Gisteren vond het IBM BusinessConnect plaats. Op deze conferentie wordt onder andere gediscussieerd over hoe Big Data Analytics van belang kunnen zijn voor verschillende takken in de zakenwereld. Een van de sprekers hier was Marc Teerlink, één van de leden van het team dat supercomputer Watson heeft ontwikkeld. Voor Numrush een uitgelezen kans om Marc Teerlink wat vragen te stellen over Watson!
Watson wordt vaak een supercomputer genoemd, vooral bekend van het verslaan van de topkampioenen van Jeopardy!. Watson gaf zijn antwoorden in deze quiz op basis van wat ze bij IBM ‘calculated confidence’ noemen. Dit werkt als volgt: eerst analyseert de computer de vraag, vervolgens vergelijkt de computer alle bronnen die het tot zijn beschikking heeft om tot het best mogelijke antwoord te komen.
Watson is dus niet geprogrammeerd maar gaat zelf op zoek naar verbanden, zowel om taal te leren als om inhoud te begrijpen. Dit wordt ook wel cognitive analytics genoemd. Cognitive analytics benaderd hetzelfde gevoel dat wij als mensen hebben, “waar ben ik meer zeker van” ofwel in hoeverre is wat we hebben geleerd meer betrouwbaar.
Marc Teerlink legt uit: “Betrouwbaarheid komt uit verschillende factoren. Ten eerste vraagt Watson: Heb ik de vraag goed begrepen? Daarvoor is context nodig.” Hij geeft een voorbeeld van zoeken op de termen ‘Paris Hilton’, dan wil je niet altijd de popster, maar soms een hotel in Parijs vinden. “We kunnen hiervoor een tegenvraag stellen, waardoor de betrouwbaarheid vergroot wordt.”
“Ten tweede, welke bronnen ga ik hier nu voor gebruiken? Omdat ik weet in welke context de vraag gesteld is kan ik zeggen ‘ik ga niet kijken in…, maar ik ga kijken in…’. Dit heeft te maken met hoeveel fact-checking doet deze bron en hoe vaak heeft deze bron in het verleden het wel of niet mis gehad.” Dit wordt volgens Teerlink bij iedere vraag opnieuw uitgerekend, waardoor er fouten in bronnen uit de database gehaald kunnen worden en de betrouwbaardsheidscore van de bron meegenomen kan worden.
Op basis van deze betrouwbaarheid wordt een aantal mogelijke antwoorden geproduceerd. Mocht er geen enkel antwoord betrouwbaar genoeg zijn, dan zal Watson dit aangeven en geen antwoord kunnen geven op de vraag. Teerlink blijft echter benadrukken dat Watson een advies geeft en geen definitief antwoord.
Watson in de medische wereld
Watson wordt nu ingezet bij pilots in de medische wereld. Hiervoor heeft Watson honderdduizenden cases geanalyseerd en een diagnose gesteld. Dit bleek in veel gevallen te kloppen. “Watson is absoluut een ondersteunend middel en geeft een second-opinion op jezelf als arts,” aldus Teerlink. Artsen kunnen met Watson sneller en beter diagnoses stellen.
Hiervoor maakt Watson gebruik van casefiles en patiëntendossiers. Dat artsen bekend staan om hun beroerde handschrift maakt niet uit. Watson is namelijk in staat tot ‘machine-learning’. “Handschriften zijn namelijk consistent. Als je er één keer door heen bent gegaan, kun je hier van leren. Bij dezelfde vraag wordt opnieuw een antwoord gezocht. Wat was de vorige keer het antwoord? Is er iets veranderd? Nee, mooi. Ja, welk antwoord is dan het juiste?”
I, Robot?
Machines en technologie zijn dus in staat om steeds meer te leren. Cognitive technologie leert zelfs hoe het met mensen om moet gaan, in plaats van dat mensen leren hoe ze met technologie om moeten gaan. Toch hoeven we niet te vrezen voor ‘I, robot’-achtige scenario’s.
“De moraliteit van robots en machines ligt bij jou en mij; bij mensen. Wij kunnen zelf kiezen wat we delen. Je kunt het altijd zelf aan of uit zetten.” “In elke samenleving hebben we sociaal gewenst gedrag. Willen we dat technologie dat leert? Daar heb ik geen antwoord op. Wel zien we dat zoekmachines aan de hand van mijn gedrag zinnen snel afmaakt op basis van mijn gedrag.” Dit zal steeds meer worden, volgens Teerlink. Steeds meer sensoren zullen taal, gevoel en bewegingen kunnen herkennen. Hierover is meer te lezen op IBM´s site Five out of Five.
“Een uitdaging is dat predictive analytics [op basis van data voorspellingen doen over bijvoorbeeld voorkeuren] de overhand krijgen. Hoe ontdek je die ene nieuwe plaat dan nog? Hoe ontdek je nieuwe dingen? Hier ligt nog een uitdaging voor bedrijven en data scientists,” geeft Teerlink aan.
Een rol hierin lijkt weggelegd voor marketing, maar hoe dit gaat lopen is voorlopig nog afwachten.