인지 컴퓨팅

인지 컴퓨팅은 복잡하고 모호한 문제를 해결하기 위해 인간의 사고 과정을 시뮬레이션하는 시스템을 만드는 데 전념하는 인공 지능(AI) 분야입니다. 특정 좁은 작업을 위해 설계된 시스템과 달리 인지 컴퓨팅은 경험을 통해 학습하고 자연어로 인간과 상호 작용할 수 있는 적응형, 대화형, 상황별 모델을 구축하는 것을 목표로 합니다. 이러한 시스템은 인간 전문가를 대체하는 것이 아니라 그들의 지능을 보강하여 지식 그래프나 비정형 문서와 같은 소스에서 방대한 양의 복잡한 데이터를 분석함으로써 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

주요 특징

• 적응형 학습: 인지 시스템은 지속적인 학습을 위해 설계되었습니다. 인간이 전문 지식을 습득하는 방식과 유사하게 새로운 정보를 처리하고 사용자 상호 작용을 통해 학습함으로써 시간이 지남에 따라 성능이 향상됩니다. 이는 많은 머신 러닝 프로젝트에서 흔히 볼 수 있는 초기 모델 훈련 단계를 넘어서는 것입니다.
• 문맥 이해: 텍스트, 이미지, 센서 데이터 등 다양한 데이터 유형에서 문맥을 해석하고 종합할 수 있습니다. 이를 위해서는 뉘앙스와 의미를 파악할 수 있는 정교한 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전(CV) 기능이 필요합니다.
• 대화형 및 대화형: 사람과 자연스럽게 상호작용하는 것이 핵심 목표입니다. 여기에는 종종 고급 챗봇이나 가상 비서가 질문을 이해하고 근거를 제시하는 답변을 제공하며, 모호한 부분을 해결하기 위해 명확한 질문을 할 수도 있습니다.

인지 컴퓨팅 대 기타 AI 개념

인지 컴퓨팅을 관련 용어와 구별하는 것이 중요합니다.

• 인공 일반 지능(AGI): 인지 컴퓨팅은 인간의 사고를 모방하려고 하지만, 특정 영역에 초점을 맞춘 약한 인공지능의 한 형태입니다. 인공 일반 지능(AGI)의 목표인 인간 의식의 전체 범위를 복제하기보다는 인간의 능력을 보강하는 데 중점을 둡니다. 유명한 튜링 테스트는 기계 지능의 경계를 탐구합니다.
• 통계적 AI: 인지 시스템은 딥러닝과 확률 모델을 사용해 패턴을 찾는 통계적 AI의 토대 위에 구축됩니다. 그러나 인지 컴퓨팅은 이러한 통계 모델을 상징적 추론과 통합하여 모호성을 처리하고 설명 가능한 인사이트를 제공하는 시스템 수준의 접근 방식으로, 설명 가능한 AI(XAI)의 핵심 원칙입니다.

실제 환경에서의 애플리케이션

인지 컴퓨팅은 전문가가 방대한 양의 비정형 정보를 탐색하여 중요한 결정을 내려야 하는 영역에서 탁월한 성능을 발휘합니다.

• 의료 분야의 AI: 대표적인 예로 종양학 어드바이저 시스템을 들 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 환자의 전자 건강 기록, 게놈 데이터를 수집하고 MRI에 대한 의료 이미지 분석을 수행할 수 있습니다. 동시에 PubMed Central과 같은 출처에서 수백만 개의 의학 저널과 임상시험 결과를 검색합니다. 그런 다음 종양 전문의에게 개인화된 치료 옵션의 순위가 매겨진 목록을 근거와 함께 제시합니다. 이를 통해 의사의 전문성을 강화하여 미국의학협회와 같은 기관에서 권장하는 대로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
• 금융 서비스: 인지 시스템은 개인화된 자산 관리 어드바이저를 만드는 데 사용됩니다. 이러한 시스템은 고객과 상호 작용하여 고객의 재무 목표와 위험 허용 범위를 파악할 수 있습니다. 그런 다음 실시간 시장 데이터, 심리 분석을 위한 경제 뉴스, 글로벌 금융 보고서를 분석하여 투자 포트폴리오를 추천하고 동적으로 조정합니다. 이를 통해 이전에는 고액 자산가에게만 제공되던 수준의 데이터 기반 조언을 제공하며, 이는 세계경제포럼과 같은 기관이 집중하는 분야입니다.

도구 및 기술

인지 시스템을 개발하려면 강력한 플랫폼과 도구가 필요합니다. 자연어 이해, 컴퓨터 비전 및 의사 결정을 위한 API를 제공하는 대표적인 상용 플랫폼으로, 인지 컴퓨팅의 주요 사례로 자주 언급되는 IBM Watson이 있습니다. 다른 주요 기술로는 Google Cloud AI와 같은 클라우드 플랫폼과 Azure 머신 러닝 빠른 시작과 같은 가이드를 통해 제공되는 도구, 그리고 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 오픈 소스 프레임워크가 있습니다. 인지 시스템 내의 시각적 인식과 같은 특정 작업의 경우, Ultralytics YOLO와 같은 모델은 최첨단 객체 감지 및 이미지 분할 기능을 제공합니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 클라우드 트레이닝 옵션 활용을 포함해 다양한 인지 애플리케이션에 필수적인 맞춤형 모델 트레이닝, 데이터 세트 관리, 비전 구성 요소 배포를 위한 간소화된 워크플로우를 제공합니다. SAS 인지 컴퓨팅 개요와 같은 리소스에서 더 많은 인사이트를 얻을 수 있습니다. 앨런 튜링 연구소와 같은 연구 기관과 인공지능 발전 협회(AAAI) 같은 단체는 딥 러닝 및 인지 아키텍처의 기초 연구에 크게 기여하고 있습니다.