Aus der Verschmelzung der kognitiven Wissenschaften basierend auf der Grundprämisse, den menschlichen Denkprozess zu simulieren, werden das Konzept sowie die Anwendungen des Cognitive Computings weitreichende Auswirkungen auf unser Privatleben haben. Aber auch auf Branchen wie das Gesundheitswesen, Versicherungen und vielen anderen.
Die Vorteile der kognitiven Technologie gehen weit über die herkömmlichen KI-Systeme hinaus. KI kann nur so schlau sein wie die Menschen, die sie lehren. Das gilt nicht für die neueste kognitive Revolution.
Der Cognitive Computing Prozess nutzt eine Mischung aus künstlicher Intelligenz, neuronalen Netzwerken und maschinellem Lernen. Sowie natürlicher Sprachverarbeitung, Sentiment-Analyse und kontextbezogenem Bewusstsein, um alltägliche Probleme wie Menschen zu lösen.
IBM definiert Cognitive Computing als ein fortschrittliches System, das in großem Umfang lernt, zielgerichtet denkt und mit Menschen in natürlicher Form interagiert.
Was sind die Merkmale einer Cognitive Computing Lösung?
Mit dem heutigen Stand der kognitiven Funktionen kann die Basislösung eine hervorragende Rolle als Assistent oder virtueller Berater spielen. Siri, Google Assistant, Cortana und Alexa sind gute Beispiele für persönliche Assistenten.
Ein virtueller Berater wie Dr. AI von HealthTap ist eine kognitive Lösung. Sie stützt sich auf die medizinischen Profile der einzelnen Patienten und das Wissen von 105.000 Ärzten. Er stellt eine priorisierte Liste der Symptome zusammen und verbindet sich bei Bedarf mit einem Arzt.
Jetzt arbeiten Experten daran, kognitive Lösungen in Unternehmenssysteme zu implementieren. Einige Anwendungsfälle sind die Erkennung von Betrug mit Hilfe von maschinellem Lernen, Predictive-Analytics-Lösungen, die Vorhersage von Ölverschmutzungen im Öl- und Gasförderkreislauf usw.
Eigenschaften von Cognitiven Technologien
Der Zweck des Cognitive Computings ist die Schaffung von Computer-Frameworks, die komplizierte Probleme ohne ständige menschliche Intervention lösen können.
Um Cognitive Computing in kommerziellen und weit verbreiteten Anwendungen zu implementieren, hat das Cognitive Computing Konsortium die folgenden Eigenschaften für die Computersysteme empfohlen:
Adaptiv
Dies ist der erste Schritt, um ein auf maschinellem Lernen basierendes kognitives System zu entwickeln. Die Lösungen sollten die Fähigkeit des menschlichen Gehirns nachahmen, aus der Umgebung zu lernen und sich anzupassen.
Die Systeme können nicht für eine isolierte Aufgabe programmiert werden. Es muss dynamisch sein beim Sammeln von Daten, dem Verstehen von Zielen und Anforderungen.
Interaktiv
Ähnlich wie das Gehirn muss die kognitive Lösung mit allen Elementen im System interagieren – Prozessor, Geräte, Cloud Services und Nutzer. Kognitive Systeme sollten bi-direktional interagieren.
Es sollte menschliche Eingaben verstehen und mit Hilfe von natürlicher Sprachverarbeitung und Deep Learning relevante Ergebnisse liefern.
Iterativ und zustandsorientiert
Das System sollte sich an frühere Interaktionen in einem Prozess „erinnern“ und Informationen zurückgeben, die zu diesem Zeitpunkt für die spezifische Anwendung geeignet sind. Es sollte in der Lage sein, das Problem zu definieren, indem es Fragen stellt oder eine zusätzliche Quelle findet.
Diese Funktion erfordert eine sorgfältige Anwendung der Datenqualitäts- und Validierungsmethoden, um sicherzustellen, dass das System immer mit genügend Informationen versorgt wird und dass die Datenquellen, mit denen es arbeitet, zuverlässigen und aktuellen Input liefern.
Kontextuell
Sie müssen kontextuelle Elemente verstehen, identifizieren und extrahieren, wie z.B. Bedeutung, Syntax, Zeit, Ort, passende Domäne, Vorschriften, Benutzerprofil, Prozess, Aufgabe und Ziel.
Sie können auf mehrere Informationsquellen zurückgreifen, darunter sowohl strukturierte als auch unstrukturierte digitale Informationen sowie sensorische Inputs (visuell, gestisch, auditiv oder sensorisch).
Cognitive Computing vs. Künstliche Intelligenz
Während der grundlegende Anwendungsfall der künstlichen Intelligenz darin besteht, den besten Algorithmus zur Lösung eines Problems zu implementieren, geht das Cognitive Computing einen Schritt weiter.
Es versucht, die menschliche Intelligenz und Weisheit durch die Analyse einer Reihe von Faktoren zu imitieren. Im Vergleich zu Künstlicher Intelligenz ist Cognitive Computing ein völlig anderes Konzept.
Im Gegensatz zu Systemen mit künstlicher Intelligenz, die sich nur um ein bestimmtes Problem kümmern, lernt Cognitive Computing durch das Studium von Mustern. Es schlägt dem Menschen vor, basierend auf seinem Verständnis relevante Maßnahmen zu ergreifen.
Im Fall von künstlicher Intelligenz übernimmt das System die volle Kontrolle über einen Prozess und unternimmt Schritte, um eine Aufgabe zu erledigen. Oder ein Szenario zu vermeiden, indem es einen vordefinierten Algorithmus verwendet.
Im Vergleich dazu ist das Cognitive Computing ein ganz anderer Bereich, in dem es als Assistent dient, anstatt die Aufgabe zu erledigen. Auf diese Weise gibt Cognitive Computing dem Menschen die Möglichkeit einer schnelleren und genaueren Datenanalyse, ohne dass er sich um die falschen Entscheidungen des maschinellen Lernsystems sorgen muss.
Wie bereits erwähnt, ist das Hauptziel des Cognitive Computing, den Menschen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Dies gibt dem Menschen eine überdurchschnittliche Präzision in der Analyse und stellt sicher, dass alles unter seiner Kontrolle ist.
Nehmen wir zur Veranschaulichung das Beispiel der künstlichen Intelligenz im Gesundheitssystem. Ein KI-gestütztes System würde alle Behandlungsentscheidungen ohne Rücksprache mit einem menschlichen Arzt treffen. Während Cognitive Computing die menschliche Diagnose mit seinen eigenen Daten und Analysen ergänzt, was die Qualität der Entscheidungen verbessert und kritischen Prozessen eine menschliche Note verleiht.
Cognitive Technologien helfen uns effizienter zu werden
Als Teil des digitalen Evolutionszyklus beginnt die Einführung kognitiver Technologien mit der Identifizierung von manuellen Prozessen, die mit dieser Technologie automatisiert werden können. Viele Unternehmen wie IBM haben bereits Pionierarbeit auf dem Gebiet der kognitiven Technologien geleistet, die mehrere wirklich digitale Organisationen auf der ganzen Welt beflügeln.
Mit jeder Minute, die verstreicht, werden mehr Daten analysiert, um Erkenntnisse über vergangene Ereignisse zu gewinnen und aktuelle und zukünftige Prozesse zu verbessern. Kognitive Technologien helfen nicht nur bei der Analyse der Vergangenheit, sondern auch bei der Vorhersage zukünftiger Ereignisse durch prädiktive Analysen.
Da es sich um eine robuste und agile Technologie handelt, sind die zukünftigen Möglichkeiten und Wege sowohl im B2B– als auch im B2C-Bereich immens. Die Macht und die Vorteile des Cognitive Computing werden bereits in den Bereichen Finanzen und Gesundheit mit IBM Watson genutzt.
Man geht davon aus, dass eine solche Technologie den Menschen in Zukunft helfen wird, effizienter als bisher zu werden, banale Analysen zu delegieren und sich auf kreative Arbeit zu konzentrieren. In weniger als 5 Jahren ist definitiv zu erwarten, dass der Einfluss kognitiver Technologien auf Organisationen erheblich wachsen wird.
Vorteile der Cognitiven Technologie
Stakeholder in allen Branchen/Domänen müssen verstehen, ob, wie und wo sie in die Anwendung kognitiver Technologien investieren sollten. Um den maximalen Nutzen aus kognitiven Technologien zu ziehen, müssen Unternehmen eine gründliche Analyse ihrer Prozesse, Daten, ihres Talentmodells und des Marktes, in dem sie tätig sind, durchführen.
Ich glaube, dass neben der reinen Kostenreduzierung eines der größten Potenziale für kognitive Technologien in der Wertschöpfung liegt. Zusammen mit der Fähigkeit, Arbeit neu zu strukturieren und die Effizienz zu steigern, indem eine Vielzahl von Prozessen verschlankt wird. Trotz aller Herausforderungen und Hürden sind die Vorteile der kognitiven Technologie nicht zu übersehen.
Es wird für alle Organisationen und die Menschheit im Allgemeinen von Vorteil sein, den Übergangsprozess zu beginnen und innovative Technologie für eine strahlende und viel effizientere Zukunft zu übernehmen.
Um das volle Potenzial innovativer Durchbrüche wie der kognitiven Technologie zu nutzen, brauchst du einen belastbaren Cognitive Computing Tech-Partner, der die modernen Trends versteht und sich mit der Entwicklung modernster Geschäftslösungen beschäftigt.
