Mit Cognitive Computing entscheiden Systeme selbst

Was den Menschen bisher von der Maschine unterscheidet, sind unter anderem seine Fähigkeiten eigene Schlüsse zu ziehen und durch Erfahrungen selbstständig Probleme zu lösen. Im Bereich Cognitive Computing sollen Computersysteme aber genau das lernen.

Kurz erklärt: Cognitive Computing
  • Programme lernen damit unser Gehirn zu imitieren.
  • Mit Inputs aus ihrer Umgebung legen sie Wissen und Muster an.
  • Auf ihrer Basis stellen sie Prognosen auf und treffen Entscheidungen.
  • Besonders hilfreich ist Cognitive Computing, wo komplexe Vorgänge oder große Datenmengen den Menschen überfordern.

Dabei kommen Elemente aus der Künstlichen Intelligenz (KI) zum Einsatz. So nutzt das Cognitive Computing etwa Machine Learning, wobei ein Programm aus Erfahrungen lernt, indem es daraus eigene Erkenntnisse ableitet. Mit diesem selbstständig wachsenden Wissen kann das System beispielsweise Prognosen über die Wahrscheinlichkeit von Ereignissen ableiten.

Darüber hinaus kommen beim Cognitive Computing Elemente wie Data Mining zum Einsatz. Dazu analysiert ein Computersystem große Datenbestände auf Zusammenhänge hin. Diese Analysen sollen anschließend in bestimmten Situationen dabei helfen, Entscheidungen zu treffen, Probleme zu lösen oder auch Fehler zu vermeiden.

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Das Cognitive Computing besteht dabei aus mehreren Phasen. So braucht das System zuerst Zeit, um verstehen zu lernen. Ähnlich wie der Mensch häuft es Informationen über seine Umwelt an. Danach setzt es die Informationen in einen Kontext sowie ins Verhältnis zueinander. Aus diesen Erkenntnissen kann es schließlich Wahrscheinlichkeiten ableiten. Je länger ein Programm arbeitet, umso besser wird es deshalb im Erstellen von Prognosen, da die zugrundeliegende Datenmenge und der Kontext sich ständig erweitern.

Welche Chancen Cognitive Computing bietet

Wenn Systeme durch Erfahrungen lernen, können sie etwa Sprache besser erkennen und sich komplexe Sachverhalte selbst erschließen.

Cognitive Computing Computer lernen selbst zu entscheiden auf Basis der Inputs aus ihrer Umwelt. (© 2018 Shutterstock / Zapp2Photo)

Mit der Verbindung aus der Verarbeitung großer Datenmengen und der Kompetenz, eigene Entscheidungen zu treffen, kann Cognitive Computing zudem helfen, Produktionen zu optimieren. Dadurch können Computer wichtige Aufgaben in diversen Branchen und Bereichen übernehmen.

Wie Cognitive Computing den Kundendienst verbessert

Unternehmen können Cognitive Computing beispielsweise nutzen, um die Daten der User ihrer Webseite zu sammeln und ihnen individuelle Kauf-Empfehlungen auszuspielen. Dafür analysiert ein System die Profile angemeldeter Nutzer oder das Verhalten von Besuchern und zieht daraus Schlüsse über gewünschte Produkte.

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Im Kundendienst oder bei Umfragen lässt sich Cognitive Computing ebenso nutzen. So verstehen darauf basierende Programme mit der Zeit einzelne Wörter und komplexe Sätze immer besser. Dadurch können sie etwa Anrufern einer Hotline besser helfen oder sie weiterleiten.

Ressourcen sparen durch denkende Programme

Vor der Einführung von Produkten lässt sich über Cognitive Computing genau analysieren, welchen Erfolg die Idee haben könnte oder welche Fehler es noch zu beheben gibt. Denn die technischen Programme können für ihre Entscheidungen auf deutlich größere Datenmengen zurückgreifen als jeder Mensch.

Cognitive Computing Cognitive Computing ist in vielseitigen Bereichen einsetzbar. (© 2018 Shutterstock / Panchenko Vladimir)

Mit Cognitive Computing können Firmen aber auch Ressourcen einsparen. Zum Beispiel lassen sich damit komplexe Produktionen übergeordnet steuern, was den Aufwand an Energie oder Arbeitskraft verringert. Durch Cognitive Computing könnten Programme etwa komplexe Maschinen steuern, die miteinander kommunizieren oder den Verbrauch von Pflanzenschutzmitteln auf Feldern abhängig von Sensordaten selbstständig optimieren.

Mit Cognitive Computing für mehr Sicherheit sorgen

In der Medizin lässt sich mit lernenden Computern die Einführung von Medikamenten verbessern. Ein System kann dabei riesige Datenmengen aus Versuchen oder Herstellungsprozessen verarbeiten und mit Hilfe von Erfahrungen Empfehlungen für den Verkauf aufstellen. Aber auch die Diagnose kann durch Prognosen auf Basis mitdenkender Programme profitieren und unter Umständen sogar Leben retten.

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Für Versicherungen und Finanzdienstleister ist Cognitive Computing zudem interessant, da die neue Technologie Risiken besser abschätzen, vorhersagen und sogar Gefahren vereiteln kann. Zum Beispiel, wenn eine Bank Cognitive Computing einsetzt, um das Risiko einer Kreditvergabe bei komplexen Firmenkunden zu prognostizieren.