인지 컴퓨팅

인지 컴퓨팅은 컴퓨터 과학의 정교한 분야로, 인간의 사고 과정을 컴퓨터 모델로 시뮬레이션하는 컴퓨터화된 모델입니다. 이 기술은 자가 학습 알고리즘을 활용하여 인간의 두뇌가 작동하는 방식을 모방하여 다음과 같은 복잡한 문제를 해결합니다. 복잡한 문제, 특히 모호성과 불확실성이 수반되는 문제를 해결합니다. 다음을 통합합니다. 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 그리고 자연어 처리(NLP) 을 통합하여 방대한 양의 비정형 데이터를 처리합니다. 사전 정의된 일련의 규칙을 따르는 기존의 프로그래밍 가능 시스템과 달리 인지 시스템은 패턴을 인식하고, 문맥을 이해하고, 경험을 통해 학습하도록 훈련되어 궁극적으로는 인간의 의사 결정을 대체하는 것이 아니라 보강하는 역할을 합니다.

인지 시스템의 핵심 특성

시스템이 '인지적'인 것으로 간주되려면 일반적으로 다음과 같은 특정 기능을 발휘해야 합니다. 지능형 전문가 조언자로서의 기능을 수행합니다. 이러한 시스템은 데이터 처리와 인간의 추론 사이의 간극을 메웁니다.

• 적응형 학습: 인지 시스템은 동적인 환경을 처리해야 합니다. 이를 위해 특징 추출을 활용하여 변화하는 실시간으로 정보를 소화하며, 종종 능동적 학습을 통해 내부 모델을 개선하고 새로운 데이터나 사용자 피드백을 기반으로 내부 모델을 개선합니다.
• 문맥 이해: 문맥 이해 능력은 구문, 시간, 사용자 신원과 같은 다양한 구문, 시간, 위치, 사용자 신원 등 다양한 입력 내에서 의미를 파악하는 능력입니다. 이러한 시스템은 다음을 통해 감각 데이터를 처리함으로써 이러한 시스템은 컴퓨터 비전(CV)을 통해 감각 데이터를 처리함으로써 당면한 작업에 대한 포괄적인 그림을 구축합니다.
• 대화형 참여: 이러한 시스템은 인간과 컴퓨터의 원활한 상호 작용을 위해 설계되었습니다. 고급 챗봇과 고급 챗봇과 가상 비서를 통해 자연스러운 대화에 참여하여 모호한 부분을 명확히 하여 정확한 추천을 제공합니다.

실제 애플리케이션

인지 컴퓨팅은 전문가가 방대한 데이터 세트를 종합하여 중요한 의사 결정을 내려야 하는 혁신을 일으키고 있습니다.

• 의료 진단: 다음과 같은 분야에서 의료 분야의 AI, 인지 시스템은 전자 건강 기록을 분석하고 전자 건강 기록을 분석하고 의료 이미지 분석을 수행하여 종양학자를 지원합니다. 환자 데이터를 다음과 같은 출처의 수백만 페이지에 달하는 의학 저널과 상호 참조하여 PubMed Central과 같은 출처의 수백만 페이지에 달하는 의학 저널과 상호 참조하여 개인화된 치료 계획을 추천할 수 있습니다. 맞춤형 치료 계획을 추천할 수 있습니다.
• 스마트 농업: 현대 농업은 인지적 인사이트를 활용하여 수확량을 최적화합니다. 다음을 사용하여 드론 이미지에서 작물 질병을 식별하는 물체 감지 드론 이미지에서 작물 질병을 식별하고 그 결과를 날씨 데이터와 연관시켜 농부들에게 실행 가능한 조언을 제공합니다. 농업용 AI 솔루션은 시각적 인식이 어떻게 시각적 인식이 더 폭넓은 인지적 추론에 어떻게 도움이 되는지 강조합니다.

인지 컴퓨팅과 관련 개념 비교

인지 컴퓨팅은 다른 AI 용어와 혼용되어 사용되는 경우가 많지만, 그 목적과 경계가 뚜렷합니다.

• 대 통계적 AI: 기존 통계 AI는 종종 테스트 세트에서 가장 높은 정확도를 달성하는 등 특정 수학적 결과를 최적화하는 데 중점을 두는 경우가 많습니다. 인지 컴퓨팅은 보다 광범위한 시스템 수준의 접근 방식을 취하며, 이러한 통계적 예측을 상징적 추론과 결합하여 추론 파트너 역할을 합니다.
• Vs. 인공 일반 지능(AGI): 인지 애플리케이션은 일반적으로 도메인에 특화되어 있으며 약한 인공지능의 범주에 속합니다. 이들은 자기 인식이나 인간과 같은 광범위한 의식을 가지고 있지 않습니다. 인공 일반 지능(AGI). 대신, 이들은 특정 도메인에 특화된 버전의 튜링 테스트, 인간과 구별할 수 없을 정도로 수행 법률이나 의학 같은 전문 분야의 전문가를 목표로 합니다.

기술 및 도구

인지 생태계를 구축하려면 여러 가지 첨단 기술이 필요합니다. 딥 러닝(DL) 알고리즘은 주로 처리 엔진 역할을 하며, 지식 그래프는 시스템이 개념 간의 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다.

시각적 지각은 인지 파이프라인의 첫 번째 단계인 경우가 많습니다. 다음과 같은 모델은 YOLO11 와 같은 모델은 시각적 세계에서 구조화된 정보를 추출하여 인지 추론 엔진으로 전달되는 인지 추론 엔진으로 전달합니다.

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO11 model to act as the visual perception layer
model = YOLO("yolo11n.pt")

# The system 'perceives' the environment by detecting objects
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extracted data (classes) is fed to the cognitive engine for reasoning
for r in results:
    # Print detected class indices (e.g., 0 for person, 5 for bus)
    print(r.boxes.cls)

선도적인 기술 기업들이 이러한 시스템의 도입을 주도하고 있습니다. The IBM 왓슨 플랫폼은 이 분야의 선구자로서 의사 결정 및 언어 처리를 위한 의사 결정 및 언어 처리를 위한 API를 제공합니다. 개발자는 또한 다음 클라우드 리소스를 활용할 수 있습니다. Google Cloud AI 및 Microsoft Azure AI의 클라우드 리소스를 활용하여 코그너티브 애플리케이션을 구축할 수도 있습니다. 다음과 같은 연구 기관 앨런 튜링 연구소 및 스탠포드 인간 중심 AI 연구소(HAI)와 같은 연구 기관은 이러한 시스템이 달성할 수 있는 한계를 한계를 계속 넓혀가고 있습니다. 업계 표준 및 윤리에 대한 자세한 내용은 IEEE 컴퓨터 학 회와 인공 지능 발전 협회(AAAI)에서 광범위한 리소스를 제공합니다.