Kognitives Computing ist ein hochentwickelter Zweig der Künstlichen Intelligenz (KI), der darauf abzielt, menschliche Denkprozesse in computergestützten Modellen zu simulieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen, die darauf programmiert sind, explizite Regeln zu befolgen oder bestimmte Aufgaben auf der Grundlage von Mustererkennung auszuführen, zielen kognitive Systeme darauf ab, Zusammenhänge zu verstehen, Mehrdeutigkeiten zu durchschauen, Hypothesen aufzustellen und dynamisch aus Interaktionen und neuen Informationen zu lernen. Sie integrieren verschiedene KI-Techniken wie maschinelles Lernen (ML), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Computer Vision (CV) und logisches Denken, um komplexe Probleme zu lösen, die normalerweise menschliche kognitive Fähigkeiten erfordern. Das Ziel ist nicht nur die Automatisierung, sondern auch die Ergänzung - die Unterstützung des Menschen bei der Entscheidungsfindung durch die Verarbeitung großer Mengen komplexer Daten.
Wie kognitives Computing funktioniert
Kognitive Systeme funktionieren durch eine Kombination von Fähigkeiten, die die menschliche Kognition nachahmen sollen:
- Kontextuelles Verstehen: Sie gehen über die Schlüsselwörter hinaus, um die Bedeutung, die Nuance, den Zeitpunkt, den Ort und die Syntax in den Daten zu erfassen, ähnlich wie Menschen den Kontext in Gesprächen verstehen. Dazu gehören fortgeschrittene NLP-Techniken und das Verstehen von Beziehungen innerhalb von Daten, die in Ressourcen wie den Towards Data Science-Artikeln über Kontext untersucht werden.
- Hypothesenbildung und Bewertung: Angesichts unklarer oder komplexer Probleme können kognitive Systeme potenzielle Antworten oder Lösungen (Hypothesen) formulieren, die unterstützenden Beweise abwägen und das Vertrauensniveau einschätzen, ähnlich wie menschliches kritisches Denken. Dies geschieht oft auf der Grundlage von Data Mining und Mustererkennung.
- Dynamisches Lernen: Diese Systeme passen sich an und lernen aus Rückmeldungen und neuen Daten, um ihr Wissen und ihre Entscheidungsfindung im Laufe der Zeit zu verbessern, ohne dass sie für jedes neue Szenario neu programmiert werden müssen. Dabei werden die zugrundeliegenden ML-Modelle genutzt, oft mit Techniken wie dem Reinforcement Learning.
Relevanz für KI und maschinelles Lernen
Cognitive Computing baut zwar auf den Grundlagen von KI und ML auf, stellt aber eine übergeordnete Integration dar, die auf eine intuitivere und anpassungsfähigere Interaktion abzielt. Standard-ML konzentriert sich auf das Lernen von Mustern aus Daten, um Vorhersagen oder Klassifizierungen zu treffen(überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen). Cognitive Computing nutzt diese ML-Fähigkeiten als Komponenten innerhalb einer größeren Architektur, die auch symbolisches Denken, Wissensdarstellung(Wissensgraphen) und kognitiv inspiriertes Interaktionsdesign umfasst. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verstehen, dem schlussfolgernden Denken und dem Lernen in einer Art und Weise, die die Interaktion zwischen Mensch und Computer verbessert(ACM SIGCHI).
Unterscheidung von verwandten Begriffen
- Künstliche Intelligenz (KI): KI ist das weite Feld der Entwicklung intelligenter Maschinen. Kognitives Computing ist ein Teilbereich, der sich speziell auf die Simulation von menschenähnlichen kognitiven Prozessen (Denken, Argumentieren, Lernen) konzentriert.
- Maschinelles Lernen (ML): ML liefert die Algorithmen, die es Systemen ermöglichen, aus Daten zu lernen. Kognitive Systeme nutzen ML als Kernkomponente, integrieren es aber mit anderen Technologien für eine breitere kognitive Simulation.
- Artificial Narrow Intelligence (ANI): ANI bezieht sich auf KI, die für bestimmte Aufgaben entwickelt wurde (z. B. Bilderkennung, Übersetzung). Während aktuelle kognitive Systeme größtenteils auf ausgefeilten ANI-Komponenten basieren, besteht ihr Ziel darin, diese engen Fähigkeiten zu integrieren, um flexiblere, menschenähnliche Problemlösungen in verschiedenen Bereichen zu erreichen.
Anwendungen in der realen Welt
Kognitives Computing wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und komplexe Aufgaben zu automatisieren. Hier sind zwei Beispiele:
- KI im Gesundheitswesen: Kognitive Systeme unterstützen Ärzte und Ärztinnen, indem sie große Mengen an Patientendaten, medizinischer Fachliteratur und Daten aus der medizinischen Bildgebung analysieren, um mögliche Diagnosen oder Behandlungsoptionen vorzuschlagen. So können die Systeme beispielsweise Scans auf Anomalien analysieren und dabei Modelle wie YOLO11 zur Erkennung von Tumoren in der medizinischen Bildgebung verwenden, die Ergebnisse mit der Krankengeschichte und Forschungsarbeiten abgleichen(arXiv-Forschungsbeispiele) und den Ärzten zusammengefasste Informationen präsentieren. Einrichtungen wie die Mayo Clinic setzen KI ein, um die Diagnosegenauigkeit und die Patientenversorgung zu verbessern, und stellen damit KI-gesteuerte Gesundheitslösungen vor.
- Verbesserter Kundenservice: Kognitive Systeme treiben hochentwickelte Chatbots und virtuelle Assistenten an, die komplexe Kundenanfragen bearbeiten, den Kontext und die Stimmung verstehen(Sentiment-Analyse) und durch den Zugriff auf und die Interpretation von verschiedenen Informationsquellen personalisierte Unterstützung bieten können. Beispiele wie Google Duplex zielen darauf ab, Interaktionen möglichst natürlich zu gestalten. Im Finanzwesen helfen kognitive Systeme dabei, das Kundenverhalten zu analysieren und maßgeschneiderte Ratschläge zu geben, wie in den Blogs über KI im Finanzwesen und von Unternehmen wie JPMorgan Chase, die KI erforschen, beschrieben wird.
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