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So funktioniert Cognitive Computing

| Autor / Redakteur: Michael Matzer / Nico Litzel

Ab sofort steht das E-Book „Cognitive Computing“ kostenlos zum Download bereit.
Ab sofort steht das E-Book „Cognitive Computing“ kostenlos zum Download bereit. (Bild: Vogel IT-Medien)

Überall sprechen die IT-Anbieter von Künstlicher Intelligenz (KI), ohne jedoch genau zu definieren, was sie damit meinen. Der KI-Hype überwiegt zunehmend das, was im Kern an Nutzen für den IT-Nutzer verborgen ist. Höchste Zeit, dass die Disziplinen, die sich hinter KI verbergen, beleuchtet werden. Neben Machine Learning ist hier vor allem Cognitive Computing zu nennen.

Cognitive Computing ist von dem Wort „Kognition“ abgeleitet und bezeichnet damit nicht nur Erkennen, sondern auch Verstehen und Wissen. Kognitive Systeme sind Plattformen, die mit natürlicher Sprache umgehen können – jeder kennt inzwischen Cortana, Siri und Alexa – und über Fachwissen verfügen, sodass sie Inhalte verstehen, bewerten und erlernen können. Solche Inhalte können aus Bildmaterial Videos und Tonaufzeichnungen bestehen. Aber der Begriff „Big Data“ umfasst noch viele weitere, weitgehend unstrukturierte Datentypen wie etwa Logdateien.

Für kognitive Systeme bieten sich bereits heute, in der Frühphase der Entwicklung, äußerst vielfältige Anwendungen. Naheliegend sind im ersten Schritt Assistenzsysteme, die in Bereichen wie Kollaboration, medizinische Bilderkennung, Einkaufsberatung, Frage- und Antwortsysteme beratend zur Seite stehen. Sie treten uns als selbstlernende, häufig schon sprachgesteuerte Systeme gegenüber, die uns unterstützen und schützen. Autonomes Fahren, Cyber-Security sowie Industrie-4.0-Anwendungen werden aus dem Cognitive Computing wesentliche Impulse aufnehmen. Expertensysteme wie IBM Watson und seine über 50 Services werden bereits intensiv genutzt.

Machine Learning

Ein kognitives System nimmt für die Datenverarbeitung auch die Disziplinen Machine Learning und Deep Learning in Anspruch, die häufig als sogenannte „Künstliche Intelligenz“ bezeichnet werden. Diese beiden Disziplinen dienen der Verarbeitung von komplexen, unstrukturierten Daten im Hinblick auf die Erkennung von Bildern, Videos, Gesichtern und Gesten, aber auch von bewegten Objekten. Diese Mustererkennung ist beispielsweise für die Interaktion zwischen Menschen und Maschinen, etwa beim Autonomen Fahren, von Bedeutung.

Machine Learning und seine Unterdisziplin Deep Learning erstellen Modelle und Simulationen, um die vorgelegten Daten interpretieren und klassifizieren zu können. Zu diesem Zweck nutzt Machine Learning statistische Verfahren, die in Algorithmen formuliert und angewandt werden. Der Vorgang der Anwendung (Inferenz) von Algorithmen auf Daten wie etwa Videobilder ist sehr leistungsintensiv, doch er führt zu einer raschen Optimierung des beschreibenden Datenmodells – das Videobild bekommt Vorder- und Hintergrund, eine Aussage, eine Herkunft und steht weitere Auswertungsschritte wie etwa Filtern und Klassifizieren bereit. Auf diese Weise lassen sich beispielsweise Hassbotschaften und andere unerwünschte Inhalte in Text, Ton und Bild aus sozialen Netzwerken und Medien entfernen.

High Performance Data Analytics

Der Schritt, diese Massendaten mit Big Data aus historischen Datenbeständen und aus Realtime-Streaming zu ergänzen, liegt nahe. Big Data Analytics wächst mit Machine Learning zusammen und bildet die neue Disziplin High Performance Data Analytics (HPDA). Es ist beispielsweise sinnvoll, Machine-Learning-Verfahren auf datenintensive Probleme wie die aktuelle Performance von Rechenzentren oder die Erkennung von Betrugsversuchen bzw. Cyberangriffen in Echtzeit anzuwenden. Die Vielfalt der heute verfügbaren Algorithmen, die teils bereits online und in Apache Spark bereitstehen, erlaubt eine immer breitere Palette solcher Anwendungen. Sogenannte KI-Services liefern bereits fix und fertig nutzbare Programmierschnittstellen für Funktionalität im Machine Learning und Cognitive Computing – der Rest ist der Kreativität der Entwickler überlassen.

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Die Technologie-„Explosion“

Der IT-Nutzer mag sich wundern, wie es zu dieser vermeintlichen „Explosion“ im Bereich Cognitive Computing und Machine Learning kommen konnte, die im Jahr 2017 zu einem bestimmenden Thema geworden ist. Der Grund ist zweifach: Die großen Technologiehersteller wie Intel, Microsoft, Google und Amazon haben erstens – endlich! – die nötigen Leistungsniveaus erreicht, um Modelltraining und Simulationen nicht mehr in Wochen oder Monaten, sondern in Stunden oder gar Minuten ausführen zu können. Diese Beschleunigung um mehrere Größenordnungen wird noch zunehmen.

Diese Hersteller und ihre Ökosystem-Partner haben zudem schnell erkannt, dass Machine Learning und Cognitive Computing ihren Kunden differenzierende Merkmale an die Hand geben. Jeder einzelne Algorithmus, jeder KI-Service, jedes Expertensystem kann dem B2B-Kunden, etwa im Automobilbau oder der Pharmabranche, einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Durch Nutzung von Cognitive Computing kommen diese Vorteile hinsichtlich Erkennen und Verstehen in kürzester Zeit endlich auch den Endbenutzern (B2C) zugute, so etwa in der Krebstherapie oder der Vorhersage von regionalen Wetterereignissen. Der nächste Schritt besteht in der Personalisierung, so wird etwa jeder Patient schon in wenigen Jahren sein auf ihn zugeschnittenes Medikament erhalten können.

Man sieht also: Cognitive Computing, Machine Learning und Big Data Analytics stehen erst am Anfang einer aufregenden Ära der Entdeckungen und Innovationen.

Weitere Informationen zum Thema Cognitive Computing haben wir für Sie in unserem jüngsten E-Book zusammengestellt. Hier geht es zum Download.

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