Is Watson de mens de baas?

Nu IBM's nieuwste vinding Watson in februari dit jaar de beste spelers uit de populaire Amerikaanse kennisquiz Jeopardy heeft verslagen lijkt de tijd aangebroken dat de computer de mens in denkkracht overtreft. Het technologieconcern zelf ziet het computersysteem dat vragen in natuurlijke taal op elk denkbaar terrein razendsnel kan beantwoorden meer als een assistent van de mens dan als een meester.

Om de betekenis en de impact van Watson te duiden sprak IT Executive met IBM-medewerker Marc Teerlink die nauw betrokken is bij de ontwikkeling van het systeem.

Veel Nederlanders kennen Jeopardy niet. Was het moeilijk voor Watson om deze quiz te winnen?

“Als je kijkt naar de tegenstanders waar Watson van gewonnen heeft dan waren dat niet bepaald de eerste de beste. Deze Ken Jennings en Brat Rutter zijn de beste spelers uit de geschiedenis van deze quiz die enkele decennia op de Amerikaanse televisie te zien is geweest. Beide spelers hebben zonder onderbreking ronden achter elkaar gewonnen en waren bijzonder snel in hun antwoord op vragen. Van hen heeft Watson deze quiz gewonnen. Dat is best een prestatie want daarvoor moest Watson in natuurlijke taal gestelde vragen over verschillende domeinen heen begrijpen en razendsnel het juiste antwoord vinden. Het computersysteem verschilt wezenlijk van gangbare zoekmachines omdat het geen honderden treffers op een vraag geeft over bijvoorbeeld de omzet van IBM. Je krijgt alleen het correcte antwoord op deze vraag.

Dat is complex, want heel vaak hebben woorden meerdere betekenissen. Neem de woorden Paris Hilton. Heb je het hier over de erfgenamen van een bekende hotelketen of over een hotel dat zich in deze Franse hoofdstad bevindt. Voor het beantwoorden van een vraag over dit onderwerp zul je in verschillende bronnen moeten kijken van een officiële bibliotheek tot een roddelrubriek en inschatten welke betekenis de meeste relevantie heeft. Tegelijkertijd is Watson zelf lerend in meerdere domeinen. Met deze verworvenheden brengt Watson nu concreet in de praktijk wat veel mensen zich decennia hebben voorgesteld bij kunstmatige intelligentie. IBM heeft het alleen liever over dqa: deep questions en answers.

Watson is niet een rekencluster van computers dat over één database beschikt met bijbehorend stelsel van indexen dat deze informatie ontsluit. Nee het is een combinatie van verschillende statistische en mathematische optimalisatie-modellen dat zich bijvoorbeeld door de hele bibliotheek van de New York Times van midden negentiende eeuw kan worstelen en daar vervolgens allerlei vragen over kan beantwoorden. Niet omdat deze informatie geconverteerd is en omgezet is in geïndexeerde informatie in een database. Dat zou namelijk betekenen dat je de vraag maar op een beperkt aantal manier zou kunnen stellen om het goede antwoord te krijgen. Watson stelt vast wat de meest waarschijnlijke interpretatie van de vraag is en zoekt vervolgens in de oorspronkelijke bronnen naar het correcte antwoord en geeft aan wat de mate van waarschijnlijkheid is van het antwoord.”

Wat is jouw bijdrage geweest aan Watson?

“Ik heb een wetenschappelijke achtergrond in consumenten psychologie. Aan de basis van het systeem staat een kleine groep van vijfentwintig wetenschappers die Watson daadwerkelijk ontwikkeld heeft. Ik maak onderdeel uit van het team om deze kerngroep heen die er speciaal op gericht is om Watson en aanverwante producten zo snel mogelijk op de markt te brengen. Na de ontwikkeling van Deep Blue – de schaakcomputer die wereldkampioen Garry Kasparov in 1997 versloeg – kostte het twee jaar voordat onderdelen van deze schaakcomputer klaar voor de markt waren. Watson is opgebouwd uit bestaande en reeds beproefde onderdelen. Nieuw is de toepassing van deze modellen en algoritmen op taalbegrip, waarschijnlijkheid, sentiment en het verschijnsel 'next best answer'. Tijdens de ontwikkeling is al nagedacht over de toepassing van deze technologie waardoor de afzet op de markt een stuk sneller zal gaan.”

Wat is het verschil tussen Watson en Deep Blue?

“Deep Blue was een supercomputer die Kasparov met schaken versloeg. Dit systeem rekende aan de hand van een op het schaakspel geënte algoritme de mogelijkheden van verschillende zetten door en zorgde er met zijn enorme rekenkracht voor dat het de beste zetten koos en zo de wereldkampioen schaken versloeg. Deep Blue was een systeem dat met één spelmodel een kampioen op een heel specifiek terrein kon verslaan. Watson kan veel complexere taken aan. Het is een computersysteem dat natuurlijke taal begrijpt en in milliseconden antwoorden kan geven op tal van terreinen. Voor die complexe taak is er niet één maar zijn er maar liefst duizenden algoritmes nodig. Het algoritme dat het kloppend hart vormde van Deep Blue is daar maar één van. De grootste uitdaging bij Watson was het snel geven van antwoorden. In de termen van het systeem heb je het dan over de optimalisatie van deze algoritmen. Daar heeft IBM veel aan moeten verbeteren. Twee jaar geleden kostte het nog twee dagen om een vraag te interpreteren en het antwoord erbij te leveren. In Watson is dat teruggebracht tot 0,05 seconden. Door de volgorde tussen de toepassing van deze algoritmen te optimaliseren is de meeste tijdwinst gehaald. Maar ook het serversysteem van Watson is krachtiger geworden. De hardware is honderd keer sneller dan Deep Blue en heeft nu evenveel rekenkracht als 10 procent van het menselijk brein.”

Wat voor werkt krijgt Watson straks toegeschoven?

“Een hele duidelijke is de gezondheidszorg. Er zijn vier medische instellingen in de VS die proeven hebben gedaan met Watson waaronder de universiteitsziekenhuizen van Maryland en Columbia. In de gebruikelijke opstelling van arts en patiënt was in deze proeven niets veranderd. Watson beluisterde op de achtergrond het gesprek tussen deze twee personen en hielp als een assistent de arts mee bij het vaststellen van de diagnose en bij het selecteren van mogelijke behandelingen. Watson verstond wat er gezegd werd, haalde het patiëntendossier erbij, vergeleek dit met de medische literatuur waar vergelijkbare klachten besproken werden en beschikte over bronnen van farmaceutische bedrijven waar bijwerkingen van medicijnen in beschreven stonden. Watson was goed in het stellen van de juiste controlevragen. Neem het voorbeeld van een patiënt met jeuk, waarbij Watson met de vraag op de proppen kwam of de patiënt wellicht niet goed gekookte shiitake-paddenstoelen had gegeten. Met hulp van Watson kunnen artsen zich veel meer richten op de conversatie met de patiënt. Het is nog steeds de arts die zijn verstand moet gebruiken. De controlevragen die Watson suggereert stellen deze behandelaar alleen in staat om minder fouten te maken bij het voorschrijven van medicijnen of voorkomt dat er te snel een diagnose gesteld wordt.”

Maar Watson kan zich ook ontfermen over bedrijfsinformatie. Dan kom je op het terrein wat wij big data noemen. Bedrijfsinformatie groeit razendsnel. Dat geldt voor de officiële, netjes geordende transactiedatabase. Maar ook informatie daar buiten is van essentiële betekenis en deze informatiepoel groeit nog veel sneller. Een bedrijf dat een antwoord wil krijgen wie zijn producten precies kopen wil weten wat er over zijn merken staat in analistenrapporten, maar vooral ook wat er op openbare bronnen op het web over deze merken gezegd wordt. Watson neemt alle informatie zo ruw mogelijk tot zich van documenten tot blogs en laat daar zijn analyses op los. Dat is heel wat anders dan zoeken in gestructureerde data met een onderliggend datawarehouse en een voorspelbaar transactiesysteem. Watson analyseert wat er op internet en in kranten over merken geschreven wordt en distilleert de kernwoorden uit deze sentimenten. Dat is voor grote concerns die niet direct met de consumenten van hun producten in contact staan een revolutie. Watson kan internet afstruinen en sentimenten vaststellen of mensen op internet meer communiceren over kleding dan over gadgets bijvoorbeeld. Dit soort informatie kan als basis dienen om met promotiecampagnes voor wederverkopers de verkoop van producten heel gericht te stimuleren of bedrijven kunnen er veel gerichter mee adverteren.”

De alwetendheid van Watson is ook beangstigend. Hoe kijkt IBM hier tegenaan?

“Ik kan me die emotie heel goed voorstellen, maar als je kijkt naar de medische toepassing van Watson dan is het nog steeds de arts die de knoop over jouw diagnose doorhakt. Die beslissing wordt dus nog steeds door een mens genomen en niet door de computer. Daarnaast is het ook belangrijk om te onderstrepen dat er bij Watson eigenlijk geen sprake is van kunstmatige intelligentie. Watson denkt bijvoorbeeld niet autonoom. Hij hoort een vraag en vertaalt die zo snel mogelijk naar de meest waarschijnlijke antwoorden. Naar schatting is er pas over vier jaar een systeem ontwikkeld dat in zijn rekenkracht het menselijk brein overtreft. Maar ook dan zal het zo zijn dat er sprake is van een computersysteem dat het zonder het morele kompas van een geweten moet stellen. Dat blijft in handen van de mens.”