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Kognitive KI, auch kognitive künstliche Intelligenz genannt, ist Software, die versucht zu denken und zu lernen, indem sie die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt. Sie nutzt natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und maschinelles Lernen (ML), um zu versuchen, die menschliche Absicht hinter Anfragen zu verstehen, beispielsweise um relevantere Antworten zu liefern. Die Antworten sind das Ergebnis der Suche in riesigen Datenmengen und werden so übermittelt, dass sie von einem Menschen stammen könnten. Kognitive KI wird häufig zur Verbesserung von Problemlösungen, der Entscheidungsfindung und Kommunikation eingesetzt.
Kognitive KI unterscheidet sich folgendermaßen von Retrieval Augmented Generation oder RAG AI: RAG kombiniert die Stärken von abfragebasierter KI und generativer KI, wobei letztere auf Benutzereingaben mit genaueren und stärker kontextbezogenen Ergebnissen reagiert.
Obwohl es Unterschiede in der Definition von Cognitive Computing zu geben scheint, stimmen die meisten Quellen darin überein, dass es sich um eine Kombination aus Informatik und Kognitionswissenschaft handelt – einem Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), der versucht, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachzuahmen.
Cognitive Computing lässt sich wie folgt definieren:
Kognitive Computersysteme sind in der Lage, Daten aus verschiedenen Informationsquellen zu synthetisieren, um Anfragen zu beantworten. Diese Systeme berücksichtigen Widersprüche und Kontext, wenn sie Antworten liefern, die Menschen dabei helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Die Grenze zwischen Cognitive Computing und kognitiver KI ist oft fließend und die Begriffe werden manchmal synonym verwendet. Beide beziehen sich auf eine breit gefasste Kategorie von Maschinen, die dazu dienen, menschliche Gedanken nachzubilden. Außerdem nutzen beide eine breite Palette von KI-Technologien: Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), maschinelles Lernen (ML), Deep Learning, Data Mining, Mustererkennung und mehr. Die Unterschiede zwischen den beiden Technologien liegen jedoch in ihren jeweiligen Endzielen.
Während kognitive KI ihre eigenen Entscheidungen treffen kann, hilft kognitives Computing den Menschen, fundiertere Entscheidungen zu treffen.
KI, kurz für künstliche Intelligenz, ist ein Oberbegriff, der sich auf Systeme bezieht, die über menschenähnliche Intelligenz verfügen. Diese Systeme lösen Probleme, nutzen natürliche Sprache, erkennen Muster und lernen aus Erfahrungen oder durch den Erwerb zusätzlicher Informationen. Das grundsätzliche Ziel von KI besteht darin, Systeme zu entwerfen, die in der Lage sind, Aufgaben zu erledigen oder Prozesse abzuschließen, für die sonst menschliche Intelligenz erforderlich wäre.
Kognitive KI ist eine Unterkategorie der KI. Diese Systeme verfügen über menschenähnliche Intelligenz und können die Funktionsweise eines menschlichen Gehirns nachahmen. Sie sind dazu ausgelegt, auf menschenähnliche Weise zu verstehen, zu lernen und zu interagieren. Zwar nutzen kognitive KI-Systeme KI, aber nicht alle KI-Systeme nutzen kognitive KI.
Die Anwendungsfälle für kognitive KI entwickeln sich rasant weiter. Hier sind einige Beispiele dafür, wie kognitive KI heute eingesetzt wird:
Obwohl der optimale Einsatz kognitiver KI immer noch häufig von Menschen beaufsichtigt werden muss, sind diese Systeme in erster Linie darauf ausgelegt, unabhängig vom Menschen Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen.
Daten bilden den Kern des Potenzials kognitiver KI. Kognitive KI-Modelle sind allerdings nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Daher können Unternehmen, die in das Sammeln, Speichern und Analysieren hochwertiger Daten investieren, die Leistungsfähigkeit von KI besser maximieren und sich so einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Cohesity liefert die Grundlagen zum Implementieren kognitiver KI mit einer modernen Plattform für Datensicherheit und -management zur Unterstützung kognitiver Suchvorgänge. Die kognitive Suche ist eine aufstrebende Technologie, die künstliche Intelligenz (KI), die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und maschinelles Lernen (ML) kombiniert, um die Benutzerabsicht hinter einer Suchanfrage zu verstehen und anschließend relevantere Ergebnisse bereitzustellen als bei herkömmlichen Suchen möglich sind. Da sich die kognitive Suche mit der Zeit durch Lernen verbessern kann, bietet sie einen großen Vorteil gegenüber herkömmlichen Suchmethoden. Cohesity Data Cloud ermöglicht Unternehmen, kognitive Suchvorgänge für ihre globalen Daten zu nutzen – lokal, am Edge und in der Cloud. Auf diese Weise können sie schneller fundiertere Entscheidungen treffen. Dies kann dazu beitragen, schneller Antworten auf komplexe Fragen und geschäftliche Probleme zu erhalten.
Die einzigartige Architektur und das dezentrale Dateisystem der Cohesity Data Cloud-Plattform für Datensicherheit und -management ermöglichen Unternehmen Folgendes:
Die in der Cohesity Data Cloud verwalteten Daten sind KI/ML-fähig, sodass Unternehmen das Potenzial ihrer Daten mit neuen Lösungen für KI und kognitive KI voll ausschöpfen können.
