Cognitive Computing (CC), oder auch kognitives Computing, ist eine Unterkategorie der Künstlichen Intelligenz. Das Konzept fokussiert sich in erster Linie auf die Fähigkeit von Computern, wie Menschen zu denken, zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Auch wenn es neu ist, gibt es das Konzept schon seit einigen Jahren. Cognitive Computing bezieht sich auf Computer, die so programmiert sind, dass sie selbstständig lernen und Probleme intelligent lösen.
Kognitive Systeme sind nicht darauf ausgelegt, bestimmte Probleme zu lösen. Sie lernen aus Erfahrungen und Daten, die sie gesammelt haben. Daraufhin analysieren sie die Daten, um maßgeschneiderte Strategien und Lösungen zu entwickeln. Selbstlernende Systeme interagieren in Echtzeit mit der Umgebung und nutzen Details, um eigene Erkenntnisse zu entwickeln.
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.
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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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.
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.
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.
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.
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.
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.
Cognitive Computing wird bereits in fast allen Bereichen eingesetzt. Hier werden einige Anwendungsbereiche aufgelistet.
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.
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:
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:
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.
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:
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.
