Was ist Kognitives Computing und wie hängt es mit KI zusammen?

Kognitives Computing bezeichnet Computersysteme, die menschliche Denkprozesse imitieren: Lernen aus Erfahrung, Hypothesen bilden, mit Unsicherheit umgehen, natürliche Sprache verstehen. Der Begriff wurde ab etwa 2011 vor allem durch IBM geprägt, die ihr KI-System “Watson” als kognitives Computersystem vermarkteten.

Im Kern ist Kognitives Computing kein fundamental anderer Ansatz als KI, sondern eine andere Vermarktung und Rahmung: Der Fokus liegt darauf, dass Systeme nicht nur Regeln befolgen, sondern lernen und sich anpassen.

IBM Watson: das bekannteste Beispiel

Watson wurde 2011 mit einem Sieg bei Jeopardy bekannt, einer komplexen US-Quizshow. Das System konnte natürliche Sprache verstehen und Millionen von Dokumenten nach Antworten durchsuchen. IBM vermarktete es danach für Unternehmen: Medizin, Finanzwesen, Kundenservice.

Die Ergebnisse waren gemischt. Watson in der Onkologie, das Ärzten bei Krebstherapien helfen sollte, wurde nach erheblichen Investitionen weitgehend eingestellt. Die Technologie war zu dieser Zeit noch nicht reif für die hochgesteckten Versprechen.

Ist “Kognitives Computing” noch aktuell?

Der Begriff hat an Bedeutung verloren. Heute spricht man von Large Language Models, Foundation Models oder einfach KI. Die Konzepte dahinter, also KI, die lernt, mit Sprache umgeht und sich verbessert, sind aber realer und leistungsfähiger als je zuvor. Sie werden nur unter anderen Begriffen vermarktet.

Für Unternehmen ist der Begriff selbst weniger relevant als die Frage: Welche konkreten Aufgaben soll ein KI-System erledigen? Das klären wir in einer KI-Beratung.

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