인지 컴퓨팅

인지 컴퓨팅의 작동 방식

인지 시스템은 인간의 인지를 모방하도록 설계된 여러 기능의 조합을 통해 작동합니다:

1. 문맥 이해: 사람이 대화에서 문맥을 이해하는 방식과 유사하게 키워드를 넘어 데이터 내의 의미, 뉘앙스, 타이밍, 위치, 구문을 파악합니다. 여기에는 고급 NLP 기술과 데이터 내 관계 이해가 포함되며, 문맥에 관한 데이터 과학을 향하여와 같은 리소스에서 살펴볼 수 있습니다.
2. 가설 생성 및 평가: 모호하거나 복잡한 문제에 직면했을 때 인지 시스템은 인간의 비판적 사고와 마찬가지로 잠재적인 답이나 해결책(가설)을 만들고, 뒷받침하는 증거를 평가하고, 신뢰 수준을 평가할 수 있습니다. 이는 종종 데이터 마이닝과 패턴 인식에 의존합니다.
3. 동적 학습: 이러한 시스템은 피드백 및 새로운 데이터 입력을 통해 적응하고 학습하여 새로운 시나리오마다 명시적으로 다시 프로그래밍하지 않아도 시간이 지남에 따라 지식과 의사 결정을 개선합니다. 여기에는 강화 학습과 같은 기술을 포함하는 기본 ML 모델이 활용됩니다.

AI 및 머신 러닝과의 관련성

AI와 ML의 기반 위에 구축된 인지 컴퓨팅은 보다 직관적이고 적응적인 상호 작용을 목표로 하는 더 높은 수준의 통합을 나타냅니다. 표준 ML은 데이터에서 패턴을 학습하여 예측 또는 분류(지도 학습, 비지도 학습)를 하는 데 중점을 둡니다. 인지 컴퓨팅은 이러한 ML 기능을 상징적 추론, 지식 표현(지식 그래프), 인지 과학에서 영감을 얻은 상호작용 설계를 통합하는 더 큰 아키텍처 내의 구성 요소로 사용합니다. 이는 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 향상시키는 방식으로 이해, 추론 및 학습을 강조합니다(ACM SIGCHI).

관련 용어와 구별하기

• 인공 지능(AI): AI는 지능형 기계를 만드는 광범위한 분야입니다. 인지 컴퓨팅은 특히 인간과 유사한 인지 과정(사고, 추론, 학습)을 시뮬레이션하는 데 초점을 맞춘 하위 집합입니다.
• 머신 러닝(ML): ML은 시스템이 데이터로부터 학습할 수 있는 알고리즘을 제공합니다. 인지 시스템은 ML을 핵심 구성 요소로 사용하지만 더 광범위한 인지 시뮬레이션을 위해 다른 기술과 통합합니다.
• 인공 협소 지능(ANI ): ANI는 특정 작업(예: 이미지 인식, 번역)을 위해 설계된 AI를 말합니다. 현재의 인지 시스템은 주로 정교한 ANI 구성 요소에 의존하지만, 그 목표는 이러한 좁은 기능을 통합하여 다양한 영역에서 보다 유연하고 인간과 유사한 문제 해결을 달성하는 것입니다.

실제 애플리케이션

인지 컴퓨팅은 다양한 산업 분야에서 응용 분야를 찾아 의사 결정을 개선하고 복잡한 작업을 자동화합니다. 다음은 두 가지 예입니다:

1. 의료 분야의 AI: 인지 시스템은 방대한 양의 환자 데이터, 의학 문헌, 의료 영상 데이터를 분석하여 잠재적인 진단 또는 치료 옵션을 제안함으로써 임상의를 지원합니다. 예를 들어, 시스템은 의료 영상에서 종양 탐지를 위해 YOLO11과 같은 모델을 사용하여 스캔을 분석하고, 환자 기록 및 연구 논문(arXiv 연구 사례)과 결과를 상호 참조하며, 종합된 정보를 의사에게 제시할 수 있습니다. 메이요 클리닉과 같은 기관에서는 AI를 활용하여 진단 정확도와 환자 치료를 개선하고 AI 기반 의료 솔루션을 선보이고 있습니다.
2. 향상된 고객 서비스: 인지 시스템은 복잡한 고객 문의를 처리하고, 문맥과 정서를 이해하고(감정 분석), 다양한 정보 소스에 액세스하고 해석하여 개인화된 지원을 제공할 수 있는 정교한 챗봇과 가상 비서를 구동합니다. Google Duplex와 같은 예는 매우 자연스러운 상호 작용을 목표로 합니다. 금융 분야에서는 인지 시스템이 고객 행동을 분석하고 맞춤형 조언을 제공하는 데 도움을 주는데, 이는 금융 분야의 AI 블로그에서 살펴본 바와 같이 JP모건 체이스와 같이 AI를 탐구하는 기업에서 확인할 수 있습니다.

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.