Was ist Cognitive Computing?
Cognitive Computing ermöglicht es, menschliche Denkprozesse mithilfe von Anwendungen der künstlichen Intelligenz zu imitieren. Es ist möglich, eigene Strategien und Lösungen zu erstellen, die auf vergangenen Erfahrungen basieren. Diese Systeme können in Echtzeit mit der Umgebung interagieren und große Datenmengen verarbeiten.
Definition von Cognitive Computing
Cognitive Computing ist ein Teilgebiet innerhalb der Künstlichen Intelligenz (KI). Es konzentriert sich auf die Fähigkeit von Computern, zu lernen, zu denken und Entscheidungen zu treffen wie Menschen.
Obwohl es relativ neu ist, gibt es das Konzept dahinter schon seit vielen Jahren. Es bezieht sich auf Computersysteme, die selbständig lernen können und so programmiert sind, dass sie Probleme intelligent lösen.
Künstliche Intelligenz, wie Deep Learning und Data Mining, wird eingesetzt, um das menschliche Denken und Lernen nachzuahmen. Kognitive Systeme sind nicht darauf ausgelegt, bestimmte Probleme zu lösen, sondern lernen aus den Daten und Erfahrungen, die sie gesammelt haben. Sie analysieren die Daten, um ihre eigenen Strategien und Lösungen zu entwickeln. Selbstlernende IT-Systeme können in Echtzeit mit der Umgebung interagieren und die Informationen nutzen, um eigene Erkenntnisse zu entwickeln.
Big Data Umgebungen als Basis
Daten sind in vielen unstrukturierten Formaten verfügbar. Big-Data-Umgebungen ermöglichen den Einsatz von Techniken und Datenbanksystemen. Beim Cognitive Computing geht es darum, intelligente Computersysteme zu schaffen, die ohne die Hilfe von Menschen Probleme lösen und Lösungen automatisieren können. Die Kernkomponenten des Cognitive Computing sind maschinelle Lernalgorithmen, die kontinuierlich die vorhandenen Daten analysieren und ihre Analysemethoden verfeinern.
Cognitive Computing und Spracherkennungssysteme
Cognitive Computing-Systeme kommunizieren mit Menschen mithilfe von Sprachverarbeitung und Spracherkennung. IBM Watson ist eine bekannte Cognitive-Computing-Plattform. Watson schlug menschliche Teilnehmer in „Jeopardy!“ „.
Die Voraussetzungen für kognitive Computersysteme
Um die Fähigkeiten von kognitiven Computersystemen zu verstehen, muss man zunächst ihre Voraussetzungen kennen. Damit Systeme ähnlich wie das menschliche Gehirn funktionieren können, sind bestimmte Voraussetzungen erforderlich. Die Interaktion mit Menschen und Maschinen muss dynamisch sein und in Echtzeit erfolgen, wenn sich Informationen ändern oder unklar werden. Dies erfordert eine nahezu Echtzeitverarbeitung. Kognitive Systeme müssen auch kontextabhängige Merkmale wie Zeit, Ort und Personen berücksichtigen, die die Bedeutung von Informationen beeinflussen, die von Benutzern durch Text/Sprache/Gesten usw. eingegeben werden.
Beispiele und Anwendungen
Die wichtigste Eigenschaft von C. Computing ist die Fähigkeit, große Datenmengen aus verschiedenen Quellen schnell zu verarbeiten. Dabei werden hochleistungsfähige Datenbankmanagement-Techniken auf Basis von NoSQL genutzt, um vergleichbare, wenn nicht sogar bessere Ergebnisse als der Mensch zu erzielen.
C. Computing wird in vielen Bereichen eingesetzt, unter anderem im Finanzwesen, in der Medizin, in der Industrie und im Internet der Dinge. C. Computing kann im E-Commerce eingesetzt werden, um personalisierte Produktempfehlungen auf Basis von Kundenverhalten und Benutzerprofilen zu geben. Sprachcomputer werden eingesetzt, um mit kognitiven Methoden passende Lösungen anzubieten.
Suchmaschinen und kognitives Rechnen
C. Computing hat viele wichtige Einsatzmöglichkeiten. Es unterstützt Suchmaschinen und liefert relevantere Ergebnisse für Menschen, die online nach Informationen suchen, z. B. nach Wegbeschreibungen oder medizinischen Diagnosen. Kognitive Systeme können auch Bilder mithilfe von KI verarbeiten. Dadurch können Maschinen bessere Entscheidungen treffen als Menschen, und die Fehlerquote von Ärzten/Technikern wird reduziert.
Fazit
Das Hauptmerkmal von C. Computing ist die Fähigkeit, große Datenmengen aus verschiedenen Quellen schneller als Menschen zu verarbeiten. Dies ermöglicht es, Aufgaben zu erledigen, die sonst viel länger dauern würden, ohne dabei Fehler zu machen.
