Was auch immer Sie für eine Vorstellung von menschenähnlichen Robotern haben: Cognitive Computing kommt der allgemeinen Fantasie schon sehr nah. Der Begriff bezeichnet Computermodelle, die in der Lage sind, menschliche Denkprozesse zu imitieren. Klingt maximal unheimlich, ist aber tatsächlich vor allem in der Arbeitswelt praktisch, wenn es um Aufgaben wie Marktinterpretation, Risikobewertungen und Szenario-Analysen geht. Also gucken wir uns mal an, wie es funktioniert!
Kognitive Computersysteme verwenden Verfahren der künstlichen Intelligenz, um das menschliche Denken zu simulieren, selbstständig zu lernen und Aktionen zu adaptieren. Aber wie ist das möglich? Als kognitive Fähigkeit wird das Talent beschrieben, Signale der Umwelt wahrzunehmen und weiterzuverarbeiten. Um das zu schaffen, greifen wir auf bestimmte Prozesse zurück, die sich durch Erfahrungen gebildet haben. Und auf diesem Prinzip basieren auch diese Systeme. Die Fähigkeit des Lernens und Entwickelns erhalten kognitive Systeme durch eine raffinierte Kombination aus Verfahren der Knowledge Discovery, dem Information Retrieval, der Information Extraction, dem maschinellen Lernen sowie dem Natural Language Processing. Die frisch erlernten Fähigkeiten werden jeweils mit einem bestimmten Aufgabenbereich verknüpft. So können Systeme anspruchsvolle Tätigkeiten unterstützen oder auch komplett übernehmen. Schnell erreichen sie dabei eine Effizienz, zu der Menschen niemals in der Lage sein können.
Klar abgegrenzt ist der Begriff in seiner Definition nicht, aber Adaptions- und Lernkompetenz bilden die Basis des Cognitive Computings. Kognitive Systeme lernen kontinuierlich dazu und verbessern ihre Fähigkeiten, fast wie ein menschliches Gehirn. Im Cognitive Computing steht die selbstständige und automatisierte Problemlösung im Vordergrund, bei künstlicher Intelligenz ist es dagegen die Lösung selbst. So bilden diese beiden Begriffe, die in der allgemeinen Wahrnehmung als eine Einheit verstanden werden könnten, zwei verschiedene Anwendungsbereiche. Künstliche Intelligenz funktioniert auf Basis von Algorithmen und Modellen. Sie ermittelt die bestmögliche Lösung zu einem Problem und ist ein Teilbereich des Cognitive Computing. KI-Systeme sind immer sehr spezialisiert und erfüllen einen bestimmten Zweck, wie beispielsweise Fahrassistenzsystems. Sie können – im Gegensatz zum Cognitive Computing – nicht mit ihrem Umfeld interagieren. Die kognitiven Systeme lernen darüber hinaus, anhand ihres Wissens Prognosen zu berechnen. Aber wie funktioniert das?
Lernen tut der Computer natürlich nicht selbst. Dafür hat er sogenannte Agenten. Diese Agenten sind ausführende Einheiten, die in ein lernendes Computersystem eingebettet sind. Jeder Agent hat eine bestimmte Aufgabe und führt eine entsprechende Aktion aus. Wenn alle Agenten als Team zusammenarbeiten, bildet sich ein selbstständig agierendes System, das seine Informationen mit der Umwelt austauschen kann. Das maschinelle Lernen wird dabei in drei Lernmethoden unterschieden: überwachtes Lernen (supervised Learning), unüberwachtes Lernen (unsupervised Learning) und Lernen aus Belohnung oder Bestrafung (reinforcement Learning). Das Lernverfahren gliedert sich in Training, Test und Evaluation. Kognitive Systeme verwenden Deep-Learning-Technologien, um Daten über einen vielschichtigen Prozess zu verarbeiten. Deep Learning stellt einen Teilbereich des maschinellen Lernens dar, der sich um den Aufbau von künstlichen neuronalen Netzen dreht. Diese sind bewusst dem menschlichen Denken nachempfunden. Für die Verarbeitung natürlicher Sprache und sprachbasierte Interaktion wird Natural Language Processing angewandt.
Cognitive Computing dient heute als Schnittstelle in der maschinellen Prozess- und Entscheidungsunterstützung. In der Medizin beispielsweise kann ein digitaler Assistent bei der Diagnostik in Echtzeit unterstützen, indem auf Basis von Symptomen mögliche Krankheiten oder Krankheitsbilder aus umfangreichen Medizindatenbanken recherchiert werden. Die Entscheidung über die Behandlung trifft natürlich der Arzt, der digitale Assistent kann aber mit Informationen unterstützen. Auch bei der Konstruktion von Robotern sind kognitive Systeme perfekt geeignet. Roboter besitzen verschiedene Sprach- und Bildwahrnehmungssensoren. Die Aufgabe „Hol eine Flasche Wasser aus der Küche“ kann durch Cognitive Computing zu einer gezielten Aktion führen. Der Roboter hat vielleicht Hindernisse wie Menschen oder Treppen zu erkennen und ihnen auszuweichen. Dies gelingt nur durch die permanente bildliche Überwachung und Auswertung des Umfelds. Der Roboter muss auch lernen, neue Gegenstände oder Situationen zu erkennen und einzuschätzen. Das ist allein durch kognitive Lernverfahren möglich. Weitere Einsatzbereiche des Cognitive Computing: Im Bereich des E-Commerce ist der Einsatz von Empfehlungssystemen seit Jahren etabliert. Um Informationen zu Konsumenten und deren Umfeld zu erschließen und besser beurteilen zu können, kommen zunehmend auch kognitive Systeme zum Einsatz. Dadurch kann eine individuelle Ansprache und ein passendes Angebot erstellt werden. Darüber hinaus profitieren Unternehmen von der Integration kognitiver Systeme. Sie können spezielle Daten sammeln, um diese zu bewerten und die Mitarbeiter auf Probleme oder Besonderheiten hinzuweisen. So können Prozesse rund um Einsatzplanung oder Wartung großer Industrie-Anlagen optimiert werden. Wohin diese Entwicklung langfristig führt, wissen die Maschinen wahrscheinlich besser als wir. Also lassen wir uns überraschen.
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