Was ist kognitives Computing?

Kognitive Computersysteme basieren in der Regel auf künstlichen neuronalen Netzwerken – einem mathematischen Modell, das vom menschlichen Gehirn inspiriert wurde. Diese Netzwerke können aus Daten lernen und ihre Leistung mit der Zeit verbessern. Cognitive Computing-Systeme nutzen auch eine Vielzahl anderer Techniken wie Natural Language Processing und maschinelles Lernen, um die Welt um sie herum zu verstehen und mit ihr zu interagieren.

Cognitive Computing wird in einer Vielzahl von Anwendungen verwendet, darunter:

• Gesundheitswesen: Auf dem kognitiven Computing basierende Systeme können bei der Diagnose von Krankheiten, der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden und der Verwaltung der Patientenversorgung helfen.
• Finanzen: Kognitive Computing-Systeme können Betrug erkennen, Risiken managen und Investitionsentscheidungen treffen. Banken können beispielsweise kognitive Computing-Systeme verwenden, um Finanzdaten zu analysieren und potenzielle Investitionsmöglichkeiten zu identifizieren.
• Fertigung: Cognitive Computing-Systeme können zur Optimierung von Produktionsprozessen, zur Vorhersage von Wartungsanforderungen und zur Verwaltung des Bestands verwendet werden. Luftfahrtunternehmen können kognitive Computing-Systeme verwenden, um den Zustand von Düsentriebwerken zu überwachen und vorherzusagen, wann sie gewartet werden müssen.

Ein Beispiel für Cognitive Computing ist Schach. Beim Schach müssen Spieler kognitive Fähigkeiten nutzen, um die Spielfeldposition zu analysieren, Optionen zu bewerten und Gewinnchancen zu erhöhen. Ein kognitives Computersystem kann mithilfe verschiedener Techniken wie künstliche neuronale Netzwerke und maschinelles Lernen für Schach programmiert werden. Diese Techniken ermöglichen es dem System, aus seinen Fehlern zu lernen und seine Leistung mit der Zeit zu verbessern.

Cognitive Computing-Systeme werden auch genutzt, um selbstfahrende Autos zu entwickeln. Selbstfahrende Autos müssen in der Lage sein, sicher und effizient Straßen zu befahren und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Cognitive Computing-Systeme können selbstfahrenden Autos helfen, Objekte auf der Straße zu erkennen, die Bewegung anderer Fahrzeuge zu verfolgen und Entscheidungen darüber zu treffen, wann es beschleunigt, bremsen oder abbiegen sollte.

Cognitive Computing bietet eine Reihe von Vorteilen, darunter:

• Genaue Datenanalyse: Kognitive Computing-Systeme können große Datenmengen verarbeiten und Muster und Zusammenhänge erkennen, die für Menschen schwer oder unmöglich zu erkennen sind. So können sie bessere Entscheidungen in Bezug auf ihren Betrieb treffen und ihr Endergebnis verbessern.
• Effizientere Geschäftsprozesse: Mit kognitiven Computing-Systemen lassen sich Aufgaben automatisieren, die derzeit von Menschen ausgeführt werden. Dadurch können sich die Mitarbeitenden auf strategiespezifische Aufgaben konzentrieren, was die Gesamteffizienz des Unternehmens steigert.
• Verbesserte Kundeninteraktionen: Cognitive Computing-Systeme können verwendet werden, um mit Kunden auf personalisierte und ansprechendere Weise zu interagieren. Dies kann die Kundenzufriedenheit und ‐treue verbessern und zu mehr Umsatz führen.

Kognitives Computing ist eine Art von künstlicher Intelligenz (KI). Es gibt jedoch einige wichtige Unterschiede zwischen kognitivem Computing und anderen Arten von KI. Cognitive Computing-Systeme simulieren menschliche Denkprozesse, während andere Arten von KI darauf ausgelegt sind, bestimmte Aufgaben auszuführen. Kognitive Computersysteme sind außerdem in der Lage, zu lernen und sich im Laufe der Zeit anzupassen, während andere Arten von KI in der Regel für eine bestimmte Aufgabe programmiert sind und nicht lernen oder anpassen können.