Cognitive Computing versus KI: Die wichtigsten Unterschiede

Auf der einfachsten Ebene sind KI-Systeme so konzipiert, dass sie unabhängig „denken“ und entscheiden können. Zugleich wird Cognitive Computing eingesetzt, um menschenähnliche Denkprozesse zu simulieren, um die menschliche Entscheidungsfindung zu informieren und nicht zu ersetzen. 

Denken Sie sich zum Beispiel KI als ein Werkzeug vor, das für einen bestimmten Zweck gedacht ist. Im Gegensatz dazu agiert ein kognitiver Computer eher wie ein digitaler Assistent, der dabei hilft, ein umfassenderes Ziel zu erreichen, indem er die gesamte Entscheidungsfindung beeinflusst.

Wenn es sich bei einer KI um ein GPS handelt, das die schnellste Route zwischen A und B liefern kann, ist ein kognitiver Computer eher wie ein Reiseführer. Die KI kann auf vorhandene Karten und Verkehrsdaten zurückgreifen, um die bestmögliche Route zu ermitteln.

Ein kognitives System arbeitet jedoch mit dem Benutzer zusammen, um seine Vorlieben zu lernen und auf kontextabhängigere Informationen zu reagieren. Es könnte interessante Sehenswürdigkeiten entlang der Strecke hervorheben oder eine landschaftlich reizvollere Route wählen, wenn das Wetter schön ist und Effizienz nicht oberste Priorität hat.

Im Allgemeinen kann man KI als ein spezialisiertes Problemlösungswerkzeug betrachten. KI-Systeme zeichnen sich durch die schnelle Analyse großer Datenmengen aus, um Muster zu erkennen und Entscheidungen auf der Grundlage vordefinierter Regeln zu treffen. Kognitive Systeme, die mehr wie Menschen denken sollen, bauen auf KI-Funktionen auf, sind aber besser in der Lage, komplexe, unstrukturierte Daten zu verstehen. Sie lernen aus Interaktionen und liefern Erklärungen und Empfehlungen.

Der Oberbegriff KI wird häufiger verwendet, um sich auf bestimmte Arten von begrenzten Computermodellen zu beziehen, wie z. B. Neural Networks und große Sprachmodelle (LLMs). Im Gegensatz dazu ist es besser, das Cognitive Computing als hybride Methodik zu betrachten. Es kombiniert Kognitionswissenschaft und Informatik, um Systeme zu entwickeln, die den menschlichen Entscheidungsprozess unterstützen und bereichern.

Kognitive Systeme nutzen häufig KI-Technologien wie maschinelles Lernen (ML) oder Deep Learning, um die Mustererkennung oder die Spracherkennung zu verbessern. Darüber hinaus sind diese Art von Systemen darauf ausgelegt, große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten, aufzunehmen und darauf zu reagieren. Sie beziehen Informationen aus einer Vielzahl potenzieller Daten- oder Eingabequellen, wie z. B. visuelle, gestische oder auditive Hinweise.

Zwar kann der Umfang jedes einzelnen KI-Modells begrenzt sein, was dazu führt, dass es außerhalb seines vorgesehenen Bereichs Probleme hat, aber Cognitive Computing-Systeme sind unterschiedlich konzipiert. Sie eignen sich gut zur Lösung komplexer Probleme, die Mehrdeutigkeiten, Unsicherheiten oder unspezifische Antworten beinhalten.

Anders ausgedrückt: KI – wie wir sie heute kennen – ist dazu gedacht, Lücken zu schließen und Abkürzungen für alltägliche oder schwierige Aufgaben zu bieten. Cognitive Computing ist eher der Versuch, die menschliche Kognition zu unterstützen, um fundiertere Entscheidungen zu treffen. Cognitive Computing kombiniert KI mit komplementären Disziplinen wie Mensch-Computer-Interaktion, Dialog und Techniken zur Generierung von Erzählungen, um Maschinen zu schaffen, die wie Menschen lernen, argumentieren und verstehen können. Dieser Ansatz hilft Benutzern, bessere Entscheidungen zu treffen.

Einige KI-Modelle können bemerkenswerte Leistungen erbringen, die sogar die menschlichen Fähigkeiten übertreffen. Aber selbst die fortschrittlichsten KI-Systeme sind nur für eine begrenzte Anzahl von Aufgaben ausgelegt. Auch wenn weit verbreitete KI-Systeme scheinbar sehr leistungsfähig sind, können sie aufgrund von regelbasierten Anweisungen die Flexibilität und die Nuancen der menschlichen Kognition nicht erfassen.

Bei Aufgaben, bei denen Kontext relevant ist, wie z. B. das Verstehen natürlicher Sprache oder das Erkennen bestimmter Objekte, kann die KI die menschliche Intelligenz nicht ganz ersetzen oder replizieren – zumindest noch nicht.“

Das Ziel des Cognitive Computing ist es nicht, die menschliche Entscheidungsfindung zu ersetzen. Stattdessen versucht es, die Arten kognitiver Systeme nachzuahmen, die für menschliche Denkprozesse verantwortlich sind, um die Entscheidungsfindung des Benutzers zu verbessern.

Zwar können einzelne Systeme unzählige individuelle Unterschiede aufweisen, doch lassen sich im Großen und Ganzen anhand der folgenden Punkte einige der wichtigsten Unterschiede zwischen KI und kognitivem Computing hervorheben.

KI-Systeme eignen sich hervorragend für die Automatisierung sich wiederholender oder schwieriger Aufgaben.

Cognitive Computing wird eingesetzt, um die menschliche Entscheidungsfindung zu verbessern und zu informieren.

KI-Systeme werden mit bestimmten Datensätzen trainiert und sind gut darin, Probleme mit spezifischen möglichen Antworten zu lösen. Beispielsweise könnte ein KI-System anhand eines Kundenservicehandbuchs trainiert werden, um Antworten auf der Grundlage bestehender Mitarbeiterschulungen zu liefern.

Kognitive Computer sind kontextbezogener, sie nutzen verschiedene Arten von Eingaben und reagieren auf sie. Aus diesen Gründen sind KI-Systeme besser in der Lage, Probleme mit spezifischen Antworten zu lösen, während Cognitive Computing für die Bewältigung offener Probleme und Herausforderungen wertvoller ist.

KI-Systeme sind darauf ausgelegt, Probleme so gut wie möglich zu lösen. Sie können schnell Lösungen liefern, aber ihre Ausgabe kann begrenzt, ungenau oder nicht ganz zuverlässig sein.

Kognitive Computer sollen dem Menschen helfen, schneller bessere Lösungen zu finden. Kognitive Systeme sind nicht darauf ausgelegt, endgültige Ergebnisse zu liefern oder Aufgaben selbstständig zu erledigen. So kann ein kognitives System einem Benutzer dabei helfen, eine bessere Lösung zu finden, als die, die ein KI-System vielleicht sofort liefert. 

KI-Systeme sind durch den Umfang ihrer Trainingsdaten begrenzt. Aus diesem Grund können KI-Systeme hochspezialisiert aufgebaut werden, aber diese Spezialisierung geht auf Kosten der Flexibilität.

Kognitive Systeme sind viel anpassungsfähiger. Kognitive Computer sind so konzipiert, dass sie aus einem breiteren Spektrum variabler Eingaben schöpfen können und somit besser auf dynamische Situationen reagieren können. 

Künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die es Computern und Maschinen ermöglicht, ähnliche Eigenschaften wie die menschliche Intelligenz zu zeigen. Zu diesen Eigenschaften gehören das Lernen und Behalten neuer Informationen, Verständnis, Problemlösung, Entscheidungsfindung, Kreativität und Autonomie.

Als ein Forschungsgebiet, das bis in die 1950er Jahre zurückreicht, kann KI als eine Reihe von verschachtelten Konzepten betrachtet werden, die sich im Laufe der Zeit entwickelt haben. In den letzten 70 Jahren hat es sich von theoretischen Modellen zu maschinellem Lernen entwickelt, dann zu Deep Learning und jetzt zu generativer KI (generative KI).

Jüngste technologische Fortschritte haben KI in den globalen Fokus katapultiert. Viele spannende KI-Anwendungen – von der Optimierung der industriellen Lieferkette bis hin zu generativen KI-Kunstgeneratoren und Chatbotsauf Verbraucherebene – haben die Vorstellungskraft von Investoren und Hobbyisten gleichermaßen begeistert. Obwohl die potenziellen Auswirkungen der KI kaum zu überschätzen sind, hat die KI in ihrer derzeitigen Form noch Schwierigkeiten mit bestimmten Aufgaben. 

KI-Systeme benötigen enorme Mengen an Trainingsdaten, um sich Wissen zu einem bestimmten Thema anzueignen. Diese riesigen Datensätze werden an die KI weitergeleitet, die mithilfe von Mustererkennung Verbindungen herstellt und Erkenntnisse gewinnt.

Wenn ein KI-System ein Problem erhält, greift es auf das zurück, was es aus den Trainingsdaten gelernt hat, und gibt auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten die bestmögliche Antwort. So kann eine KI je nach Qualität der Trainingsdaten und Algorithmen mehr oder weniger leistungsfähig oder mehr oder weniger eingeschränkt sein.

Während moderne KI-Funktionen oft umfangreich erscheinen können, wird KI am besten für engere Aufgaben bereitgestellt – für spezialisierte Modelle, die auf bestimmte Zwecke abgestimmt sind. Kognitive Systeme sind ebenfalls für bestimmte Zwecke optimiert, obwohl diese Art von Systemen mehrere Arten von KI kombinieren können, um flexibel und reaktionsfähig zu sein. 

Zu den verschiedenen Arten von KI und  KI-nahen oder KI-bezogenen Modellen, die im Cognitive Computing verwendet werden, gehören:

• Narrow AI:  Die fortschrittlichste KI von heute – Narrow AI oder schwache KI – ist äußerst effektiv bei der Lösung genau definierter Probleme mit klaren, spezifischen Zielen. Intelligente Assistenten wie Siri von Apple, Alexa von Amazon und sogar ChatGPT sind schwache KI.

• Maschinelles Lernen (ML): Maschinelles Lernen ist eine Unterkategorie der künstlichen Intelligenz, die es digitalen Systemen ermöglicht, aus Daten auf eine Weise zu lernen, die menschliches Lernen nachahmt. Mithilfe von ML-Algorithmen sind KI-Systeme in der Lage, Aufgaben mit verbesserter Genauigkeit im Laufe der Zeit autonom auszuführen. Maschinelles Lernen hilft Computern, aus Fehlern zu lernen und ihre Ausgabe auf der Grundlage von Feedback zu verbessern.

• Neuronale Netze: Neuronale Netze verwenden Knotenschichten in Kombination mit maschinellen Lernmethoden, um zu simulieren, wie das menschliche Gehirn Informationen durch Neuronen verarbeitet. Neurale Netze verbessern die KI-Funktionen, Probleme zu lösen und kontextbezogen bessere oder schlechtere Lösungen abzuwägen.

• Deep Learning: Deep Learning bringt neuronale Netze durch die Erhöhung der Schichtdichte noch weiter. Ein einfaches Neuronales Netz hat eine oder zwei Schichten. Im Gegensatz dazu kann ein tiefes neuronales Netz drei bis Tausende von Schichten haben, sodass es komplexe Entscheidungsfindung modellieren kann, die den Funktionen des menschlichen Gehirns ähneln.

Cognitive-Computing-Technologien werden manchmal als eine Art von KI bezeichnet, obwohl es genauer ist, dass kognitive Systeme oft verschiedene Arten von KI enthalten. Cognitive Computing kombiniert maschinelles Lernen mit anderen gängigen Cognitive Computing Technologien, wie z. B. verschiedenen Arten von Benutzeroberflächen (z. B. Sprache, Text) und Robotertechnik.

Kognitive Systeme verbessern die KI-Funktionen durch die Aufnahme großer Datensätze. Diese Datensätze können strukturierte oder unstrukturierte Daten sein und aus verschiedenen Quellen stammen.

Diese Art von selbstlernenden Systemen nutzt Data Science, um Eingaben in Echtzeit zu verarbeiten und dabei kontextbezogene Informationen abzuwägen, um dem Benutzer zu helfen, eine endgültige Entscheidung zu treffen. Auf diese Weise können Menschen dem kognitiven System die aufwändige Datengewinnung und Datenanalyse überlassen und datengesteuerte Entscheidungen treffen, ohne die komplexe Datenwissenschaft selbst beherrschen zu müssen.

Zu den realen Anwendungsfällen für Cognitive Computing gehören allgemeine Aufgaben wie Stimmungsanalyse, Risikobewertung und Optimierung. 

Die genauen Parameter eines kognitiven Computersystems sind zwar nicht streng definiert, damit ein System als kognitiv bezeichnet werden kann, aber es muss bestimmte Kriterien erfüllen. Ein Cognitive-Computing-System muss die folgenden Anforderungen erfüllen:

• Adaptiv: Kognitive Systeme müssen in der Lage sein, sich zu bewegen und auf dynamische, neue und sich verändernde Daten zu reagieren. Im Zuge der Informationsverschiebung müssen sie auch in der Lage sein, sich an sich ändernde Missionsziele anzupassen. 

• Interaktiv: Während ein KI-System autonom funktionieren kann, sind kognitive Systeme so konzipiert, dass sie reaktionsfähig sind. Daher müssen sie in der Lage sein, mit dem Benutzer und der Signaleingabe zu interagieren und darauf zu reagieren. 

• Iterativ und zustandsorientiert: Um Wahrnehmung zu simulieren, müssen solche Systeme iterativ sein. Sie nutzen Mustererkennung, um einzelne oder mehrere Probleme zu identifizieren, und stellen gegebenenfalls klärende Fragen.

• Kontextabhängig: Während KI-Systeme bei der Lösung einfacher, klar definierter Probleme erfolgreich sein können, sind Szenarien in der realen Welt oft kontextabhängig. Die richtige Lösung für ein Problem in einem bestimmten Kontext gilt nicht unbedingt auch für andere. Cognitive-Computing-Systeme werden für Herausforderungen entwickelt, die eine kontextabhängige Problemlösung erfordern. Diese Art von Systemen muss nicht nur den Kontext der präsentierten Informationen verstehen, sondern auch den Kontext, in dem eine Lösung zur Anwendung kommen könnte. 

Kognitives Computing funktioniert, indem mehrere KI- oder KI-nahe Lösungen zu einem grundlegenden neuronalen oder tiefen Netzwerk hinzugefügt werden. Um Anpassungsfähigkeit, Interaktivität, Zustandsüberwachung und kontextuelles Verständnis zu erreichen, sind kognitive Systeme so aufgebaut, dass sie Algorithmen des maschinellen Lernens mit verschiedenen anderen Technologien kombinieren, wie z. B.:

• Experten-Systeme: Experten-Systeme sind schwache KIs, die in bestimmten Bereichen oder Themen umfassend trainiert wurden. Das Ziel eines Expertensystems ist es, einen künstlichen Experten zu schaffen, der einen menschlichen Spezialisten vertreten kann. Expertensysteme können Ratschläge oder Anleitungen anbieten, die Menschen helfen, komplexe Probleme zu verstehen und intelligentere Entscheidungen zu treffen. Diese Systeme werden in der Wirtschaft häufig eingesetzt, um Markttrends vorherzusagen oder vergangene Ereignisse zu verstehen. 

• Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP): Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es Computern, natürliche Sprache oder Texte zu verstehen und mit natürlicher Sprache zu antworten, indem Computerlinguistik, ein regelbasierter Modellierungsansatz für Sprache, mit statistischer Modellierung kombiniert wird. NLP umfasst auch die Teildisziplinen Natural Language Understanding (NLU) und Natural Language Generation (NGU), um eine umfassende Erfahrung zu bieten.

• Automatische Spracherkennung (ASR): Die Spracherkennung, auch Computer-Spracherkennung oder Speech-to-Text genannt, ermöglicht es Computern, menschliche Rede in geschriebenen Text umzuwandeln.

• Spracherkennung: Nicht zu verwechseln mit ASR, ermöglicht die Spracherkennung Computersystemen, verschiedene Stimmen zu erkennen und zwischen verschiedenen Benutzern zu unterscheiden – eine übliche Funktion, die bei virtuellen Assistenten und anderen Geräten des Internets der Dinge (IoT) zu finden ist. 

• Objekterkennung: Die Objekterkennung ist eine Hauptkomponente der Computer Vision und eine Methode zur Verwendung neuronaler Netze, um Objekte in Bildern nach semantischen Kategorien zu lokalisieren und zu klassifizieren. Objekterkennung und Bilderkennung eignen sich für selbstfahrende autonome Fahrzeuge, die visuelle Suche und die Erstellung medizinischer Diagnosen.

• Robotertechnik: Kognitive Computing-Systeme enthalten häufig Robotertechnik, um einfache und sich wiederholende Aufgaben wie landwirtschaftliches Pflanzenschnitt, Aussaat und Sprühen durchzuführen. Während einfache KI-Systeme Roboter in die Lage versetzen, grundlegende Aufgaben wie diese auszuführen, können kognitive Systeme, gepaart mit Robotertechnik, im Gesundheitswesen sogar bei komplizierten Operationen unterstützen.