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Redaktion: Heinz Schmitz


Cognitive Computing vor dem Durchbruch

Cognitive Computing
Cognitive Computing bzw. Artificial Intelligence ermöglichen selbstlernende IT-Systeme, die in Echtzeit kommunizieren, sich an frühere Interaktionen erinnern und eigenständig Schlüsse ziehen können. (Quelle: IBM)

Der Weltmarkt für Anwendungen in den Bereichen Artificial Intelligence (Künstliche Intelligenz), Cognitive Computing und Machine Learning steht vor dem Durchbruch. Nach Prognosen des Digitalverbands Bitkom wird der globale Umsatz mit Hardware, Software und Services rund um Cognitive Computing und Machine Learning im Jahr 2017 um 92 Prozent auf 4,3 Milliarden Euro wachsen. Bis zum Jahr 2020 wird sich das Weltmarktvolumen dann voraussichtlich auf 21,2 Milliarden Euro mehr als verfünffachen. Technologien aus den Bereichen Cognitive Computing bzw. Artificial Intelligence ermöglichen selbstlernende IT-Systeme, die in Echtzeit mit Menschen und anderen Computern kommunizieren, sich an frühere Interaktionen erinnern und eigenständig Schlüsse ziehen können. Dabei berücksichtigen sie mit Hilfe von Sensoren ihr Umfeld und verarbeiten in hoher Geschwindigkeit große Datenmengen aus unterschiedlichsten Quellen. „Künstliche Intelligenz hält schon heute Einzug in unser Leben: sie ist die Grundlage digitaler Sprachassistenten, textbasierter Dialogsysteme wie Chatbots oder von Gesichtserkennung auf Fotos oder in Videos“, sagt Dr. Mathias Weber, Bitkom-Bereichsleiter IT-Services. Darüber hinaus komme Cognitive Computing im Zuge der Digitalisierung zum Beispiel verstärkt in der medizinischen Diagnostik, in autonomen Fahrzeugen oder in der Robotik zum Einsatz.

 

Die Begriffe Artificial Intelligence, Cognitive Computing und Machine Learning bezeichnen verschiedene Aspekte moderner Computersysteme. „Im Kern geht es darum, die menschliche Wahrnehmung, seine Intelligenz und sein Denken mit Hilfe von Computern und spezieller Software nachzubilden, zu unterstützen und zu erweitern“, sagt Weber. Zu den kognitiven Fähigkeiten eines Menschen gehört es zum Beispiel, dass er etwas sehen, fühlen und lernen, dass er sich orientieren und erinnern oder dass er kreativ und vorausschauend sein kann. Wie der Mensch nehmen kognitive IT-Systeme mit Sensoren wie Kameras, Mikrofonen oder Messgeräten Informationen aus ihrem direkten Umfeld auf. Der Begriff Machine Learning macht deutlich, dass die IT-Systeme lernfähig sind, indem sie neue Informationen bei ihren Analysen berücksichtigen können.

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