Wie ein jahrhundertealter Technologieriese mit KI ein Comeback feiert

Sophie Vandebroek

Sophie VandebroekJustin Saglio

IBM ist vielleicht nicht der sexyste Technologieriese im Vergleich zu Google oder Apple oder dem neuesten innovativen Startup. Aber es gibt es seit 1911, also muss es etwas richtig machen.

Sein Geheimnis ist seine Forschungsabteilung mit 3.000 Forschern, die auf 12 Standorte verteilt sind, auf die sich das Unternehmen verlässt, um über Trends in neuen Technologien auf dem Laufenden zu bleiben. Seit Jahrzehnten verfolgt das Unternehmen einen jährlichen Prozess zur Schaffung und Anpassung von Geschäftseinheiten im Lichte dessen, was sich am Horizont abzeichnet.



Der Prozess ist sicherlich nicht perfekt. In seiner Blütezeit war IBM ein Kraftpaket der KI-Forschung, verantwortlich für wichtige Meilensteine ​​wie das Lehren einer Maschine, Dame zu spielen und den besten menschlichen Schachspieler zu schlagen. Jetzt gehen diese Schlagzeilen an Newcomer wie OpenAI und DeepMind. Inzwischen hat IBM einen Rufpreis dafür bezahlt Watson übertreiben .

Aber das Unternehmen hat ein Comeback im Auge, insbesondere seit es vor zwei Jahren eine Partnerschaft mit dem MIT eingegangen ist, um Forscher und geistiges Eigentum zu teilen. Bei EmTech Next, der Veranstaltung des MIT Technology Review zur Zukunft der Arbeit, luden wir Sophie Vandebroek, Vizepräsidentin für Partnerschaften mit neuen Technologien, ein, ihre Strategie für langfristige Innovation vorzustellen.

Das Folgende ist eine Mischung aus Auszügen aus den Fragen und Antworten, die wir auf der Bühne hatten, und einer Reihe von Folgefragen, die wir nach der Veranstaltung gestellt haben. Die Antworten wurden aus Gründen der Länge und Klarheit bearbeitet.

Als Sie zu IBM kamen, hatte das Unternehmen seine Position als Kraftpaket in der KI-Forschung irgendwie verloren. Führen Sie uns durch, wie Sie diese Herausforderung angegangen sind, als Sie zum ersten Mal darüber nachgedacht haben.

Was IBM gut tut, um einen Blick auf die nächsten Schritte zu werfen, ist, dass wir jährlich einen globalen Technologieausblick [GTO] erstellen. Forscher helfen uns zu sehen, was sich am Horizont abzeichnet, und sagen: Hey, halte Ausschau nach diesen bedeutenden Trends, die das Unternehmen entweder überrumpeln oder es dem Unternehmen und unseren Kunden wirklich ermöglichen könnten, das nächste Milliardengeschäft aufzubauen. So denken wir darüber.

Als ich anfing, leitete ich diesen Prozess der GTO. Wir haben sehr schnell entschieden, dass KI eine dieser Technologien ist, die sich auf einer exponentiellen Kurve bewegt. KI war in der Vergangenheit mehrmals ein Ergebnis dieser globalen Technologieaussichten, beispielsweise als das Gesundheitsgeschäft von Watson und Watson für die Sicherheit usw. gegründet wurden. Aber wir dachten, wir sollten es einfach auffrischen und sehr ganzheitlich betrachten und alles berücksichtigen das ist in den letzten jahren passiert.

Wie läuft der GTO-Prozess ab?

Es ist ein einjähriger Prozess, der mit dem Tag endet, an dem IBM Research Empfehlungen zu neuen Technologien abgibt, die die Möglichkeit haben, das nächste Milliardengeschäft für IBM zu schaffen. Wir nutzen Tools wie Github, wo Leute ihre Ideen posten können, um es zu einem sehr transparenten Prozess zu machen. Alle Mitarbeiter von IBM Research können abstimmen und Ratschläge erteilen, und das Führungsteam überprüft regelmäßig, was dabei herauskommt.

Das erste halbe Jahr ist also eine Phase der Ideensammlung, die wir dann im Frühsommer auf die sehr wichtigen übergeordneten Themen eingrenzen. In manchen Jahren ist es nur ein Thema, wie vor zwei Jahren, als wir KI gemacht haben. Den ganzen Sommer über werden die Themen verfeinert, und im frühen Herbst fangen wir an, uns anzusehen, was die VC-Community sagt und was die Konkurrenz tut. Wir führen zusätzliche detaillierte Markt- und Wettbewerbsrecherchen durch, um die Botschaft zu verstärken. Das Blockchain-Geschäft ist aus diesem Prozess hervorgegangen; auch das neue Geschäft von Watson Security.

IBM ist ein Unternehmen, das mehr als ein Jahrhundert alt ist. Es ist ein großes Schiff mit Hunderttausenden von Mitarbeitern, also müssen Sie sicherstellen, dass das Schiff weiterhin in eine erfolgreiche Richtung geht. Diese Art von Prozessen bringt wirklich das gesamte Unternehmen zusammen und lässt sie sich auf das Wesentliche konzentrieren.

Als Sie beigetreten sind, haben Sie sich sehr schnell entschieden, das MIT-IBM Watson AI Lab vorzuschlagen. Wieso den?

Sowohl IBM als auch MIT sind außergewöhnliche Institutionen an der Ostküste. An der Westküste gibt es viele Unternehmen, die in KI investieren und mit Universitäten an der Westküste zusammenarbeiten. Einige Unternehmen haben im Grunde die ganze Abteilung bekommen, wie das, was in passiert ist Carnegie Mellon und Uber [Letzteres hat das Top-Robotiklabor des Ersteren entkernt] – das ist natürlich ein schlechtes Modell. Ich bin auch seit einem Jahrzehnt im Beratungsausschuss des Dekans für Ingenieurwissenschaften am MIT. Beide Institutionen könnten wirklich mit sehr geringen zusätzlichen Investitionen die nächste Stufe der Suche nach Intelligenz erreichen, wie das MIT nach der Einrichtung des Labors anfing, es zu nennen.

Also haben wir diesen Vorschlag mit viel Zustimmung von all meinen Kollegen bei IBM gemacht, um das MIT-IBM Watson AI Lab zu gründen. Bei IBM arbeiten von rund 5.000 Forschern in unserer Community (einschließlich Studenten und Praktikanten) 1.500 an künstlicher Intelligenz – entweder an den Kernalgorithmen der KI oder an der Anwendung in der Industrie. Also [das neue Labor] würde sich nicht auf Probleme konzentrieren, auf die sich diese große Community bereits konzentriert hat. Wir wollten uns wirklich auf die schwierigsten Probleme konzentrieren, bei denen man einfach die besten und brillantesten Leute der Welt braucht.

Und was ist die Wirkung, die Sie von dieser Zusammenarbeit gesehen haben? Wie hat es die bestehende KI-Forschung verbessert?

Diese Zusammenarbeit hat die IBM Forschung erneut auf die Lösung bedeutender grundlagenwissenschaftlicher Probleme in der KI konzentriert. IBM entscheidet nicht nur darüber, welche Projekte im Labor ausgewählt werden. Es wird von einem Lenkungsausschuss mit drei MIT-Mitgliedern und drei IBM-Mitgliedern durchgeführt, der von einem Direktor aus jeder Organisation gemeinsam geleitet wird. Einmal im Jahr veröffentlichen wir eine Ausschreibung für unsere vier Forschungssäulen: KI-Kernalgorithmen, Physik der KI, angewandte KI in der Industrie und durch KI ermöglichter Wohlstand. Diese Projekte werden dann gemeinsam vom Lenkungsausschuss geprüft und ausgewählt. Wir hatten beim ersten Mal 186 Vorschläge und wir haben 49 finanziert. Dieser Prozess zwingt uns dazu, uns mit den schwierigen wissenschaftlichen Forschungsproblemen zu befassen, die nicht nur angewandt werden.

Unsere Forscher sind auch Teil der Produktforschungsgemeinschaft, die sehr gut in der Umsetzung von Produkt-Roadmaps ist. Wir haben viele Jahrzehnte lang eine Roadmap nach dem Moore’schen Gesetz gemacht, bei der wir zum Beispiel Transistoren immer kleiner machen wollten. Wir haben eine ähnliche Roadmap für Quanten. Bei der Grundlagenforschung geht es also darum, an vorderster Front zu wissen, was KI heute leisten kann, und die Grenzen ständig nach außen zu verschieben.

Warum haben Sie sich für dieses Modell der Zusammenarbeit entschieden?

Der Grund dafür ist, dass die IBMer von Anfang an wirklich wissen, was in dem Projekt vor sich geht. Gemeinsam melden wir Patente an. Ein Großteil der Technologie ist Open Source, da die Studenten natürlich in der Lage sein müssen, Hausarbeiten zu schreiben und ihre Doktorarbeit zu schreiben usw. Aber von Anfang an dabei zu sein, wird es dann ermöglichen, die Technologien, die sinnvoll sind, wirklich in die Produktstraße einzubetten Karten.

Vor einigen Monaten haben wir die Vereinbarung mit dem MIT ausgeweitet, um weitere Unternehmen in dieses Konsortium aufzunehmen. Wenn Ihr Unternehmen also interessiert ist, können Sie dem MIT-IBM Watson AI Lab als Mitglied beitreten. Die Unternehmen sind nicht Teil der Forschungsprojekte, aber sie haben Zugang zu den Forschungsprojekten, und sie haben Zugang zu geistigem Eigentum einer Teilmenge der Projekte. Bisher haben sich vier angemeldet.

Welche anderen Arten von Kooperationen möchten Sie weiter aufbauen?

Wir wollen mit einer Vielzahl von Branchen zusammenarbeiten. Alles, was aus diesen Forschungsprogrammen hervorgeht, wird für die meisten Branchen positiv und wertvoll sein, wenn es funktioniert. Wir wollen also etwa ein Dutzend Schlüsselunternehmen gewinnen, die ihr Fachwissen, ihre Schwachstellen, ihre Träume und ihre Daten wirklich in das Konsortium einbringen können.

Als wir das Original-Labor mit dem MIT eingerichtet haben, haben wir Professoren und Studenten auch keine Grenzen gesetzt, um Startups zu gründen. Wir hoffen, dass viele Startups aus diesem Labor hervorgehen, die mit KI zu tun haben und in der Community von Cambridge und Boston angesiedelt sind. Natürlich ist das Lab neu – im September feiern wir den zweiten Jahrestag –, aber hoffentlich werden bald Startups daraus hervorgehen, um ein ganzes Ökosystem zu schaffen.

Was ist Ihre fünf- und zehnjährige Vision für Partnerschaften mit neuen Technologien?

Ich denke, das gesamte Ökosystem – Unternehmen, Universitäten und Startups – wird immer wichtiger. Bei unserer Arbeit mit Quantencomputern haben wir beispielsweise die Hardware als Open-Source-Software bereitgestellt, sodass sie über das Internet verfügbar ist. 120.000 Menschen aus der ganzen Welt sind hineingegangen, haben kleine Experimente durchgeführt und mehr als 160 technische Abhandlungen geschrieben, einige leisten also großartige Forschung. Diese 120.000 Nutzer stammen ebenfalls aus allen Kontinenten, einschließlich der Antarktis, und haben 10 Millionen Experimente durchgeführt.

Was ich versuche zu sagen, ist, dass es nicht nur um Partnerschaften mit Unternehmen oder Startups geht. Es sind Partnerschaften mit Einzelpersonen: mit einzelnen Forschern und mit Entwicklern. Ich hoffe, dass unsere anderen Open-Source-Plattformen, wie das AI Fairness 360-Toolkit [das Ressourcen zum Umgang mit Vorurteilen beim maschinellen Lernen bietet], auch viele Forscher auf der ganzen Welt anziehen werden, um es zu verbessern und dann zu nutzen. Dasselbe gilt für die Open-Source-Blockchain-Plattform: IBM leistet einen Beitrag, Akademiker leisten einen Beitrag, und dann können mehrere Unternehmen die Plattform nutzen und darauf aufbauen. Partnerschaften sind eine neue Art der Forschung.

Korrekturen: Sophie Vandebroek ist seit einem Jahrzehnt im Beratungsausschuss des MIT-Dekans, nicht Jahrzehnte. Das MIT-IBM Watson AI Lab feiert diesen September sein zweites Bestehen, nicht zuletzt.

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