig aus zuvor geschriebenen, aber nie ausgestrahlten Sendungen aus. [ 27 ] Auch Watsons Reaktionszeit beim Drücken des Buzzers gab dem Jeopardy! -Team Anlass zur Sorge. Ursprünglich signalisierte Watson elektronisch, doch das Produktionsteam forderte, dass er wie die menschlichen Kandidaten einen Knopf physisch betätigen sollte. [ 48 ] Selbst mit einem Roboterfinger, der den Buzzer drückte, blieb Watson schneller als seine menschlichen Konkurrenten. Ken Jennings bemerkte: „Wenn man in der Show gewinnen will, ist der Buzzer alles“, und Watson könne „jedes Mal mit minimaler oder gar keiner Abweichung einen mikrosekundengenauen Buzzer auslösen. Menschliche Reflexe können in dieser Hinsicht mit Computerschaltungen nicht mithalten.“ [ 29 ] [ 35 ] [ 49 ] Stephen Baker , ein Journalist, der Watsons Entwicklung in seinem Buch „Final Jeopardy“ dokumentierte , berichtete, dass der Konflikt zwischen IBM und Jeopardy! im Mai 2010 so ernst wurde, dass der Wettbewerb beinahe abgesagt worden wäre. [ 27 ] Zur Vorbereitung baute IBM in einem Konferenzraum an einem seiner Technologiestandorte ein nachgebautes Set auf, das dem von Jeopardy! verwendeten Set nachempfunden war . Menschliche Spieler, darunter ehemalige Jeopardy! -Kandidaten, nahmen ebenfalls an Testspielen gegen Watson teil, die von Todd Alan Crain von The Onion moderiert wurden. [ 25 ] Es wurden etwa 100 Testspiele ausgetragen, von denen Watson 65 % gewann. [ 50 ]

Um Watson in den Fernsehspielen eine physische Präsenz zu verleihen, wurde er durch einen Globus- Avatar repräsentiert , der vom IBM-Symbol „Smarter Planet“ inspiriert war. Jennings beschrieb den Avatar des Computers als „leuchtende blaue Kugel, durchzogen von Gedankenfäden – genau genommen 42 Fäden“ [ 51 ] und erklärte, die Anzahl der Gedankenfäden im Avatar sei ein Insiderwitz, der auf die Bedeutung der Zahl 42 in Douglas Adams ’ „ Per Anhalter durch die Galaxis“ anspielt . [ 51 ] Joshua Davis , der Künstler, der den Avatar für das Projekt entwarf, erklärte Stephen Baker, dass Watson im Laufe des Spiels 36 auslösbare Zustände nutzen konnte, um sein Vertrauen in die korrekte Beantwortung eines Hinweises zu demonstrieren. Er hatte gehofft, 42 Zustände zu finden, um die Anspielung auf „Per Anhalter durch die Galaxis“ weiter zu vertiefen , konnte aber nicht genügend Spielzustände identifizieren. [ 52 ]

Ein Probespiel wurde am 13. Januar 2011 aufgezeichnet, die offiziellen Spiele am 14. Januar 2011. Alle Teilnehmer bewahrten bis zur Ausstrahlung des Spiels im Februar Geheimhaltung über den Ausgang. [ 53 ]

Übungsspiel

In einem Probespiel vor der Presse am 13. Januar 2011 gewann Watson eine Runde mit 15 Fragen gegen Ken Jennings und Brad Rutter mit 4.400 US-Dollar. Jennings erreichte 3.400 US-Dollar und Rutter 1.200 US-Dollar. Vor der letzten Frage, bei der es um 1.000 US-Dollar ging, lagen Jennings und Watson jedoch gleichauf. Keiner der drei Spieler beantwortete eine Frage falsch. [ 54 ]

Erstes Spiel

Die erste Runde wurde am 14. Februar 2011, die zweite am 15. Februar 2011 ausgestrahlt. Das Recht, die erste Kategorie zu wählen, wurde durch ein Losverfahren entschieden, das Rutter gewann. [ 55 ] Watson, dessen Bild auf einem Computerbildschirm und mit einer künstlichen Stimme zu sehen war, beantwortete die zweite Frage korrekt und wählte anschließend die vierte Frage der ersten Kategorie – eine bewusste Strategie, um das Daily Double so schnell wie möglich zu finden. [ 56 ] Watsons Tipp bezüglich des Standorts des Daily Double war richtig. Am Ende der ersten Runde lagen Watson und Rutter mit jeweils 5.000 Dollar gleichauf; Jennings hatte 2.000 Dollar. [ 55 ]

Watsons Leistung wies einige Besonderheiten auf. Einmal wiederholte Watson eine umformulierte Version einer falschen Antwort von Jennings. (Jennings fragte: „Was sind die 20er?“ in Bezug auf die 1920er Jahre. Watson fragte daraufhin: „Was sind die 1920er Jahre?“) Da Watson die Antworten der anderen Kandidaten nicht erkennen konnte, wusste es nicht, dass Jennings dieselbe Antwort bereits gegeben hatte. Ein anderes Mal wurde Watson zunächst die Antwort „Was ist ein Bein?“ gutgeschrieben, nachdem Jennings fälschlicherweise „Was ist: Er hatte nur eine Hand?“ auf einen Hinweis zu George Eyser geantwortet hatte (die richtige Antwort lautete: „Was ist: Ihm fehlt ein Bein?“). Da Watson, anders als ein Mensch, nicht auf Jennings’ Fehler reagieren konnte, wurde entschieden, dass diese Antwort falsch war. Die ausgestrahlte Fassung der Folge wurde so bearbeitet, dass Trebeks ursprüngliche Zustimmung zu Watsons Antwort nicht mehr zu sehen war. [ 57 ] Watson demonstrierte auch komplexe Wettstrategien bei den Daily Doubles, mit einer Wette von 6.435 $ und einer weiteren von 1.246 $. [ 58 ] Gerald Tesauro , einer der IBM-Forscher, die an Watson mitarbeiteten, erklärte, dass Watsons Wetten auf seinem Konfidenzniveau für die jeweilige Kategorie und einem komplexen Regressionsmodell namens Game State Evaluator basierten. [ 19 ]

Watson übernahm in Double Jeopardy! die Führung und beantwortete beide Daily Doubles korrekt. Die zweite Daily Double beantwortete Watson mit einer Konfidenz von 32 % richtig. [ 58 ]

In der Finalrunde von Jeopardy! war Watson jedoch der einzige Kandidat, der die Frage in der Kategorie „US-Städte“ falsch beantwortete („Der größte Flughafen wurde nach einem Helden des Zweiten Weltkriegs benannt ; der zweitgrößte nach einer Schlacht des Zweiten Weltkriegs “). Rutter und Jennings gaben die richtige Antwort Chicago, aber Watsons Antwort lautete: „Was ist Toronto????“, wobei fünf Fragezeichen seine Unsicherheit verrieten. [ 58 ] [ 59 ] [ 60 ] Ferrucci nannte Gründe, warum Watson offenbar eine kanadische Stadt erraten hatte: Die Kategorien geben nur ungenau Aufschluss über die gewünschte Antwort, der Ausdruck „US-Stadt“ kam in der Frage nicht vor, es gibt Städte namens Toronto in den USA , und Toronto in Ontario hat ein Baseballteam der American League . [ 61 ] Chris Welty , der ebenfalls an Watson mitarbeitete, vermutete, dass das System den zweiten Teil des Hinweises, „sein zweitgrößter, für eine Schlacht im Zweiten Weltkrieg“, möglicherweise nicht korrekt interpretiert hatte (dieser Teil war trotz des nachfolgenden Semikolons kein eigenständiger Satzteil und erforderte Kontext, um zu verstehen, dass er sich auf einen zweitgrößten Flughafen bezog ). [ 62 ] Eric Nyberg , Professor an der Carnegie Mellon University und Mitglied des Entwicklerteams, erklärte, der Fehler sei entstanden, weil Watson nicht über das nötige Vergleichswissen verfüge, um diese mögliche Antwort als nicht plausibel auszuschließen. [ 60 ] Obwohl Watsons zweite Wahl – anders als bei Fragen außerhalb der Finalrunde – nicht dem Publikum angezeigt wurde, war sie Chicago. Sowohl Toronto als auch Chicago lagen mit 14 % bzw. 11 % deutlich unter Watsons Konfidenzschwelle. Watson setzte bei dieser Frage lediglich 947 Dollar. [ 63 ]

Das Spiel endete mit Jennings mit 4.800 Dollar, Rutter mit 10.400 Dollar und Watson mit 35.734 Dollar. [ 58 ]

Zweites Spiel

Während der Einleitung scherzte Trebek (ein gebürtiger Kanadier), er habe erst jetzt erfahren, dass Toronto eine US-amerikanische Stadt sei, und Watsons Fehler im ersten Spiel veranlasste einen IBM-Ingenieur, bei der Aufzeichnung des zweiten Spiels eine Jacke der Toronto Blue Jays zu tragen. [ 64 ]

In der ersten Runde konnte Jennings endlich eine Daily-Double-Frage auswählen [ 65 ] , während Watson in der Double-Jeopardy!-Runde zum ersten Mal eine Daily-Double-Frage falsch beantwortete [ 66 ]. Nach der ersten Runde belegte Watson zum ersten Mal im Wettbewerb den zweiten Platz, nachdem Rutter und Jennings kurzzeitig ihre Gewinnsumme erhöhen konnten, bevor Watson antworten konnte [ 66 ] [ 67 ] . Dennoch ging Watson am Ende mit 77.147 Dollar als Sieger hervor und ließ Jennings (24.000 Dollar) und Rutter (21.600 Dollar) hinter sich [ 68 ] .

Endergebnis

Die Preise des Wettbewerbs betrugen 1 Million US-Dollar für den ersten Platz (Watson), 300.000 US-Dollar für den zweiten Platz (Jennings) und 200.000 US-Dollar für den dritten Platz (Rutter). Wie versprochen, spendete IBM Watsons gesamten Gewinn zu 50 % an wohltätige Zwecke, wobei 50 % an World Vision und 50 % an World Community Grid gingen . [ 69 ] Auch Jennings und Rutter spendeten jeweils 50 % ihres Gewinns an ihre jeweiligen Wohltätigkeitsorganisationen. [ 70 ]

In Anerkennung der Leistungen von IBM und Watson fügte Jennings in seiner Antwort bei „Final Jeopardy!“ eine weitere Bemerkung hinzu: „Ich für meinen Teil begrüße unsere neuen Computerherrscher“, eine Anspielung auf einen Witz aus den Simpsons . [ 71 ] [ 72 ] Später schrieb Jennings einen Artikel für Slate , in dem er Folgendes erklärte:

IBM hat gegenüber den Medien damit geprahlt, dass Watsons Fähigkeiten zur Beantwortung von Fragen mehr können, als nur Alex Trebek zu ärgern. Das Unternehmen sieht eine Zukunft, in der Bereiche wie medizinische Diagnostik , Business Analytics und technischer Support durch Software zur Beantwortung von Fragen wie Watson automatisiert werden. So wie im 20. Jahrhundert Fabrikjobs durch neue Fließbandroboter wegfielen, waren Brad und ich die ersten Wissensarbeiter, die von der neuen Generation „denkender“ Maschinen arbeitslos gemacht wurden. „Quizshow-Kandidat“ mag der erste Job sein, der durch Watson überflüssig wird, aber ich bin sicher, es wird nicht der letzte sein. [ 51 ]

Philosophie

Der Philosoph John Searle argumentiert, dass Watson – trotz seiner beeindruckenden Fähigkeiten – nicht wirklich denken kann. [ 73 ] In Anlehnung an sein Gedankenexperiment vom Chinesischen Zimmer behauptet Searle, dass Watson, wie andere Rechenmaschinen auch, lediglich Symbole manipulieren kann, aber nicht deren Bedeutung verstehen kann; allerdings hat Searles Experiment auch Kritiker . [ 74 ]

Tritt gegen Mitglieder des US-Kongresses an.

Am 28. Februar 2011 spielte Watson in einer nicht im Fernsehen übertragenen Jeopardy! -Show gegen Mitglieder des US-Repräsentantenhauses . In der ersten Runde führte Rush D. Holt Jr. (Demokrat aus New Jersey, ein ehemaliger Jeopardy! -Kandidat), der gegen den Computer mit Bill Cassidy (Republikaner aus Louisiana, später Senator aus Louisiana) antrat, vor Watson auf dem zweiten Platz. Die Gesamtpunktzahl aller Spiele ergab jedoch 40.300 US-Dollar für Watson und 30.000 US-Dollar für die beiden Kongressabgeordneten zusammen. [ 75 ]

Christopher Padilla von IBM sagte über das Spiel: „Die Technologie hinter Watson stellt einen bedeutenden Fortschritt im Bereich des Computings dar. Im datenintensiven Umfeld der Regierung kann diese Art von Technologie Organisationen dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und die Art und Weise zu verbessern, wie die Regierung ihren Bürgern hilft.“ [ 75 ]

Anwendungen

Nach der landesweiten Aufmerksamkeit, die Watsons Auftritt bei Jeopardy! im Jahr 2011 erregte , suchte IBM Partnerschaften in verschiedenen Branchen – von Bildung über Wetter und Krebsforschung bis hin zu Chatbots im Einzelhandel –, um Unternehmen von Watsons angeblichen Fähigkeiten zu überzeugen. Dies führte letztendlich dazu, dass Watson kein gewinnbringendes Produkt für das Unternehmen fand. [ 10 ]

Im Jahr 2011 argumentierte der General Counsel von IBM in der „National Law Review“, dass die Anwaltschaft durch Watson effizienter und besser werden würde. [ 76 ] Nach der nationalen Aufmerksamkeit, die ihnen die Quizshow „Jeopardy!“ bescherte, startete IBM ein letztlich erfolgloses und kostspieliges Projekt. Ausgangspunkt war der Versuch des Memorial Sloan Kettering Cancer Center, Watson zur Unterstützung von Ärzten bei der Diagnose und Behandlung von Krebspatienten einzusetzen. Die Entwicklung der Abteilung kostete schließlich 4 Milliarden US-Dollar, wurde aber 2022 für ein Viertel davon – 1 Milliarde US-Dollar – verkauft. [ 9 ] Bis 2023 führte Watson zu einem Kursverlust von 10 % bei IBM, verursachte Kosten, die das Vierfache des Gewinns überstiegen, und Massenentlassungen. [ 10 ]

From 2012 through the late 2010s, Watson's technology was used to create applications—mostly discontinued[77] to help people make decisions in a variety of areas, among them:

  • diagnosing cancer and treatment plans,[78]
  • retail shopping,[79]
  • medical equipment purchasing,[80]
  • cooking and recipes,[81][82]
  • water conservation,[83]
  • hospitality management,[84]
  • human genetic sequencing,[84]
  • music development and identification,[85]
  • weather forecasting[86]
  • to sell ads with weather forecasts,[87]
  • to tutor students,[88]
  • and tax preparations,[89]

In 2021, technology reporter at The New York Times for Steve Rohr, explained:

The company's missteps with Watson began with its early emphasis on big and difficult initiatives intended to generate both acclaim and sizable revenue for the company, according to many of the more than a dozen current and former IBM managers and scientists interviewed for this article. Several of those people asked not to be named because they had not been authorized to speak or still had business ties to IBM.

— Steve Rohr, "What Ever Happened to IBM's Watson?", The New York Times[77]

Writing in The Atlantic in 2023, Mac Schwerin argued that IBM's leadership fundamentally did not understand the technology, leading to the hardship and strain caused by the project, saying:

But the suits in charge went after the bigger and more technically challenging game of feeding the machine entirely different types of material. They viewed Watson as a generational meal ticket.

— Mac Schwerin, "America Forgot About IBM Watson. Is ChatGPT Next?", The Atlantic[90]

Letztendlich erfüllte sich IBMs ursprüngliche Vision von Watson als transformativer Technologie, die ganze Branchen revolutionieren sollte, nicht wie erwartet. [ 91 ] Watsons Fähigkeiten eigneten sich primär für spezifische Aufgaben, wie die Verarbeitung natürlicher Sprache für Quizspiele, anstatt für die allgemeine Lösung kommerzieller Probleme. [ 92 ] Die Diskrepanz zwischen Watsons Fähigkeiten und IBMs Marketingstrategie trug maßgeblich zu Watsons kommerziellen Schwierigkeiten und seinem letztendlichen Niedergang bei. Die übertriebenen Behauptungen über Watsons Fähigkeiten führten zudem dazu, dass sich die öffentliche Meinung gegen Watson und künstliche Intelligenz im Allgemeinen wandte. [ 77 ]

Zwischen 2019 und 2023 verlagerte IBM seinen Fokus auf eine separate Initiative namens WatsonX, die sich deutlich von Watson unterscheidet und auf eine engere, branchenspezifische Technologie innerhalb der Cloud-Computing- und plattformbasierten Strategien von IBM ( IBM Watsonx) abzielt . [ 77 ] [ 10 ]

Gesundheitspflege

IBM Watson wurde zur Analyse medizinischer Datensätze eingesetzt, um Ärzten Hilfestellung bei Diagnosen und Behandlungsentscheidungen bei Krebserkrankungen zu geben. [ 93 ] [ 94 ] Sobald ein Arzt eine Anfrage an Watson stellte, startete das System einen mehrstufigen Prozess: Zunächst wurde die Eingabe analysiert, um wichtige Informationen zu identifizieren. Anschließend wurden Patientendaten untersucht, um relevante medizinische und erbliche Vorgeschichten aufzudecken. Schließlich wurden verschiedene Datenquellen verglichen, um Hypothesen aufzustellen und zu testen. [ 95 ] [ 94 ]

IBM behauptete, Watson könne auf ein breites Spektrum an Quellen zurückgreifen, darunter Behandlungsleitlinien, elektronische Patientenakten und Forschungsmaterialien. [ 94 ] Später gaben Unternehmensvertreter jedoch dem Datenmangel die Schuld am letztendlichen Scheitern des Projekts. [ 9 ]

Bemerkenswerterweise war Watson nicht am eigentlichen Diagnoseprozess beteiligt, sondern unterstützte Ärzte bei der Auswahl geeigneter Behandlungsoptionen für bereits diagnostizierte Patienten. [ 96 ] Tatsächlich ergab eine Studie mit 1.000 komplexen Patientenfällen, dass Watsons Empfehlungen in beeindruckenden 99 % der Fälle mit denen menschlicher Ärzte übereinstimmten. [ 97 ]

IBM established partnerships with the Cleveland Clinic,[98] the MD Anderson Cancer Center, and Memorial Sloan-Kettering Cancer Center to further its mission in healthcare. In 2011, IBM entered into a research partnership with Nuance Communications and physicians at the University of Maryland and Harvard to develop a commercial product using Watson's clinical decision support capabilities. IBM partnered with WellPoint (now Anthem) in 2011 to utilize Watson in suggesting treatment options to physicians,[99] and in 2013, Watson was deployed in its first commercial application for utilization management decisions in lung cancer treatment at Memorial Sloan-Kettering Cancer Center.[8] The Cleveland Clinic collaboration aimed to enhance Watson's health expertise and support medical professionals in treating patients more effectively. However, the MD Anderson Cancer Center pilot program, initiated in 2013, ultimately failed to meet its goals and was discontinued after $65 million in investment.[100][101][98]

In 2016, IBM launched "IBM Watson for Oncology", a product designed to provide personalized, evidence-based cancer care options to physicians and patients.[91] This initiative marked a significant milestone in the adoption of Watson's technology in the healthcare industry. Additionally, IBM partnered with Manipal Hospitals in India to offer Watson's expertise to patients online.[102][103]

The company ultimately faced challenges in the healthcare market, with no profit and increased competition.[91] In 2022, IBM announced the sell-off of its Watson Health unit to Francisco Partners, marking a significant shift in the company's approach to the healthcare industry.[91][9]

IBM Watson Group

Am 9. Januar 2014 kündigte IBM die Gründung einer Geschäftseinheit rund um Watson an. [ 104 ] Die IBM Watson Group wird ihren Hauptsitz im Silicon Alley in New York City haben und 2.000 Mitarbeiter beschäftigen. IBM investierte eine Milliarde US-Dollar in den Aufbau der Abteilung. Die Watson Group wird drei neue Cloud -basierte Dienste entwickeln: Watson Discovery Advisor, Watson Engagement Advisor und Watson Explorer. Watson Discovery Advisor konzentriert sich auf Forschungs- und Entwicklungsprojekte in der Pharmaindustrie , im Verlagswesen und in der Biotechnologie . Watson Engagement Advisor fokussiert sich auf Self-Service-Anwendungen, die auf Basis von natürlichsprachlichen Fragen von Geschäftsanwendern Erkenntnisse gewinnen. Watson Explorer unterstützt Unternehmensanwender dabei, datenbasierte Erkenntnisse mithilfe föderierter Suche einfacher zu finden und zu teilen. [ 104 ] Das Unternehmen legt außerdem einen Risikokapitalfonds in Höhe von 100 Millionen US-Dollar auf, um die Anwendungsentwicklung für kognitive Anwendungen zu fördern. Laut IBM hat sich die Geschwindigkeit des cloudbasierten, unternehmensgerechten Watson um das 24-Fache erhöht – eine Leistungssteigerung von 2.300 Prozent. Gleichzeitig hat sich die physische Größe um 90 Prozent reduziert – von der Größe eines Schlafzimmers auf die von drei übereinandergestapelten Pizzakartons. [ 104 ] IBM-CEO Virginia Rometty erklärte, sie wolle, dass Watson innerhalb von zehn Jahren einen Jahresumsatz von 10 Milliarden US-Dollar generiert. [ 105 ] 2017 gründeten IBM und das MIT ein gemeinsames Forschungsprojekt im Bereich Künstliche Intelligenz. IBM investierte 240 Millionen US-Dollar in das MIT–IBM Watson AI Lab, das in Partnerschaft mit dem MIT Forscher aus Wissenschaft und Industrie zusammenbringt, um die KI-Forschung voranzutreiben. Die Projekte reichen von Computer Vision und NLP bis hin zur Entwicklung neuer Methoden, um faire, zuverlässige und sichere KI-Systeme zu gewährleisten. [ 106 ] Im März 2018 prägte IBM-CEO Ginni Rometty den Begriff „Watsons Gesetz“, das die „Nutzung und Anwendung in Unternehmen, Smart Cities, Verbraucheranwendungen und im Alltag“ beschreibt. [ 107 ]

Siehe auch

Referenzen

  1. ^ a b c „DeepQA-Projekt: FAQ“ . IBM . 22. April 2009. Archiviert vom Original am 29. Juni 2011. Abgerufen am 11. Februar 2011 .
  2. ^Ferrucci, David; Levas, Anthony; Bagchi, Sugato; Gondek, David; Mueller, Erik T. (2013-06-01). "Watson: Beyond Jeopardy!". Artificial Intelligence. 199: 93–105. doi:10.1016/j.artint.2012.06.009.
  3. ^ abHale, Mike (February 8, 2011). "Actors and Their Roles for $300, HAL? HAL!". The New York Times. Retrieved February 11, 2011.
  4. ^"The DeepQA Project". IBM Research. 22 April 2009. Archived from the original on June 29, 2011. Retrieved February 18, 2011.
  5. ^"Dave Ferrucci at Computer History Museum – How It All Began and What's Next". IBM Research. December 1, 2011. Archived from the original on March 13, 2012. Retrieved February 11, 2012.
  6. ^Loftus, Jack (April 26, 2009). "IBM Prepping 'Watson' Computer to Compete on Jeopardy!". Gizmodo. Archived from the original on July 31, 2017. Retrieved September 18, 2017.
  7. ^"IBM's "Watson" Computing System to Challenge All Time Henry Lambert Jeopardy! Champions". Sony Pictures Television. December 14, 2010. Archived from the original on June 16, 2013.
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