Il cognitive computing si riferisce al computing che simula i processi di pensiero degli esseri umani. Il cognitive computing utilizza algoritmi di autoapprendimento o apprendimento profondo supportati da elaborazione del linguaggio naturale, intelligenza artificiale e ampie risorse di dati ("Big Data") per funzionare in modo simile al modo in cui il cervello umano pensa e lavora quando tenta di risolvere i problemi.
Uno dei motivi principali per cui le imprese hanno impegnato risorse sostanziali nell'area del cognitive computing è il suo potenziale per l'uso in applicazioni come sanità, finanza, legge e istruzione, dove grandi quantità di dati complessi possono essere elaborati e analizzati in modo efficiente ed efficace per risolvere problemi complicati e aiutano a migliorare il processo decisionale umano.
Fornendo piattaforme di cognitive computing con Big Data, intelligenza artificiale e algoritmi di autoapprendimento, questi sistemi sono in grado di "apprendere" di più e aumentare la loro precisione nel tempo, poiché sono in grado di sviluppare una rete neurale elaborata che fornisce una flessibilità e adattabilità rispetto a un tradizionale approccio di modellazione dei dati basato su albero decisionale.
Cognitive Computing guadagnando vapore e attenzione
Uno degli esempi più noti di cognitive computing è la piattaforma Watson di IBM, che Big Blue ha originariamente sviluppato per rispondere alle domande del quiz show Jeopardy e abbinare il "cervello" del computer ai concorrenti umani nello show.
Altre piattaforme di cognitive computing in fase di sviluppo o attualmente in funzione includono Microsoft Cognitive Computers, Google DeepMind, HPE Haven OnDemand e Cisco Cognitive Threat Analytics.