Cognitive Computing

Die Idee hinter dem Cognitive Computing

Mit CC wird es einfacher, menschliche Denkprozesse mithilfe von KI-Anwendungen zu imitieren. Es ermöglicht eigene Strategien und Lösungen auf der Grundlage früherer Erfahrungen zu entwickeln. Cognitive Computing geht über das grundlegende maschinelle Lernen hinaus und besagt, dass ein Computer Daten aus einem Informationsbestand sammelt, auf den er später zugreifen und immer wieder abrufen kann. Auf dieser Grundlage analysiert der Computer die Situation und vergleicht sie mit bekannten Fakten. Folgend gibt er in wenigen Sekunden eine Empfehlung ab.

Um die Erschaffung von Systemen auf Grundlage von Expertenwissen ist ein regelrechter Wettlauf entstanden. Cognitive Computing wird bereits in zahlreichen Branchen eingesetzt, und in Zukunft werden noch weitere Anbieter kognitiver Systeme auf den Plan treten. Die aufstrebenden Akteure werden sich auf die Förderung von ungestützten Lernalgorithmen konzentrieren, um bessere und schnellere Einsätze zu ermöglichen. Letztendlich wird das kognitive System als intelligenter digitaler Assistent dienen.

Was leistet das Cognitive Computing?

Cognitive Computing ist auf dem besten Weg, zu einem technologischen Wendepunkt zu führen. Die Technologie erkennt Objekte, versteht Sprachen, identifiziert Tests und Szenen und erkennt auch Stimmen, während sie problemlos mit Menschen und anderen Maschinen interagiert. Eine Sache, die Maschinen dagegen nicht können, Menschen aber schon, ist eine geistige Verbindung herzustellen. Diese Eigenschaft hilft Maschinen, wie Alexa oder Siri, Menschen besser zu verstehen. Maschinen können den kulturellen und sozialen Kontext von Fragen jedoch nicht begreifen. Das ist der Grund, warum Siri und Alexa keine echten Beispiele für CC sind.

CC analysiert große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten. Dies hilft dem System, Empfehlungen auszusprechen. Das System kann dies für jede Branche tun, einschließlich Recht, Bildung, Finanzen und Gesundheitswesen. So analysiert es beispielsweise alle Daten aus Patientenakten, Diagnoseinstrumenten, Zeitschriftenartikeln und anderer bewährten Verfahren, um einem Arzt den besten Behandlungsplan vorzuschlagen. Nein, die Rolle des Arztes wird es nicht übernehmen können. Aber es kann Ärzten helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem es eine riesige Sammlung von Daten analysiert, die Menschen nicht speichern und verarbeiten können.

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Cognitive Computing in der realen Welt verstehen

KI befindet sich zwar noch in der Entwicklung, im Wachstum und vor allem in der Weiterentwicklung, aber die Unternehmen verstehen, wie sie funktioniert, und nutzen sie in einer Vielzahl von Branchen auf der ganzen Welt. KI ist etwas, mit dem wir alle vertraut geworden sind. Wir nutzen sie fast täglich in unserem Leben – intelligente Assistenten wie Alexa und Siri, und auch eine Zukunft mit KI-gesteuerten autonomen Fahrzeugen wird immer wahrscheinlicher.

Cognitive Computing ist nicht so alltäglich. Es handelt sich vielmehr um eine Mischung aus Kognitionswissenschaft (der Erforschung des menschlichen Gehirns) und Informatik. Als Teilgebiet der künstlichen Intelligenz ist es auf einer höheren Ebene angesiedelt und versucht, menschliches Verständnis, Wissen und Urteilsvermögen auf ein bestimmtes Problem anzuwenden. Cognitive Computing versteht mehr als nur reine Daten.

Ein wichtiger Punkt der künstlichen Intelligenz ist, dass sie nur so schlau sein kann wie die Menschen, die sie unterrichten. Beim C.  Computing gibt es diese Unterscheidung nicht, denn diese Systeme können sich selbst unterrichten und weiterbilden.

Unterschiede zwischen KI und Cognitive Computing

Der grundlegende Anwendungsfall der künstlichen Intelligenz besteht darin, den besten Algorithmus für die Lösung eines bestimmten Problems zu implementieren. Das Cognitive Computing geht jedoch weiter und ahmt menschliche Weisheit und Intelligenz nach, indem es eine Reihe von Faktoren untersucht. C. Computing unterscheidet sich konzeptionell demnach stark von künstlicher Intelligenz.

• Cognitive Computing lernt und ahmt menschliche Denkprozesse nach Im Gegensatz zu KI-Systemen, die sich nur mit einem bestimmten Problem befassen, kann das CC aus den Daten und Mustern lernen, und dem Menschen je nach Verständnis entsprechende Maßnahmen vorschlagen. Bei der künstlichen Intelligenz übernimmt das System die vollständige Kontrolle und verwendet einen vordefinierten Algorithmus, um ein bestimmtes Szenario zu vermeiden oder notwendige Schritte einzuleiten.
  Das kognitive Computing kann jedoch in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, in denen es eher die Rolle eines Assistenten als die eines reinen Erfüllungsgehilfen übernimmt.
• CC lässt den Menschen nicht von der Bildfläche verschwinden
  CC ermöglicht es den Nutzern, Daten schneller und genauer zu analysieren, ohne sich Sorgen machen zu müssen, dass sie falsch liegen. Das Hauptziel ist es, den Menschen bei seinen Entscheidungen zu unterstützen. Im Gegensatz zur künstlichen Intelligenz wird der Mensch dabei aber nicht völlig außer Acht gelassen.

Was sind die Merkmale des Cognitive Computing?

Das Cognitive Computing nutzt Mustererkennung und maschinelles Lernen, um sich immer wieder anzupassen und das Beste aus den Informationen herauszuholen, selbst wenn diese unstrukturiert sind. Um diese Vorteile erzielen zu können, bietet C. Computing in der Regel folgenden Eigenschaften.

Adaptives Lernen: Kognitive Systeme sind in der Lage, einen Zustrom sich schnell ändernder Daten und Informationen zu verarbeiten, was zur Erfüllung einer stetig wachsenden Zahl von Zielen beiträgt. Sie können dynamische Daten in Echtzeit verarbeiten, die sich entsprechend den Datenanforderungen und den Ansprüchen der Umgebung verändern.

Iterativ und zustandsorientiert: CC identifiziert die Probleme, indem das System Fragen stellt oder zusätzliche Daten abfragt, wenn eine Anfrage vage oder unvollständig ist. Die Technologie stellt dies sicher, indem Details über mögliche Szenarien und damit verbundene Situationen gespeichert werden.

Interaktiv: Die Interaktion zwischen Mensch und Computer ist ein zwingender Aspekt kognitiver Maschinen. Die Benutzer interagieren mit kognitiven Systemen und legen Parameter fest. Aber die Parameter ändern sich ständig. Die Technologie interagiert mit anderen Prozessoren, Geräten und Cloud-Plattformen.

Kontextabhängig: CC-Systeme müssen kontextabhängige Daten identifizieren, bewerten und auswerten, z. B. den Bereich, die Syntax, die Zeit, die Anforderungen oder das Profil, aber auch die Aufgaben und das Ziel eines bestimmten Benutzers. Das System bezieht Daten aus verschiedenen Informationsquellen, einschließlich visueller, auditiver oder Sensordaten. Das System sammelt dabei Informationen sowohl aus strukturierten als auch unstrukturierten Daten.

Was ist der Anwendungsbereich von Cognitive Computing?

Cognitive Computing macht eine neue Klasse von Problemen berechenbar. Es reagiert auf komplexe, von Unsicherheit geprägte Situationen und hat weitreichende Auswirkungen auf das Gesundheitswesen, die Wirtschaft und das Privatleben. Diese drei Fähigkeiten hängen damit zusammen, wie Menschen denken und ihre kognitiven Fähigkeiten im Alltag einsetzen.

1. Engagement
   Die kognitiven Computersysteme verfügen über große Sammlungen von strukturierten und unstrukturierten Daten. Sie können tiefe Einblicke in einen Bereich ermöglichen und Expertenhilfe anbieten. Die von diesen Systemen entwickelten Modelle umfassen die kontextuellen Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten in einem System, die es ihnen ermöglichen, Argumente und Hypothesen zu erarbeiten. So kann das System selbst widersprüchliche und mehrdeutige Daten miteinander in Einklang bringen.
2. Entdeckung
   Es geht darum, Erkenntnisse zu gewinnen und eine große Anzahl von sich entwickelnden Fähigkeiten und Informationen zu bewerten. Die Modelle werden auf der Grundlage von unüberwachtem maschinellem Lernen und Deep Learning entwickelt. Angesichts der zunehmenden Datenmengen besteht ein Bedarf an Systemen, die Informationen effizienter nutzen können, als es Menschen allein tun könnten. Auch wenn die Entwicklung noch in den Kinderschuhen steckt, gibt es bereits einige vielversprechende Entdeckungsmöglichkeiten.
3. Entscheidung
   Kognitive Computersysteme werden mit Hilfe von bestärkendem Lernen (engl. reinforcement learning) entwickelt. Entscheidungen, die auf der Grundlage kognitiver Systeme getroffen werden, entwickeln sich auf der Grundlage neuer Ergebnisse, Informationen und Maßnahmen stetig weiter. Die autonome Entscheidungsfindung basiert auf der Fähigkeit, herauszufinden, warum eine bestimmte Entscheidung getroffen wurde, und dabei den Vertrauenswert einer Antwort zu beeinflussen.

Was sind die Vorteile des Cognitive Computing?

Die Vorteile des Cognitive Computings sind vielfältig. Schauen wir sie uns an.

Analytische Genauigkeit: CC ist erfahren im Erstellen von Querverweisen und in der Gegenüberstellung von strukturierten und unstrukturierten Daten.

Kundeninteraktion und -erfahrung: Die relevanten und kontextbezogenen Informationen, die das CC den Kunden über Tools wie Chatboxen bietet, verbessern die Kundeninteraktion. Eine Kombination aus personalisierten Empfehlungen, kognitiven Assistenten und Verhaltensprognosen verbessert dabei auch das Kundenerlebnis.

Effizienz der Geschäftsabläufe: Kognitive Computersysteme erkennen Muster bei der Analyse großer Datensätze.

Servicequalität und Mitarbeiterproduktivität: Kognitive Systeme helfen Mitarbeitern, strukturierte und unstrukturierte Daten zu untersuchen und daraus Datentrends und -muster abzuleiten.

Wie wird Cognitive Computing eingesetzt?

CC nutzt Technologien wie maschinelles Lernen und Signalverarbeitung, um die Interaktion mit Menschen voranzutreiben. Vielleicht haben Sie schon einmal mit einem Kundensupport-Bot gesprochen, der Befehle an Alexa oder Siri, die persönlichen digitalen Assistenten, weitergibt. Sicher, sie sind hilfreich, aber sie sind vorprogrammiert. Daher sind ihre Interaktionen begrenzt. Die Bots oder personalisierten digitalen Assistenten sind nicht in der Lage, komplexe Antworten zu geben oder zu lesen. Aber in naher Zukunft werden wir in der Lage sein, mit diesen Assistenten zu sprechen und eine durchdachtere Antwort zu erhalten.

Der Bereich des Cognitive Computing entwickelt sich dabei im rasanten Tempo weiter, da ständig neue Anwendungen in den Bereichen Bildung, Wirtschaft und Gesundheitswesen eingeführt werden.

Wo kann Cognitive Computing eingesetzt werden?

Cognitive Computing wird bereits in fast allen Bereichen eingesetzt. Hier werden einige Anwendungsbereiche aufgelistet.

1. Banken und Finanzen: Cognitive Computing im Bankensektor trägt dazu bei, die Kundenbindung, die Betriebseffizienz und das Kundenerlebnis zu verbessern und den Umsatz zu steigern. Neue Analysen, ein tieferes kontextbezogenes Engagement und die Umgestaltung von Unternehmen werden Finanz- und Bankinstitute reformieren.
2. Logistik: Ein kognitives Computersystem hilft bei der Zusammenstellung von Lagercodes, der Automatisierung der Kommissionierung mit einem fahrerlosen Transportsystem und dem Einsatz von Lagerrobotern zur Verbesserung der Arbeitseffizienz. Es wird bei der Bestandsoptimierung, der Verwaltung der Lagerinfrastruktur und dem Lagerbetrieb helfen.
3. Einzelhandel: E-Commerce-Plattformen haben kognitive Analysen integriert, um grundlegende Informationen von Kunden über die von ihnen gesuchten Produkte zu sammeln, um anschließend die verfügbaren Daten zu analysieren und eine individuelle Liste empfohlener Produktkategorien zu erstellen.
4. Cybersicherheit: CC hilft, Cyberangriffe zu verhindern, indem es eine technische Alternative zur Erkennung von Fehlinformationen und irreführenden Daten bietet und die Menschen weniger anfällig für Manipulationen macht.
5. Gesundheitswesen: Mit kognitiven Computersystemen können medizinische Fachkräfte bessere Behandlungsentscheidungen treffen und gleichzeitig das Patientenerlebnis verbessern. Das System stützt sich auf medizinische Aufzeichnungen, Echtzeit-Patienteninformationen und andere Daten, um die menschliche Entscheidungsfindung zu unterstützen.
6. Bildung: Das System kann die Art und Weise, wie Schulen und Colleges arbeiten, verändern. Cognitive Computing wird dazu beitragen, den Schülern personalisierte Lernmaterialien zur Verfügung zu stellen und sie durch die Kursarbeit zu führen. Es wird den Schülern helfen, das entscheidende Konzept in ihrem eigenen Tempo zu verstehen.

Welche Technologien werden beim Cognitive Computing eingesetzt?

Beim Cognitive Computing wird eine Kombination aus künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, neuronalen Netzen, Sentiment-Analyse, natürlicher Sprachverarbeitung und aus kontextbezogenem Bewusstsein eingesetzt, um alltägliche Probleme genau wie Menschen zu lösen.

Wie kann Cognitive Computing zur Verbesserung der menschlichen Kompetenz beitragen?

Cognitive Computing simuliert die menschliche Gehirntätigkeit, um selbst die komplexesten Probleme im Geschäftsprozessmanagement zu lösen. So kann es menschliches Fachwissen verbessern, skalieren und das Erlernen beschleunigen:

• Überlegungen anstellen, Hypothesen aufstellen, Argumente und Pläne entwickeln und den Nutzern helfen, indem die Technologie sowohl den Kontext als auch den Inhalt untersucht.
• Verstehen von Sensordaten oder Erlernen der natürlichen Sprache von und mit Menschen, um unvoreingenommene Ratschläge zu erteilen.
• Schrittweise Unterstützung bei der Verbesserung der betrieblichen Effizienz.
• Lernen, Erkennen und Sinngebung, um neue Werte und Erkenntnisse zu schaffen.

Wie können Unternehmen von einer konventionellen Geschäftsabwicklung zu einer kognitiven Geschäftsabwicklung übergehen?

Der Übergang von der herkömmlichen Geschäftsabwicklung zur kognitiven Geschäftsabwicklung erfordert eine systematische Einführung und Durchführung. Um kognitiv zu sein, muss der Prozess auf Grundlage des herkömmlichen Rahmens denken und lernen. Der Prozess umfasst die Anreicherung des konventionellen Prozesses mit Wissen, die Verbesserung des Systems durch Entscheidungsfindung, und die Nutzung von Erkenntnissen zur Erweiterung des Geschäfts. Der Ansatz kann in vier übergeordnete Phasen eingeteilt werden:

• Entdecken: Der Weg der kognitiven Verarbeitung beginnt mit einer gemeinsamen Erkundungsreise. Ziel ist es den alten Geschäftsprozess kennenzulernen und zu definieren. Es erfordert die Untersuchung der organisatorischen Bereitschaft und eine Beurteilung der Prozesskandidaten, indem man die kognitiven Möglichkeiten bewertet.
• Definieren: Der nächste Schritt besteht in der Ausarbeitung der umsetzbaren Erkenntnisse, die aus dem Geschäftsprozess und der tatsächlichen Prozessnutzung gewonnen wurden. Die Ergebnisse können dabei helfen, potenzielle Bereiche für kognitive Befähigungen aufzudecken, so dass die Pläne auf den damit verbundenen Technologieanforderungen basieren können.
• Entwurf: Das künftige kognitive Prozessmodell wird in der Entwurfsphase zusammen mit einer Strategie zur Sammlung von Erkenntnissen aus unstrukturierten Daten ermittelt.
• Entwickeln: Schließlich werden die identifizierten, erkannten und erforschten Fähigkeiten mit Hilfe von Prototypen zum Testen in tatsächlichen Anwendungsfällen implementiert.

Was sind ethische Aspekte des Cognitive Computing?

Da kognitive Computersysteme im großen Umfang eingesetzt werden, wird das Problem des Datenschutzes wahrscheinlich noch weiter zunehmen. Um Muster zu analysieren, untersuchen kognitive Systeme eine große Menge an Daten. Diese Daten können persönliche Details über Einzelpersonen enthalten. Ohne geeignete Schutzmaßnahmen können Benutzerdaten für ruchlose Aktivitäten verwendet werden.

Ein weiteres drängendes Problem der kognitiven Datenverarbeitung ist die Bildung von Verzerrungen in Systemen, die prädiktive Analysen beinhalten. Diese Systeme beruhen auf Techniken der künstlichen Intelligenz, die aus Daten lernen, die manchmal eine voreingestellte Grundlage enthalten können. Wenn beispielsweise ein Algorithmus für die Einstellung von Mitarbeitern so programmiert wurde, dass er starke Kandidaten auf der Grundlage historischer Daten vorschlägt, kann der Algorithmus einige gegenüber anderen bevorzugen. Da die vorherigen Kandidaten möglicherweise durch menschliche Voreingenommenheit ausgewählt wurden, kann dies zu geschlechts- oder rassenbedingten Benachteiligungen führen.

Während die menschliche Geduld und Aufmerksamkeit begrenzt ist, gilt dies nicht für die emotionale Energie eines Computersystems. Seine Grenzen können technischer Natur sein. Auch wenn sich dies in Bereichen wie dem Kundendienst als vorteilhaft erweisen kann, kann die unbegrenzte Kapazität zu einer Abhängigkeit des Menschen von automatisierten Aufgaben führen. Auf dieser Grundlage nutzen viele Apps Algorithmen, um süchtig machendes Verhalten zu fördern. Cognitive Computing kann auch zu Arbeitslosigkeit führen. Im Hinblick darauf, wie sich die Systeme stetig verbessern und immer mehr kritische Aufgaben übernehmen, können sie bald damit beginnen, Arbeitnehmer aus verschiedenen Bereichen zu ersetzen. Dies kann zu wirtschaftlichen Verwerfungen und Massenarbeitslosigkeit führen. Darüber hinaus kann es zu einem Ungleichgewicht zwischen den Menschen kommen, die Zugang zu diesen Technologien haben, und denen, die keinen haben.

Was sind die Herausforderungen des Cognitive Computing?

Wie jede neue Technologie hat auch das Cognitive Computing mit einigen Problemen zu kämpfen, auch wenn es das Potenzial hat, das Leben zu verändern. Einige der Herausforderungen, denen kognitive Computersysteme begegnen, sind:

• Sicherheit
  Da digitale Geräte wichtige Informationen verarbeiten, stellt sich automatisch die Frage nach der Sicherheit. C. Computing verarbeitet eine große Menge an Daten, und es ist eine Herausforderung, die Datensicherheit mit einer geeigneten Verschlüsselungstechnologie zu gewährleisten. Da immer mehr vernetzte Geräte eingeführt werden, muss die kognitive Datenverarbeitung die Probleme im Zusammenhang mit Sicherheitsverletzungen berücksichtigen, indem sie einen umfassenden Sicherheitsplan entwickelt.
• Akzeptanz
  Jede neue Technologie hat ein Problem mit der Akzeptanz. Um den Erfolg des Cognitive Computing zu gewährleisten, haben Experten einen langfristigen Plan ausgearbeitet. Der Einführungsprozess kann durch die Zusammenarbeit mit verschiedenen Interessengruppen wie Organisationen, Technologieentwicklern, der Regierung und Einzelpersonen rationalisiert werden.
• Akribischer Schulungsprozess
  Das kognitive System erfordert eine Datenschulung für die Benutzer, damit sie den Prozess vollständig verstehen. Der langsame Schulungsprozess ist einer der Gründe für die geringe Akzeptanz des Systems. Jeder Mitarbeiter, der in einem Unternehmen mit diesem System arbeitet, muss es verstehen und überprüfen. Der teure und komplexe Prozess der Verwendung eines kognitiven Systems macht die Sache noch schlimmer.
• Langwierige Entwicklungszyklen
  Eine der größten Herausforderungen ist die Zeit, die für die Entwicklung szenariobasierter Anwendungen durch Cognitive Computing benötigt wird. Gegenwärtig wird sie als die eine allgemeine Lösung entwickelt. Das bedeutet, dass die Lösung ohne die richtigen Entwicklungsteams und ohne einen erheblichen Zeitaufwand für die Entwicklung, nicht in mehreren Segmenten der Branche implementiert werden kann.
  Langwierige Entwicklungszyklen machen es kleineren Unternehmen schwer, eigene kognitive Systeme zu entwickeln.
• Veränderungsmanagement
  Eine weitere entscheidende Herausforderung, die das Cognitive Computing bewältigen muss, ist das Veränderungsmanagement. Normalerweise sind Menschen aufgrund ihres natürlichen menschlichen Verhaltens resistent gegenüber Veränderungen. Cognitive Computing hat aber die Fähigkeit, wie Menschen zu lernen. Dies führt zu der Befürchtung, dass Maschinen den Menschen bald ersetzen werden. Dies ist ein gutes Beispiel für die Interaktion zwischen Menschen und Maschine, die die Menschen akzeptieren müssen.

Was ist die Zukunft des Cognitive Computing?

Das Cognitive Computing hat sein volles Potenzial noch nicht ausgeschöpft. Es kann den Menschen helfen, ihre kognitive Belastung zu verringern und bessere Entscheidungen zu treffen, indem es zeitnahe und genaue Daten liefert. Wiederkehrende Aufgaben werden automatisiert, damit wir uns auf wichtigere Dinge konzentrieren können.

Personen, die sich mit Portfoliomanagement-Strategien befassen, können die Technologie nutzen, um eine bessere Ressourcenzuweisung zu erreichen, Daten zu sammeln und mehrere Projekte aus verschiedenen Quellen zu verfolgen. In Zukunft werden immer mehr Unternehmen Cognitive Computing einsetzen, um den Kundenservice, die Kostenanalyse und das Risikomanagement zu verbessern.

Cognitive Computing in der Zukunft kann auf vielfältige Weise eingesetzt werden. Die Technologie kann zur Unterstützung der internen Fehlerbehebung und der Software von Drittanbietern eingesetzt werden. Je mehr Unternehmen Ressourcen für die Entwicklung dieser Technologie bereitstellen und je mehr Menschen sie in ihrem persönlichen Leben nutzen, desto besser wird sich diese Technologie entwickeln. Das Cognitive Computing wird sich also mit Sicherheit durchsetzen.