Fast täglich tauchen im digitalen Zeitalter neue Buzzwords und Begriffe auf. Ein solcher Begriff ist Cognitive Computing, das bei Einzelpersonen und Organisationen immer beliebter wird.
Ein kognitives System lernt menschliches Verhalten und Denken in großem Umfang, um auf natürliche Weise mit ihnen zu interagieren. Einfach ausgedrückt handelt es sich um ein Gebiet der Informatik, das darauf abzielt, intelligente Maschinen zu schaffen, die wie Menschen lernen, argumentieren und verstehen können.
Statistiken deuten darauf hin, dass der Markt für Cognitive Computing, der 2021 auf 25,6 Milliarden US-Dollar geschätzt wurde, bis 2030 voraussichtlich 269,4 Milliarden US-Dollar erreichen wird, bei einer CAGR von 29,7.
Cognitive-Computing-Plattformen kombinieren maschinelles Lernen (ML), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), logisches Denken, Mensch-Computer-Interaktion, Sprach- und Bilderkennung und robustere Technologien, um menschliches Denken und menschliche Interaktion zu simulieren und die Entscheidungsfindung zu verbessern.
In diesem Blog tauchen wir tiefer in das Verständnis von Cognitive Computing ein. Wir werden sehen, wie es funktioniert, seine Vorteile, Risiken und mehr.
Lesen Sie also weiter, um mehr über diese schnell wachsende Technologie zu erfahren.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Cognitive Computing?
Cognitive Computing ist eine Reihe einzelner Technologien, die bestimmte Aufgaben erfüllen, um die menschliche Intelligenz zu fördern.
In einfachen Worten ist Cognitive Computing ein System, das große Datenmengen versteht und interpretiert und sie verwendet, um Entscheidungen zu treffen, Probleme zu lösen und Geschäftsergebnisse zu verbessern.
Es verarbeitet eine große Menge unstrukturierter Daten wie Bilder, Texte und Videos, um wertvolle und wichtige Erkenntnisse zu gewinnen und diese Informationen besser zu analysieren. Das Beste am Cognitive Computing ist, dass es aus Erfahrungen lernt und sich anpasst – und seine Fähigkeiten und Leistung mit der Zeit verbessert.
Somit hilft Cognitive Computing dabei, bessere menschliche Entscheidungen zu treffen. Einige wesentliche Anwendungen des Cognitive Computing sind:
- Betrugserkennungssysteme
- Spracherkennung
- Gesichtserkennung
- Virtuelle Assistenten
- Stimmungsanalyse
- Risikoabschätzung
- Empfehlungsmaschinen
Auf diese Weise können Unternehmen fundiertere Geschäftsentscheidungen treffen, indem sie intelligente Erkenntnisse und Empfehlungen nutzen, die durch Cognitive Computing generiert werden.
Wie funktioniert Cognitive Computing?
Cognitive Computing kombiniert Kognitions- und Informatikwissenschaften und schafft Computersysteme, die natürliche Sprache und Argumentation verstehen und daraus lernen und menschenähnliche Entscheidungen treffen.
Und für diesen Prozess verwendet Cognitive Computing verschiedene fortschrittliche Technologien wie NLP, ML, Data Mining, Mustererkennung und Computer Vision, um menschenähnliche kognitive Prozesse nachzuahmen.
Quelle: researchgate.net
Das langfristige Ziel des Cognitive Computing ist es, die Erstellung automatisierter IT-Modelle zu erleichtern, die Probleme ohne menschliches Eingreifen lösen können.
Hier ist eine detaillierte Erklärung, wie Cognitive Computing funktioniert:
- Datenaufnahme: Der Schritt des Cognitive-Computing-Systemprozesses ist die Sammlung und Aufnahme einer riesigen Menge unstrukturierter und strukturierter Daten aus verschiedenen Quellen wie Sensoren, Datenbanken, sozialen Medien und dem Internet.
- Natural Language Processing (NLP): Sobald die Daten aufgenommen wurden, verwenden die kognitiven Computersysteme NLP-Algorithmen, um den Kontext und die Bedeutung der Daten zu extrahieren und die menschliche Sprache zu verstehen, einschließlich Syntax, Pragmatik und Semantik.
- Maschinelles Lernen (ML): Cognitive-Computing-Systeme verwenden ML-Algorithmen, um aus den extrahierten Daten zu lernen und Modelle für die Problemdomäne zu entwerfen. Dazu gehört das Training des Systems anhand massiver Daten, die Analyse seiner Leistung und die kontinuierliche Verbesserung des Modells auf der Grundlage von Feedback.
- Argumentationsalgorithmen: Sobald Cognitive Computing das Modell erstellt hat, verwendet es Argumentationsalgorithmen für die Datenanalyse und trifft Entscheidungen basierend auf dem Wissen des Modells. Dieser Prozess umfasst die Verwendung des erstellten Modells, um neue Daten und Informationen abzuleiten, Muster zu identifizieren und Entscheidungen zu treffen.
- Vorhersageanalyse: Kognitive Computersysteme bewerten die Genauigkeit ihrer Vorhersagen und passen ihre Algorithmen und Modelle an, um kontinuierlich zu lernen und ihre Leistung basierend auf dem Feedback von neuen Daten und Benutzern zu verbessern.
- Benutzerinteraktion: Cognitive-Computing-Systeme bieten eine Benutzerschnittstelle, die es Benutzern erleichtert, mithilfe von NLP mit den Systemen zu interagieren und Empfehlungen und Erkenntnisse basierend auf der Analyse und Argumentation des Systems zu erhalten.
Daher kombiniert Cognitive Computing alle fortschrittlichen Technologien, um Systeme zu schaffen, die intuitiv und natürlicher mit Menschen interagieren, um komplexe Entscheidungen auf der Grundlage des tiefen Verständnisses der Daten zu erleichtern.
Hauptmerkmale des Cognitive Computing
Cognitive Computing bietet diese Schlüsselattribute und -funktionen, um unstrukturierte Informationen zu verstehen und komplexe Entscheidungen für Menschen zu erleichtern.
- Adaptives Lernen: Kognitive Computersysteme müssen anpassungsfähig und in der Lage sein, sich ändernde Informationen mit sich ändernden Anforderungen und Zielen schnell zu lernen. Es verarbeitet mehrdeutige und dynamische Daten in Echtzeit, um die Anforderungen der umgebenden Daten zu erfüllen.
- Interaktiv: HCI oder Human-Computer Interaction ist ein wesentlicher Bestandteil kognitiver Maschinen. Benutzer müssen mit kognitiven Computern interagieren und ihre sich ändernden Bedürfnisse definieren. Darüber hinaus muss Cognitive Computing auch mit anderen Geräten, Prozessen und Cloud-Plattformen interagieren.
- Zustandsbehaftet und iterativ: Cognitive-Computing-Systeme sollten Probleme identifizieren, indem sie zusätzliche Daten abrufen und Fragen stellen, wenn die Abfrage unvollständig oder vage ist. Die CC-Systeme erreichen dies, indem sie Daten und Informationen über ähnliche zuvor aufgetretene Situationen verwalten.
- Kontextbezogen: Cognitive-Computing-Systeme sollten kontextbezogene Informationen wie Zeit, Domäne, Standort, Anforderungen oder das Profil, die Ziele oder Aufgaben eines Benutzers einfach identifizieren, verstehen und extrahieren. Sie beziehen Informationen aus mehreren Quellen strukturierter und unstrukturierter Informationen sowie sensorischer, visueller und auditiver Daten.
Vorteile von Cognitive Computing
Hier sind die wesentlichen Vorteile von Cognitive Computing für Unternehmen.
#1. Verbesserte Datenerfassung und -interpretation
Einer der größten Vorteile des Cognitive Computing besteht darin, dass es riesige Datenmuster analysiert und menschliches Verhalten nachahmt, wie Lernen und Deduktion und das Interpretieren strukturierter und unstrukturierter Daten.
Diese Analyse wird dann verwendet, um die Sichtbarkeit des internen Prozesses zu verbessern, die Kundenpräferenzen und -loyalität zu steigern und zu verbessern, wie die Produkte und Dienstleistungen angenommen werden.
#2. Fehlererkennung und Fehlerbehebung
Bei der Anwendung auf das technologische Umfeld erleichtern Cognitive-Computing-Konzepte die genaue und schnelle Erkennung von Problemen und betrügerischen Aktivitäten in Geschäftsprozessen sowie das Aufdecken von Geschäftslösungen und -möglichkeiten.
#3. Informierte Entscheidungsfindung
Die Datenerfassungs- und Analysefunktionen von Cognitive Computing ermöglichen es, strategischere und fundiertere Entscheidungen zu treffen – was zu klügeren finanziellen Entscheidungen, viel effizienteren Geschäftsprozessen, verbesserter Effizienz und Kosteneinsparungen führt.
#4. Kundenbindung
Cognitive Computing bietet ein viel besser informiertes und hilfreicheres Kunden-zu-Technologie-Erlebnis, steigert die Kundeninteraktion und -zufriedenheit und verbessert die Kundenbindung.
#5. Verbesserte Cybersicherheit
Cognitive Computing kann Unternehmen dabei helfen, cyberkriminelle Aktivitäten und Online-Bedrohungen mithilfe fortschrittlicher Analysetools und -technologien in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren.
Cognitive Computing verbessert die Cybersicherheit von Unternehmen auf folgende Weise:
- Erweiterte Bedrohungsintelligenz
- Bedrohungserkennung in Echtzeit
- Vorausschauende Analytik
- Verhaltensanalyse
- Automatisierte Reaktion auf Vorfälle
Daher helfen Cognitive-Computing-Funktionen Unternehmen dabei, cyberkriminelle Aktivitäten proaktiv zu verhindern und die potenziellen Sicherheitsbedrohungen und deren Schaden für Unternehmen zu reduzieren.
#6. Verbesserte Zusammenarbeit der Mitarbeiter
Cognitive Computing hilft Unternehmen und Unternehmen, die Zusammenarbeit der Mitarbeiter zu verbessern, indem es Einblicke und Informationen bietet, wodurch Teams viel effizienter arbeiten können.
Wie kann Cognitive Computing die menschliche Expertise verbessern?
In bestimmten Bereichen kann es vorkommen, dass Menschen große Datenmengen oder Probleme nicht analysieren, die für Menschen möglicherweise nicht so offensichtlich sind.
Hier spielt Cognitive Computing eine wichtigere Rolle bei der Verbesserung des menschlichen Fachwissens, indem fortschrittliche Analysetechnologien für hervorragendere Geschäftsergebnisse bereitgestellt werden.
So kann Cognitive Computing die menschliche Intelligenz und Expertise verbessern, beschleunigen und skalieren:
- Es versteht die natürliche menschliche Sprache durch sensorische Daten und interagiert auf natürliche Weise mit Menschen, indem es genaue und unvoreingenommene Ratschläge zu den Problemen gibt.
- Es identifiziert schnell potenzielle Risiken mit Hilfe von datengesteuerten Erkenntnissen und Analysen und ermöglicht es Menschen, bessere Entscheidungen auf der Grundlage von Beweisen und Fakten zu treffen.
- Es hilft Menschen, komplexe Probleme anzugehen und ihre Ursachen zu lösen, während sie die richtigen Lösungen entwickeln.
- Es trägt zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz bei, indem es Menschen und Unternehmen progressive Unterstützung bietet.
- Cognitive Computing automatisiert alltägliche und sich wiederholende Aufgaben, entlastet Personal und ermöglicht es ihnen, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren, die menschliches Fachwissen und einzigartige Fähigkeiten erfordern.
- Es hilft, die menschliche Erfahrung zu personalisieren, indem menschliche Verhaltensmuster und Vorlieben analysiert werden, um hyperpersonalisierte Empfehlungen und Vorschläge bereitzustellen.
Nun, viele argumentieren, dass sogar künstliche Intelligenz oder KI-Technologien dazu beitragen, sich wiederholende Prozesse zu automatisieren, die Personalisierung zu verbessern und das Leben der Menschen viel einfacher zu machen – also wie unterscheidet sich Cognitive Computing genau von künstlicher Intelligenz? Lass es uns herausfinden.
Kognitives Computing vs. Künstliche Intelligenz
Obwohl die Technologien hinter künstlicher Intelligenz und Cognitive Computing ähnlich sind, unterscheiden sie sich in ihren Konzepten, Schwerpunkten und Fähigkeiten.
Hier sind die grundlegenden Unterschiede zwischen Cognitive Computing und Künstlicher Intelligenz.
Künstliche IntelligenzKognitives ComputingDer grundlegende Anwendungsfall von KI besteht darin, den besten Algorithmus zu implementieren und das menschliche Denken zu erweitern, um komplexe Probleme zu lösen. Auf der anderen Seite konzentriert sich Cognitive Computing darauf, menschliches Verhalten, Intelligenz und Argumentation nachzuahmen, um komplexe Probleme zu lösen. KI-Systeme lernen aus Daten, um Muster zu finden, Vorhersagen zu treffen, verborgene Informationen aufzudecken und Maßnahmen zu ergreifen, um eine Lösung zu finden. Cognitive-Computing-Systeme analysieren große Datenmengen und verstehen und simulieren die natürliche menschliche Sprache und Argumentation, um Lösungen für Probleme zu finden. KI-Systeme führen Aufgaben aus, die menschliche Intelligenz erfordern, wie Spracherkennung, visuelle Wahrnehmung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Entscheidungsfindung. Kognitive Computersysteme verwenden Modelle und Algorithmen, die von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind, einschließlich Deep Learning und neuronaler Netze. KI-Systeme treffen eigenständig Entscheidungen und minimieren menschliche Eingriffe und Rollen. Cognitive Computing ergänzt Daten und Informationen für Menschen, um die Entscheidungsfindung und Problemlösung zu erleichtern. KI wird hauptsächlich in den Bereichen Finanzen, Banken, Gesundheitswesen, Sicherheit, Fertigung und Einzelhandel eingesetzt. Cognitive Computing wird hauptsächlich im Kundenservice, in der Industrie und im Gesundheitswesen eingesetzt.
Daher ist Cognitive Computing ein spezifischerer Ansatz für künstliche Intelligenz, der menschenähnliches Denken und Interaktion betont.
Da Cognitive Computing den Kontext kontextbezogener nutzt und evidenzbasierte Informationen verwendet, wird erwartet, dass diese New-Age-Technologie das nächste große Ding in der Welt des intelligenten Lebens sein wird.
Quelle: dataversity.net
Das Bild deutet darauf hin, dass der globale Markt für Cognitive Computing bis 2025 49,36 Milliarden US-Dollar betragen wird.
Da jedoch jede Medaille zwei Seiten hat, hat Cognitive Computing seine eigenen Risiken und Nachteile, wie unten diskutiert.
Cognitive Computing Risiken und Nachteile
Hier sind einige Cognitive-Computing-Herausforderungen, denen sich Unternehmen gegenübersehen.
#1. Datenschutz und Sicherheit
Cognitive-Computing-Systeme verarbeiten und verlassen sich auf große Datenmengen, was es schwierig macht, eine hohe Datensicherheit aufrechtzuerhalten, und die Risiken von Datenverletzungen und Datenschutzverletzungen erhöht.
Da Cognitive-Computing-Systeme viele sensible Daten verarbeiten müssen, müssen Unternehmen Datenschutzverletzungen und Sicherheitsprobleme berücksichtigen und angehen und einen vollständigen Datensicherheitsplan erstellen.
#2. Annahme
Akzeptanz ist ein Problem bei jeder neuen Technologie.
Daher rationalisieren Organisationen den Einführungsprozess, um den Erfolg von Cognitive Computing sicherzustellen, indem sie mit Interessengruppen wie Technologieentwicklern, Organisationen, Einzelpersonen und der Regierung zusammenarbeiten.
#3. Sorgfältiger Trainingsprozess
Benutzer müssen sich einer umfassenden Datenschulung unterziehen, um den Prozess und das System des Cognitive Computing gründlich zu verstehen. Daher ist einer der Hauptgründe für seine langsame Einführung sein langsamer Trainingsprozess.
Jeder Mitarbeiter muss das Cognitive-Computing-System überprüfen, was den Prozess sehr komplex und teuer macht.
#4. Mangel an Transparenz
Die Komplexität und Schwierigkeit, die Cognitive-Computing-Prozesse zu verstehen, führt zu einem Mangel an Transparenz, was es schwierig macht, zu verstehen, wie das System zu einer bestimmten Vorhersage oder Entscheidung gelangt ist.
#5. Voreingenommenheit
Cognitive-Computing-Systeme lernen aus voreingenommenen Daten, was zu voreingenommenen Ergebnissen und Resultaten führt. Dies führt zu diskriminierenden und unfairen Entscheidungen, die reale Konsequenzen haben können.
Daher ist es unerlässlich, diese Systeme mit unvoreingenommenen Informationen zu trainieren und ihre Entscheidungsfähigkeit zu bewerten.
#6. Menschliche Interaktion
Während Cognitive-Computing-Systeme mit Menschen interagieren, um menschliches Verhalten und Denken zu verstehen, stehen sie dennoch vor Herausforderungen.
Menschen haben ein breites Spektrum an Kommunikationsstilen, Dialekten und Sprachen, und der Versuch, mit ihnen zu argumentieren, kann oft zu Missverständnissen, Fehlern und unvollständigen Informationen führen.
#7. Änderungsmanagement
Die Bewältigung des Änderungsmanagements ist eine weitere häufige Herausforderung des Cognitive Computing.
Natürliches menschliches Verhalten ist, dass Menschen typischerweise resistent gegen Veränderungen und neue Umgebungen sind. Leider erlernt Cognitive Computing diese menschliche Fähigkeit, was es diesen Systemen erschwert, mit Veränderungen umzugehen, und die Angst verstärkt, dass Maschinen bald Menschen ersetzen werden.
#8. Abhängigkeit von der Datenqualität
Die Qualität der Daten, die Cognitive-Computing-Systeme verwenden, ist entscheidend für ihre Effizienz und Genauigkeit.
Voreingenommene, unvollständige oder ungenaue Daten beeinträchtigen die Leistung und Effektivität dieser Systeme erheblich.
#9. Langer Entwicklungszyklus
Cognitive-Computing-Systeme nehmen viel Zeit in Anspruch, um szenariobasierte Anwendungen zu entwickeln. Die Implementierung von Cognitive-Computing-Lösungen in mehreren Branchensegmenten ist ohne viel Zeit und die richtigen Entwicklungsteams eine Herausforderung.
Langwierige Entwicklungszyklen erschweren kleineren Organisationen und Unternehmen die Entwicklung eigener kognitiver Systeme.
#10. Kosten
Cognitive-Computing-Systeme erfordern viel Kapitalinvestition, Know-how und Infrastruktur.
Daher müssen Unternehmen alle Vorteile des Cognitive Computing gegen die Kosten abwägen, bevor sie in geeignete Systeme investieren.
Lernmittel
#1. Cognitive Computing: Ein kurzer Leitfaden für Game Changer
Dieser prägnante Bericht und Leitfaden zum Cognitive Computing, herausgegeben von Peter Fingar, umfasst den Aufstieg der Cognitive Computing-Technologie und neue Anwendungen sowie deren Auswirkungen auf Industrien und Unternehmen weltweit.
Der Autor teilt seine rasante und fesselnde Reise mit den wichtigsten Ereignissen, Ressourcen und Akteuren, die an der Ära des Cognitive Computing beteiligt sind. Daher ist es ein Muss für diejenigen, die einen tiefen Einblick in die Cognitive Computing Intelligence benötigen und wie sie das Leben weltweit verändern wird.
#2. Cognitive Computing: Theorie und Anwendungen (Band 35)
Dieser erstklassige und umfassende Leitfaden zum Cognitive Computing konzentriert sich auf dessen Theorie und Anwendungen. Es wurde von international renommierten Experten verfasst, darunter Vijay V Raghavan, Venu Govindaraju, Venkat N. Gudivada und CR Rao.
Es umfasst die Verwendung von kognitiven Computersystemen zur Verwaltung erneuerbarer Energien, Modelle und Algorithmen für maschinelles Lernen, Biometrie, datengesteuerte Sprachalgorithmen, Graphenanalyse und Cybersicherheit.
#3. Cognitive Computing und Big Data Analytics
Dieses Buch hilft Organisationen und Technologen, die zugrunde liegenden Cognitive-Computing-Konzepte und -Technologien zu verstehen, von NLP-Algorithmen bis hin zu Wissensrepräsentationstechniken.
Dieses Buch enthält auch reale Implementierungen von neuen Qualcomm-, Google-, Amazon- und Hitachi-Projekten.
#4. Cognitive Computing-Rezepte
Dies ist eines der idealen Bücher für Unternehmensarchitekten und Softwareingenieure, die Deep Learning verstehen und ihre KI- und ML-Probleme anhand von realen Codebeispielen lösen möchten.
In diesem von Adnan Massod und Adnan Hashmi herausgegebenen Buch erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Microsoft Cognitive Services-APIs produktionsbereite Lösungen erstellen, Unternehmensprobleme in NLP und Computer Vision lösen und Deep Learning mit Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) und TensorFlow anwenden .
#5. IBM Watson für künstliche Intelligenz und Cognitive Computing
Dieser Udemy-Kurs ist perfekt, wenn Sie lernen möchten, intelligente KI-, ML- und Cognitive-Computing-Systeme und -Anwendungen mit IBM Watson zu erstellen.
Es untersucht die Möglichkeiten der IBM Watson API, die besten Funktionen auszuwählen, einen Chatbot für Kundenfälle zu erstellen, Metadaten aus Text zu extrahieren und vieles mehr.
Letzte Worte
Während Cognitive Computing sein volles Potenzial noch ausschöpfen muss, bietet seine zukünftige Implementierung viele Möglichkeiten. Beispielsweise hilft es Menschen, bessere Entscheidungen zu treffen, redundante Aufgaben zu automatisieren und ihre kognitive Belastung zu entlasten.
Dieser Blog hilft Ihnen, das Konzept des Cognitive Computing zu verstehen, wie es funktioniert, seine Vorteile und sogar seinen Umfang und seine Anwendungen für Unternehmen.
Sehen Sie sich als Nächstes die Fragen und Antworten zu Cloud-Computing-Interviews an.