Cognitive Computing

Cognitive Computing repräsentiert ein Feld der künstlichen Intelligenz (KI), das sich der Entwicklung von Systemen widmet, die menschliche Denkprozesse simulieren, um komplexe und mehrdeutige Probleme zu lösen. Im Gegensatz zu Systemen, die für spezifische, enge Aufgaben entwickelt wurden, zielt Cognitive Computing darauf ab, adaptive, interaktive und kontextbezogene Modelle zu entwickeln, die aus Erfahrungen lernen und in natürlicher Sprache mit Menschen interagieren können. Diese Systeme sollen menschliche Experten nicht ersetzen, sondern ihre Intelligenz erweitern und ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie riesige Mengen komplexer Daten aus Quellen wie Knowledge Graphs und unstrukturierten Dokumenten analysieren.

Wesentliche Merkmale

• Adaptives Lernen: Kognitive Systeme sind für kontinuierliches Lernen konzipiert. Sie verbessern ihre Leistung im Laufe der Zeit, indem sie neue Informationen verarbeiten und aus Benutzerinteraktionen lernen, ähnlich wie Menschen Fachwissen erlangen. Dies geht über die anfängliche Modelltrainings-Phase hinaus, die in vielen Machine-Learning-Projekten typisch ist.
• Kontextuelles Verständnis: Sie können den Kontext aus verschiedenen Datentypen interpretieren und synthetisieren, einschließlich Text, Bildern und Sensordaten. Dies erfordert hochentwickelte Natural Language Processing (NLP)- und Computer Vision (CV)-Fähigkeiten, um Nuancen und Bedeutung zu erfassen.
• Interaktiv und Konversationsorientiert: Ein Hauptziel ist die natürliche Interaktion mit Menschen. Dies beinhaltet oft fortschrittliche Chatbots oder virtuelle Assistenten, die Anfragen verstehen und Antworten mit unterstützenden Beweisen geben können, wobei sie sogar klärende Fragen stellen, um Unklarheiten zu beseitigen.

Cognitive Computing vs. andere KI-Konzepte

Es ist wichtig, Cognitive Computing von verwandten Begriffen abzugrenzen.

• Artificial General Intelligence (AGI): Während Cognitive Computing versucht, menschliches Denken nachzubilden, ist es eine Form von Weak AI, die sich auf spezifische Bereiche konzentriert. Sie erweitert die menschlichen Fähigkeiten, anstatt zu versuchen, die gesamte Bandbreite des menschlichen Bewusstseins zu replizieren, was das Ziel von Artificial General Intelligence (AGI) ist. Der berühmte Turing-Test untersucht die Grenzen der Maschinenintelligenz.
• Statistische KI: Kognitive Systeme bauen auf den Grundlagen der statistischen KI auf, die Deep Learning und probabilistische Modelle verwendet, um Muster zu finden. Cognitive Computing ist jedoch ein Ansatz auf Systemebene, der diese statistischen Modelle mit symbolischem Denken integriert, um Mehrdeutigkeiten zu behandeln und erklärbare Erkenntnisse zu liefern – ein wichtiger Grundsatz von Explainable AI (XAI).

Anwendungen in der realen Welt

Cognitive Computing zeichnet sich in Bereichen aus, in denen Experten riesige Mengen unstrukturierter Informationen verarbeiten müssen, um folgenschwere Entscheidungen zu treffen.

• KI im Gesundheitswesen: Ein Paradebeispiel ist ein Onkologie-Beratungssystem. Eine solche Plattform kann die elektronischen Patientenakten, Genomdaten eines Patienten aufnehmen und eine medizinische Bildanalyse auf MRTs durchführen. Gleichzeitig durchsucht sie Millionen von medizinischen Fachzeitschriften aus Quellen wie PubMed Central und klinischen Studienergebnissen. Anschliessend präsentiert sie dem Onkologen eine Rangliste personalisierter Behandlungsoptionen mit entsprechenden Belegen. Dies erweitert das Fachwissen des Arztes und ermöglicht fundiertere Entscheidungen, wie von Organisationen wie der American Medical Association untersucht.
• Finanzdienstleistungen: Kognitive Systeme werden verwendet, um personalisierte Vermögensverwaltungsberater zu erstellen. Diese Systeme können mit Kunden interagieren, um ihre finanziellen Ziele und ihre Risikobereitschaft zu verstehen. Das System analysiert dann Echtzeit-Marktdaten, Wirtschaftsnachrichten zur Sentimentanalyse und globale Finanzberichte, um Anlageportfolios zu empfehlen und dynamisch anzupassen. Dies bietet ein Maß an datengestützter Beratung, das zuvor nur vermögenden Privatpersonen zur Verfügung stand, ein Schwerpunktbereich für Institutionen wie das Weltwirtschaftsforum.

Tools und Technologien

Die Entwicklung kognitiver Systeme stützt sich auf leistungsstarke Plattformen und Tools. IBM Watson ist eine prominente kommerzielle Plattform, die APIs für das Verständnis natürlicher Sprache, Computer Vision und Entscheidungsfindung bietet und oft als ein Schlüsselbeispiel für Cognitive Computing in Aktion genannt wird. Weitere Schlüsseltechnologien sind Cloud-Plattformen wie Google Cloud AI und Tools, die über Anleitungen wie den Azure Machine Learning Quickstart verfügbar sind, sowie Open-Source-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch. Für spezifische Aufgaben wie die visuelle Wahrnehmung innerhalb kognitiver Systeme bieten Modelle wie Ultralytics YOLO modernste Objekterkennung- und Bildsegmentierungs-Funktionen. Plattformen wie Ultralytics HUB bieten optimierte Workflows für das Trainieren benutzerdefinierter Modelle, das Verwalten von Datensätzen und das Bereitstellen der für viele kognitive Anwendungen wesentlichen Visionskomponenten, einschließlich der Nutzung von Cloud-Trainingsoptionen. Weitere Einblicke finden Sie in Ressourcen wie der SAS Cognitive Computing Overview. Forschungseinrichtungen wie das Alan Turing Institute und Organisationen wie die Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) leisten einen wichtigen Beitrag zur Grundlagenforschung in den Bereichen Deep Learning und kognitive Architekturen.