Kognitives Rechnen vs. KI

Inhaltsübersicht

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Obermenge von Technologien, die es Maschinen ermöglichen, wie Menschen zu denken und zu handeln. Sie umfasst Maschinelles Lernen (ML)Deep Learning, visuelle Erkennung, neuronale Netze und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Da auch das kognitive Computing dieselben Technologien verwendet, wird es oft mit der KI verwechselt. Die Leistung dieser beiden Systeme und ihre Interaktion mit dem Menschen sind jedoch sehr unterschiedlich.

Was also ist kognitives Computing und wie unterscheidet es sich von KI? Lesen Sie weiter, um es herauszufinden. 

Definition der kognitiven Datenverarbeitung

Es wird viel über Datenanalyse, Big Data und kognitives Computing gesprochen. Aber was das bedeutet, ist den meisten Menschen nicht klar. Hier ist also die Definition von Cognitive Computing in einfachen Worten: 

Cognitive Computing basiert auf selbstlernenden Systemen, die maschinelle Lerntechniken einsetzen, um spezifische, menschenähnliche Aufgaben auf intelligente Weise auszuführen.

Hauptunterschiede zwischen kognitivem Computing und AI

Kognitives Computing lernt und imitiert den menschlichen Denkprozess

Im Gegensatz zu KI-Systemen, die sich nur um ein bestimmtes Problem kümmern, untersucht das kognitive Computing Muster und schlägt Menschen vor, auf der Grundlage ihres Verständnisses geeignete Maßnahmen zu ergreifen. Im Falle der KI übernimmt das System die volle Kontrolle über einen Prozess und unternimmt Schritte, um eine Aufgabe zu erledigen oder ein Szenario mithilfe eines vordefinierten Algorithmus zu vermeiden. Das kognitive Computing hingegen ist ein ganz anderes Feld. Es dient als Assistent, anstatt die Aufgabe zu erledigen. Auf diese Weise bietet das kognitive Computing dem Menschen die Möglichkeit, schneller und genauer Datenanalyse ohne sich über die Fehlentscheidungen des ML-Systems Gedanken zu machen.

Das bedeutet aber nicht, dass das kognitive Computing den Menschen aus dem Spiel lässt. Ihr Ziel ist es, den Menschen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Dadurch erhält der Mensch eine überragende Präzision bei der Analyse und kann gleichzeitig sicherstellen, dass er alles unter Kontrolle hat. 

Nehmen wir das Beispiel der KI im Gesundheitssystem. Ein KI-gestütztes System wird alle Behandlungsentscheidungen ohne Rücksprache mit einem menschlichen Arzt treffen. Andererseits würde das kognitive Computing die menschliche Diagnose durch seine eigenen Daten und Analysen ergänzen. Dies würde dazu beitragen, die Qualität der Entscheidungen zu verbessern und gleichzeitig kritischen Prozessen eine menschliche Note zu verleihen.

Kognitiv werden: Vorteile des kognitiven Computings

Das moderne Computersystem ist im Begriff, die aktuellen und alten Systeme im Bereich der Automatisierung zu revolutionieren. Forschungsergebnissen zufolge wird das kognitive Computing die digitale Sphäre im Gegensatz zu anderen Technologien, die in den letzten 20 Jahren eingeführt wurden, umwälzen. Durch die Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen setzt das kognitive Rechnen ein Rechensystem für relevante reale Systeme ein. Es hat eine Reihe von Vorteilen, darunter die folgenden:

Verbesserte Kundeninteraktion

Roboter liefern kontextbezogene Informationen, ohne dass eine Interaktion mit anderen Mitgliedern erforderlich ist. Kognitives Computing kann zur Verbesserung der Kundeninteraktion mit Hilfe der Automatisierung von Roboterprozessen eingesetzt werden. Cognitive Computing ermöglicht es, den Kunden relevante, kontextbezogene und wertvolle Informationen zu liefern und so das Kundenerlebnis zu verbessern und die Kunden zufriedener und engagierter mit einem Unternehmen zu machen.

Genaue Datenanalyse

Kognitives Computing ist hocheffizient bei der Sammlung und dem Querverweis von Informationen, um eine Situation effektiv zu analysieren. Im Falle des Gesundheitswesens helfen kognitive Computersysteme wie IBM Watson Ärzten, Daten aus verschiedenen Quellen wie medizinischen Fachzeitschriften, früheren medizinischen Berichten, Diagnoseinstrumenten und früheren Daten aus der Ärzteschaft zu sammeln und zu analysieren und so Ärzten zu helfen, datengestützte Behandlungsempfehlungen zu geben, von denen Patient und Arzt profitieren. Cognitive Computing nutzt die Automatisierung von Roboterprozessen, um die Datenanalyse zu beschleunigen, anstatt Ärzte zu ersetzen.

Schlankere und effizientere Geschäftsprozesse

Kognitives Computing analysiert aufkommende Muster, erkennt Geschäftschancen und kümmert sich um kritische prozessbezogene Probleme in Echtzeit. Durch die Untersuchung riesiger Datenmengen können kognitive Computersysteme wie Watson Prozesse vereinfachen, Risiken verringern und auf sich ändernde Umstände reagieren. Dies hilft Unternehmen dabei, auf unkontrollierbare Faktoren angemessen zu reagieren und schlanke Geschäftsprozesse zu schaffen.

H2: Anwendungen des kognitiven Computings

  • Im Gesundheitswesen hilft das kognitive Computing den Ärzten, bessere Diagnosen zu stellen und ihre Behandlungsentscheidungen zu individualisieren.
  • Finanzunternehmen nutzen kognitive Computeranalysen, um die richtigen Produkte für die Anforderungen ihrer Kunden zu finden. 
  • Hersteller nutzen kognitives Computing, um ihre Anlagen zu warten und zu reparieren, defekte Teile zu identifizieren und Produktionszeiten zu verkürzen. 
  • Einzelhandelsunternehmen nutzen kognitives Computing, um ihren Kunden eine personalisierte Online-Shopping-Funktion zu bieten, die es ihnen erleichtert, das zu finden, was sie online suchen.

H2: Schlussfolgerung

KI nutzt Algorithmen, um selbständig Geschäftsentscheidungen zu treffen, und befähigt Maschinen zu intelligentem Denken. Kognitives Computing hingegen nutzt NLP und Data Mining, um den menschlichen Denkprozess zu simulieren und sachdienliche Empfehlungen auszusprechen, die von Menschen zur Lösung komplexer Probleme genutzt werden können. Cognitive Computing hat viele Anwendungsfälle in analyseintensiven Branchen wie dem Finanzwesen, dem Gesundheitswesen, der Fertigung und dem Einzelhandel gefunden. 

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