In unserer digitalisierten Welt erleben wir beinahe täglich das Aufkommen neuer Fachbegriffe und Schlagwörter. Einer dieser Begriffe ist das Cognitive Computing, das sowohl bei Einzelpersonen als auch in Unternehmen immer mehr Anklang findet.
Ein kognitives System ahmt menschliche Verhaltensweisen und Denkprozesse nach, um auf natürliche Weise mit uns zu interagieren. Vereinfacht gesagt, ist es ein Teilgebiet der Informatik, das sich zum Ziel gesetzt hat, intelligente Maschinen zu entwickeln, die lernen, argumentieren und verstehen können – ähnlich wie Menschen.
Statistiken zeigen, dass der Markt für Cognitive Computing, der 2021 auf 25,6 Milliarden US-Dollar geschätzt wurde, bis 2030 voraussichtlich auf 269,4 Milliarden US-Dollar anwachsen wird, was einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 29,7 % entspricht.
Kognitive Computing-Plattformen vereinen maschinelles Lernen (ML), die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), logisches Denken, Mensch-Computer-Interaktion, Sprach- und Bilderkennung sowie weitere leistungsstarke Technologien, um menschliches Denken und Interaktionen zu simulieren und die Entscheidungsfindung zu optimieren.
In diesem Artikel wollen wir uns eingehender mit dem Konzept des Cognitive Computing befassen. Wir werden untersuchen, wie es funktioniert, welche Vorteile und Risiken es birgt und vieles mehr.
Lesen Sie weiter, um mehr über diese schnell wachsende Technologie zu erfahren.
Was ist Cognitive Computing?
Cognitive Computing ist eine Zusammenführung von unterschiedlichen Technologien, die gemeinsam Aufgaben erfüllen, um menschliche Intelligenz zu erweitern.
Einfach ausgedrückt ist Cognitive Computing ein System, das große Mengen an Daten versteht und interpretiert, um Entscheidungen zu treffen, Probleme zu lösen und Geschäftsergebnisse zu verbessern.
Es verarbeitet eine Fülle von unstrukturierten Daten, darunter Bilder, Texte und Videos, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und diese Informationen besser zu analysieren. Das Besondere am Cognitive Computing ist seine Fähigkeit, aus Erfahrungen zu lernen und sich anzupassen – und so seine Fähigkeiten und Leistung im Laufe der Zeit zu optimieren.
Somit unterstützt Cognitive Computing uns dabei, bessere Entscheidungen zu treffen. Einige wichtige Anwendungen des Cognitive Computing sind:
- Betrugserkennungssysteme
- Spracherkennung
- Gesichtserkennung
- Virtuelle Assistenten
- Stimmungsanalyse
- Risikobewertung
- Empfehlungssysteme
Unternehmen können so fundiertere Geschäftsentscheidungen treffen, indem sie intelligente Erkenntnisse und Empfehlungen nutzen, die durch Cognitive Computing generiert werden.
Wie funktioniert Cognitive Computing?
Cognitive Computing verknüpft kognitive Wissenschaften mit der Informatik, um Computersysteme zu schaffen, die natürliche Sprache und Argumentation verstehen und daraus lernen können, um menschenähnliche Entscheidungen zu treffen.
Dieser Prozess nutzt eine Reihe fortschrittlicher Technologien wie NLP, ML, Data Mining, Mustererkennung und Computer Vision, um menschenähnliche kognitive Prozesse zu imitieren.
Quelle: researchgate.net
Das langfristige Ziel des Cognitive Computing ist es, automatisierte IT-Modelle zu entwickeln, die Probleme ohne menschliches Eingreifen lösen können.
Hier ist eine detaillierte Erklärung der Funktionsweise von Cognitive Computing:
- Datenerfassung: Der erste Schritt im Cognitive-Computing-Systemprozess ist die Sammlung und Erfassung großer Mengen an unstrukturierten und strukturierten Daten aus verschiedenen Quellen wie Sensoren, Datenbanken, sozialen Medien und dem Internet.
- Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Nach der Datenerfassung nutzen kognitive Computersysteme NLP-Algorithmen, um den Kontext und die Bedeutung der Daten zu extrahieren und die menschliche Sprache zu verstehen, einschließlich Syntax, Pragmatik und Semantik.
- Maschinelles Lernen (ML): Cognitive-Computing-Systeme setzen ML-Algorithmen ein, um aus den extrahierten Daten zu lernen und Modelle für die jeweilige Problemdomäne zu entwickeln. Dazu gehört das Trainieren des Systems anhand umfangreicher Daten, die Analyse seiner Leistung und die kontinuierliche Verbesserung des Modells auf Basis von Feedback.
- Argumentationsalgorithmen: Sobald das Cognitive-Computing-System ein Modell erstellt hat, nutzt es Argumentationsalgorithmen, um die Daten zu analysieren und Entscheidungen auf Basis des Wissens des Modells zu treffen. Dieser Prozess umfasst die Nutzung des erstellten Modells, um neue Daten und Informationen abzuleiten, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen.
- Prädiktive Analyse: Kognitive Computersysteme bewerten die Genauigkeit ihrer Vorhersagen und passen ihre Algorithmen und Modelle an, um kontinuierlich zu lernen und ihre Leistung basierend auf dem Feedback neuer Daten und Benutzer zu verbessern.
- Benutzerinteraktion: Cognitive-Computing-Systeme bieten eine Benutzerschnittstelle, die es Nutzern erleichtert, mit den Systemen über NLP zu interagieren und Empfehlungen und Erkenntnisse auf Basis der Analyse und Argumentation des Systems zu erhalten.
Zusammenfassend kombiniert Cognitive Computing verschiedene fortschrittliche Technologien, um Systeme zu schaffen, die intuitiver und natürlicher mit Menschen interagieren und die komplexe Entscheidungen auf Basis des tiefen Verständnisses von Daten erleichtern.
Hauptmerkmale von Cognitive Computing
Cognitive Computing zeichnet sich durch die folgenden Hauptmerkmale und Funktionen aus, um unstrukturierte Informationen zu verstehen und komplexe Entscheidungen zu erleichtern:
- Adaptives Lernen: Kognitive Computersysteme müssen anpassungsfähig sein und schnell neue Informationen verarbeiten, während sich die Anforderungen und Ziele ändern. Sie verarbeiten mehrdeutige und dynamische Daten in Echtzeit, um die Anforderungen der Umgebung zu erfüllen.
- Interaktivität: Die Mensch-Computer-Interaktion (HCI) ist ein wesentlicher Bestandteil kognitiver Maschinen. Benutzer müssen mit kognitiven Computern interagieren und ihre sich ändernden Bedürfnisse definieren. Cognitive Computing muss auch mit anderen Geräten, Prozessen und Cloud-Plattformen interagieren.
- Zustandsbehaftet und iterativ: Cognitive-Computing-Systeme sollten Probleme identifizieren, indem sie zusätzliche Daten abrufen und Fragen stellen, wenn die ursprüngliche Abfrage unvollständig oder unklar ist. Dies wird erreicht, indem Daten und Informationen über ähnliche, zuvor aufgetretene Situationen gespeichert werden.
- Kontextbezogen: Cognitive-Computing-Systeme sollten kontextbezogene Informationen wie Zeit, Domäne, Standort, Anforderungen oder das Profil, die Ziele oder Aufgaben eines Benutzers leicht identifizieren, verstehen und extrahieren können. Sie beziehen Informationen aus verschiedenen Quellen strukturierter und unstrukturierter Informationen sowie sensorischer, visueller und auditiver Daten.
Vorteile von Cognitive Computing
Hier sind einige der wesentlichen Vorteile von Cognitive Computing für Unternehmen.
#1. Verbesserte Datenerfassung und -interpretation
Einer der Hauptvorteile von Cognitive Computing ist seine Fähigkeit, riesige Datenmengen zu analysieren und menschliches Verhalten nachzuahmen, wie z. B. Lernen, Deduktion und die Interpretation strukturierter und unstrukturierter Daten.
Diese Analyse wird dann genutzt, um die Sichtbarkeit interner Prozesse zu verbessern, die Kundenpräferenzen und -loyalität zu stärken und die Akzeptanz von Produkten und Dienstleistungen zu optimieren.
#2. Fehlererkennung und Fehlerbehebung
Im technologischen Umfeld ermöglichen Cognitive-Computing-Konzepte die präzise und schnelle Erkennung von Problemen und betrügerischen Aktivitäten in Geschäftsprozessen sowie die Aufdeckung von Geschäftslösungen und -möglichkeiten.
#3. Informierte Entscheidungsfindung
Die Datenerfassungs- und Analysefähigkeiten von Cognitive Computing ermöglichen es, strategischere und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Dies führt zu klügeren finanziellen Entscheidungen, effizienteren Geschäftsprozessen, verbesserter Effizienz und Kosteneinsparungen.
#4. Kundenbindung
Cognitive Computing bietet ein besser informiertes und hilfreicheres Kundenerlebnis mit Technologie, wodurch die Kundeninteraktion und -zufriedenheit verbessert und die Kundenbindung gestärkt wird.
#5. Verbesserte Cybersicherheit
Cognitive Computing kann Unternehmen dabei helfen, Cyberkriminalität und Online-Bedrohungen in Echtzeit mithilfe fortschrittlicher Analysetools und -technologien zu erkennen und darauf zu reagieren.
Cognitive Computing verbessert die Cybersicherheit von Unternehmen auf folgende Weise:
- Erweiterte Bedrohungsintelligenz
- Bedrohungserkennung in Echtzeit
- Prädiktive Analyse
- Verhaltensanalyse
- Automatisierte Reaktion auf Vorfälle
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Cognitive-Computing-Funktionen Unternehmen helfen, Cyberkriminalität proaktiv zu verhindern und potenzielle Sicherheitsbedrohungen sowie deren Schäden für Unternehmen zu reduzieren.
#6. Verbesserte Zusammenarbeit der Mitarbeiter
Cognitive Computing hilft Unternehmen und Betrieben, die Zusammenarbeit der Mitarbeiter zu verbessern, indem es Einblicke und Informationen liefert, die Teams effizienter arbeiten lassen.
Wie kann Cognitive Computing die menschliche Expertise verbessern?
In bestimmten Situationen kann es vorkommen, dass Menschen Schwierigkeiten haben, große Datenmengen zu analysieren oder Probleme zu erkennen, die möglicherweise nicht offensichtlich sind.
Hier spielt Cognitive Computing eine wesentliche Rolle, um die menschliche Expertise zu erweitern, indem es fortschrittliche Analysetechnologien für bessere Geschäftsergebnisse bereitstellt.
So kann Cognitive Computing die menschliche Intelligenz und Expertise verbessern, beschleunigen und skalieren:
- Es versteht die natürliche menschliche Sprache durch sensorische Daten und interagiert auf natürliche Weise mit Menschen, indem es präzise und unvoreingenommene Ratschläge zu Problemen gibt.
- Es identifiziert schnell potenzielle Risiken mit Hilfe von datengesteuerten Erkenntnissen und Analysen und ermöglicht es Menschen, bessere Entscheidungen auf der Grundlage von Beweisen und Fakten zu treffen.
- Es hilft Menschen, komplexe Probleme anzugehen und deren Ursachen zu beheben, während sie die richtigen Lösungen entwickeln.
- Es trägt zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz bei, indem es Menschen und Unternehmen eine fortschrittliche Unterstützung bietet.
- Cognitive Computing automatisiert alltägliche und sich wiederholende Aufgaben, entlastet Personal und ermöglicht es ihm, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren, die menschliche Expertise und einzigartige Fähigkeiten erfordern.
- Es unterstützt die Personalisierung der Nutzererfahrung, indem es menschliche Verhaltensmuster und Vorlieben analysiert, um hyperpersonalisierte Empfehlungen und Vorschläge bereitzustellen.
Obwohl viele argumentieren, dass auch künstliche Intelligenz (KI)-Technologien dabei helfen, sich wiederholende Prozesse zu automatisieren, die Personalisierung zu verbessern und das Leben der Menschen einfacher zu gestalten – was unterscheidet Cognitive Computing dann genau von KI? Lassen Sie es uns herausfinden.
Kognitives Computing vs. Künstliche Intelligenz
Obwohl die Technologien hinter künstlicher Intelligenz und Cognitive Computing ähnlich sind, unterscheiden sie sich in ihren Konzepten, Schwerpunkten und Fähigkeiten.
Hier sind die grundlegenden Unterschiede zwischen Cognitive Computing und künstlicher Intelligenz:
| Künstliche Intelligenz | Kognitives Computing |
| Der grundlegende Anwendungsfall von KI besteht darin, den optimalen Algorithmus zu implementieren und menschliches Denken zu erweitern, um komplexe Probleme zu lösen. | Im Gegensatz dazu konzentriert sich Cognitive Computing darauf, menschliches Verhalten, Intelligenz und Argumentation nachzuahmen, um komplexe Probleme zu lösen. |
| KI-Systeme lernen aus Daten, um Muster zu finden, Vorhersagen zu treffen, verborgene Informationen aufzudecken und Maßnahmen zu ergreifen, um Lösungen zu finden. | Cognitive-Computing-Systeme analysieren große Datenmengen und verstehen und simulieren die natürliche menschliche Sprache und Argumentation, um Lösungen für Probleme zu finden. |
| KI-Systeme führen Aufgaben aus, die menschliche Intelligenz erfordern, wie Spracherkennung, visuelle Wahrnehmung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Entscheidungsfindung. | Kognitive Computersysteme verwenden Modelle und Algorithmen, die von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind, einschließlich Deep Learning und neuronaler Netze. |
| KI-Systeme treffen eigenständig Entscheidungen und minimieren menschliche Eingriffe und Rollen. | Cognitive Computing ergänzt Daten und Informationen für Menschen, um die Entscheidungsfindung und Problemlösung zu erleichtern. |
| KI wird hauptsächlich in den Bereichen Finanzen, Banken, Gesundheitswesen, Sicherheit, Fertigung und Einzelhandel eingesetzt. | Cognitive Computing wird hauptsächlich im Kundenservice, in der Industrie und im Gesundheitswesen eingesetzt. |
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Cognitive Computing ein spezifischerer Ansatz der künstlichen Intelligenz ist, der das menschenähnliche Denken und die Interaktion betont.
Da Cognitive Computing kontextbezogene Informationen effektiver nutzt und evidenzbasierte Informationen verwendet, wird erwartet, dass diese neue Technologie das nächste große Ding in der Welt des intelligenten Lebens sein wird.
Quelle: dataversity.net
Das Bild deutet darauf hin, dass der globale Markt für Cognitive Computing bis 2025 49,36 Milliarden US-Dollar erreichen wird.
Wie jede Medaille jedoch zwei Seiten hat, so hat auch Cognitive Computing seine eigenen Risiken und Nachteile, wie im Folgenden erläutert.
Cognitive Computing: Risiken und Nachteile
Hier sind einige Herausforderungen im Bereich Cognitive Computing, mit denen Unternehmen konfrontiert sind:
#1. Datenschutz und Sicherheit
Cognitive-Computing-Systeme verarbeiten und nutzen große Datenmengen, was es schwierig macht, ein hohes Maß an Datensicherheit aufrechtzuerhalten, und das Risiko von Datenschutzverletzungen erhöht.
Da Cognitive-Computing-Systeme viele sensible Daten verarbeiten müssen, müssen Unternehmen Datenschutz- und Sicherheitsprobleme berücksichtigen und angehen sowie einen umfassenden Datensicherheitsplan erstellen.
#2. Annahme
Akzeptanz ist ein Problem bei jeder neuen Technologie.
Daher rationalisieren Unternehmen den Einführungsprozess, um den Erfolg von Cognitive Computing sicherzustellen, indem sie mit Interessengruppen wie Technologieentwicklern, Organisationen, Einzelpersonen und der Regierung zusammenarbeiten.
#3. Sorgfältiger Trainingsprozess
Benutzer müssen eine umfassende Datenschulung durchlaufen, um den Prozess und das System des Cognitive Computing gründlich zu verstehen. Daher ist einer der Hauptgründe für seine langsame Einführung sein langsamer Trainingsprozess.
Jeder Mitarbeiter muss das Cognitive-Computing-System überprüfen, was den Prozess sehr komplex und teuer macht.
#4. Mangel an Transparenz
Die Komplexität und Schwierigkeit, die Cognitive-Computing-Prozesse zu verstehen, führt zu einem Mangel an Transparenz, was es schwierig macht, nachzuvollziehen, wie das System zu einer bestimmten Vorhersage oder Entscheidung gelangt ist.
#5. Voreingenommenheit
Cognitive-Computing-Systeme lernen aus möglicherweise voreingenommenen Daten, was zu voreingenommenen Ergebnissen führt. Dies wiederum führt zu diskriminierenden und unfairen Entscheidungen, die reale Konsequenzen haben können.
Daher ist es unerlässlich, diese Systeme mit unvoreingenommenen Informationen zu trainieren und ihre Entscheidungsfähigkeit zu bewerten.
#6. Menschliche Interaktion
Obwohl Cognitive-Computing-Systeme mit Menschen interagieren, um menschliches Verhalten und Denken zu verstehen, gibt es doch Herausforderungen.
Menschen haben ein breites Spektrum an Kommunikationsstilen, Dialekten und Sprachen, und der Versuch, mit ihnen zu argumentieren, kann oft zu Missverständnissen, Fehlern und unvollständigen Informationen führen.
#7. Änderungsmanagement
Die Bewältigung des Änderungsmanagements ist eine weitere Herausforderung im Bereich Cognitive Computing.
Menschen sind in der Regel resistent gegen Veränderungen und neue Umgebungen. Cognitive Computing ist mit dieser menschlichen Eigenschaft ebenfalls konfrontiert, was es diesen Systemen erschwert, mit Veränderungen umzugehen und die Angst verstärkt, dass Maschinen bald Menschen ersetzen werden.
#8. Abhängigkeit von der Datenqualität
Die Qualität der Daten, die Cognitive-Computing-Systeme nutzen, ist entscheidend für ihre Effizienz und Genauigkeit.
Voreingenommene, unvollständige oder ungenaue Daten beeinträchtigen die Leistung und Effektivität dieser Systeme erheblich.
#9. Langer Entwicklungszyklus
Die Entwicklung szenariobasierter Anwendungen im Cognitive Computing ist zeitaufwändig. Die Implementierung von Cognitive-Computing-Lösungen in verschiedenen Branchensegmenten ist ohne genügend Zeit und die richtigen Entwicklungsteams eine Herausforderung.
Lange Entwicklungszyklen erschweren es kleineren Organisationen und Unternehmen, eigene kognitive Systeme zu entwickeln.
#10. Kosten
Cognitive-Computing-Systeme erfordern erhebliche Investitionen, Know-how und Infrastruktur.
Daher müssen Unternehmen alle Vorteile des Cognitive Computing gegen die damit verbundenen Kosten abwägen, bevor sie in entsprechende Systeme investieren.
Lernmittel
#1. Cognitive Computing: Ein kurzer Leitfaden für Game Changer
Dieser prägnante Bericht und Leitfaden zum Cognitive Computing von Peter Fingar befasst sich mit dem Aufstieg der Cognitive-Computing-Technologie, ihren neuen Anwendungen und ihren Auswirkungen auf Industrie und Unternehmen weltweit.
Der Autor teilt seine rasante und fesselnde Reise mit den wichtigsten Ereignissen, Ressourcen und Akteuren, die an der Ära des Cognitive Computing beteiligt sind. Es ist daher ein Muss für alle, die einen tiefen Einblick in die Cognitive-Computing-Intelligenz benötigen und wissen wollen, wie sie das Leben weltweit verändern wird.
#2. Cognitive Computing: Theorie und Anwendungen (Band 35)
Dieser umfassende Leitfaden zum Cognitive Computing, der von international renommierten Experten wie Vijay V Raghavan, Venu Govindaraju, Venkat N. Gudivada und CR Rao verfasst wurde, konzentriert sich auf die Theorie und Anwendung des Cognitive Computing.
Er behandelt die Nutzung kognitiver Computersysteme zur Verwaltung erneuerbarer Energien, Modelle und Algorithmen für maschinelles Lernen, Biometrie, datengesteuerte Sprachalgorithmen, Graphenanalyse und Cybersicherheit.
#3. Cognitive Computing und Big Data Analytics
Dieses Buch hilft Organisationen und Technologieexperten, die zugrunde liegenden Konzepte und Technologien des Cognitive Computing zu verstehen – von NLP-Algorithmen bis hin zu Wissensrepräsentationstechniken.
Dieses Buch enthält auch reale Implementierungen von neuen Projekten von Qualcomm, Google, Amazon und Hitachi.
#4. Cognitive Computing-Rezepte
Dieses Buch ist ideal für Unternehmensarchitekten und Softwareingenieure, die Deep Learning verstehen und ihre KI- und ML-Probleme mit realen Codebeispielen lösen möchten.
In diesem von Adnan Massod und Adnan Hashmi herausgegebenen Buch erfahren Sie, wie Sie mit Hilfe von Microsoft Cognitive Services-APIs produktionsreife Lösungen entwickeln, wie Sie NLP- und Computer-Vision-Probleme in Unternehmen lösen und wie Sie Deep Learning mit Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) und TensorFlow einsetzen.
#5. IBM Watson für künstliche Intelligenz und Cognitive Computing
Dieser Udemy-Kurs ist perfekt, wenn Sie lernen möchten, wie man intelligente KI-, ML- und Cognitive-Computing-Systeme und -Anwendungen mit IBM Watson entwickelt.
Er erforscht die Möglichkeiten der IBM Watson API, die Auswahl der besten Funktionen, die Erstellung eines Chatbots für Kundendienstfälle, die Extraktion von Metadaten aus Text und vieles mehr.
Letzte Worte
Obwohl Cognitive Computing sein volles Potenzial noch entfalten muss, bietet seine zukünftige Implementierung viele Möglichkeiten. Zum Beispiel hilft es Menschen, bessere Entscheidungen zu treffen, redundante Aufgaben zu automatisieren und ihre kognitive Belastung zu verringern.
Dieser Artikel hilft Ihnen, das Konzept des Cognitive Computing, seine Funktionsweise, seine Vorteile und sogar seinen Umfang und seine Anwendungen für Unternehmen zu verstehen.
Lesen Sie als Nächstes die Fragen und Antworten zu Cloud-Computing-Interviews.