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Kognitive Systeme – Was erwartet uns?

Als IBMs kognitives System Watson 2011, in der Quizshow Jeopardy! als Gegner, gegen Brad Rutter und Ken Jennings antrat und gewann, wurde klar, dass eine neue Art von – eine die lernt, nachdenkt und natürliche Sprache versteht und verarbeiten kann.

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Aber was genau ist ein kognitives System?

Cognitive Computing, ein neuer Ansatz der Computertechnologie, simuliert den menschlichen Gedankenprozess in einem computergesteuerten Modell bzw. veranlasst die Computertechnik zu agieren wie ein menschliches Gehirn.

Es beinhaltet selbst-lernende Systeme, die Data Mining, Mustererkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache verwenden, um die Art und Weise zu imitieren, wie das menschliche Gehirn funktioniert. Das Ziel des Cognitive Computing ist es, automatisierte IT-Systeme zu schaffen, die ohne menschliche Hilfe in der Lage sind, Probleme zu lösen.

Obwohl Computer in der Vergangenheit immer schneller und leistungsfähiger wurden, taten sie sich weiter schwer damit, Sprachkommandos zu verstehen, Gegenstände zu erkennen oder Sprachen zu übersetzen.

Heutzutage liefert das Internet genug Daten um Machine Learning zu erlauben – d.h. um Maschinen zu erlauben eigenständig zu denken.

Eine Voraussetzung für dieses System ist jedoch die richtige Programmierung: Da man möchte, dass das System eigenständig funktioniert, dürfen um Vorfeld nicht alle eventuellen Problemlösungen schon programmiert werden.

Was benötigt wird sind Machine Learning Algorithmen, um immer mehr Daten in das System einzubauen um es zu erweitern und „intelligenter“ zu machen. Dieser Ansatz, den man auch Deep Learning nennt, kann jeder von uns im Alltag entdecken: Obs der Autopilot im Flugzeug ist oder das selbstfahrende Auto, ob es die Diktierversion auf dem Handy ist oder die immer persönlicher werdende Google-Suche: Kognitive Systeme haben sich schnell in unseren Alltag eingeschlichen.

Der Grund, wieso solche Systeme heutzutage benötigt werden, ist ein ganz einfacher: Das ständig steigende Wachstum von Daten. Daten, die vorher nicht nur unstrukturiert und ungefiltert, sondern auch sehr komplex waren.

Wir sind jetzt nicht nur in der Lage riesige Mengen an Real-Time Data über Menschen, Orte und Sachen zu sammeln, sondern weitaus größere Mengen können von den bereits vorhandenen Daten, die solche Systeme mit Hilfe von Feature Extraction und Contectual Analysis schaffen, abgeleitet werden. Sie helfen uns dabei, Mensch und Maschine näher zu bringen, und ermöglichen, dass beide natürlich miteinander interagieren um menschliche Kompetenz und Erkenntnis zu erweitern und zu vergrößern.

Diese Systeme werden lernen, neben Experten zu arbeiten und ihnen zu assistieren um ihr Know-How in jedem Wissensbereich zu erweitern. Komplexe Entscheidungen können von dem System getroffen werden mit Hilfe von der sich ständig ausweitenden Big Data, die darin eingegeben worden ist.

Wissenschaftlern, Ingenieuren, Anwälten, Ärzten und anderen Fachleuten werden diese Systeme zur Seite stehen, und ihnen helfen. Kognitive Systeme sollen dabei keinesfalls unser menschliches Denken auf der Arbeit ersetzen, sondern unsere Gedanken erweitern, und uns erlauben kreativer zu denken.

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Bildquelle: ABC-News

 

Ein Beispiel dafür ist das, im letzten Bericht bereits angesprochene, kognitive System IBM Watson.

Im Gesundheitswesen, hilft „IBM Watson for Oncology“ Onkologen Krebspatienten zu behandeln mit Hilfe von individuellen, evidenzbasierten Behandlungsmöglichkeiten. Dies ist Möglich, indem Patientendaten analysiert werden, und mit tausenden von alten ähnlichen Fällen verglichen werden um die Behandlungsmöglichkeiten für die Ärzte einzugrenzen und ihnen zu helfen die bestmögliche Lösung für ihren Patienten zu finden. Der Arzt bleibt Arzt – er wird nicht ersetzt durch ein System. Ihm wird nur geholfen schnellere, sorgfältigere Entscheidungen zu treffen, da ein Mensch nicht dazu fähig ist, so viele Daten in kurzer Zeit auszuwerten.

 

Was bedeutet das für die Zukunft?

 Roboter, Künstliche Intelligent, Machine Learning und andere kognitive Technologien werden, laut einer vorhersehenden Studie von Forrester, bis 2025 ca. 16% aller Jobs ersetzen. Hinzu kommt aber, dass 9% aller Jobs neu entwickelte Berufe sind, die sich der digitalisierten Zeit angepasst haben wie z.B. Data Scientists, Roboter-Überwachungs-Experten und Automatisierungsspezialisten.

Arbeitsplätze fallen zwar weg – jedoch werden auch neue Arbeitsplätze geschaffen, die dann benötigt werden. Laut Wolfgang Wahlster, dem Leiter des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI), können all diese neuen Berufe nur durch eine Erfolgreiche Wirtschaft finanziert werden – die aber nur durch Digitalisierung funktionieren würde, mit der Künstlichen Intelligenz als Speerspitze.

Masiar IghaniKognitive Systeme – Was erwartet uns?