인지 컴퓨팅

인지 컴퓨팅은 복잡하고 모호한 문제를 해결하기 위해 인간의 사고 과정을 시뮬레이션하는 시스템을 만드는 데 전념하는 인공 지능(AI) 분야를 나타냅니다. 특정하고 좁은 작업용으로 설계된 시스템과 달리 인지 컴퓨팅은 경험을 통해 학습하고 자연어로 인간과 상호 작용할 수 있는 적응형, 대화형 및 상황별 모델을 구축하는 것을 목표로 합니다. 이러한 시스템은 인간 전문가를 대체하기 위한 것이 아니라 지식 그래프 및 비정형 문서와 같은 소스의 방대한 양의 복잡한 데이터를 분석하여 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원함으로써 인간의 지능을 증강하기 위한 것입니다.

주요 특징

• 적응형 학습(Adaptive Learning): 인지 시스템은 지속적인 학습을 위해 설계되었습니다. 이는 인간이 전문 지식을 얻는 방식과 유사하게 새로운 정보를 처리하고 사용자 상호 작용으로부터 학습하여 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킵니다. 이는 많은 머신 러닝 프로젝트에서 일반적인 초기 모델 훈련 단계를 넘어섭니다.
• 맥락적 이해: 텍스트, 이미지 및 센서 데이터를 포함한 다양한 데이터 유형에서 맥락을 해석하고 종합할 수 있습니다. 이를 위해서는 뉘앙스와 의미를 파악하기 위한 정교한 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전(CV) 기능이 필요합니다.
• 대화형 및 회화형: 주요 목표는 인간과 자연스럽게 상호 작용하는 것입니다. 여기에는 종종 쿼리를 이해하고 지원 증거와 함께 응답을 제공하며, 모호성을 해결하기 위해 명확하게 묻는 고급 챗봇 또는 가상 어시스턴트가 포함됩니다.

인지 컴퓨팅 vs. 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 AI의 한 형태입니다. 인공 일반 지능(AGI)의 목표인 인간 의식의 전체적인 폭을 복제하려고 하기보다는 인간의 능력을 향상시킵니다. 유명한 튜링 테스트는 기계 지능의 경계를 탐구합니다.
• 통계적 AI: 인지 시스템은 패턴을 찾기 위해 딥러닝 및 확률 모델을 사용하는 통계적 AI의 토대 위에 구축됩니다. 그러나 인지 컴퓨팅은 이러한 통계 모델을 상징적 추론과 통합하여 모호성을 처리하고 설명 가능한 통찰력을 제공하는 시스템 수준 접근 방식입니다. 이는 설명 가능한 AI (XAI)의 핵심 원칙입니다.

실제 세계에서의 애플리케이션

인지 컴퓨팅은 전문가가 막대한 양의 비정형 정보를 탐색하여 중대한 결정을 내려야 하는 영역에서 뛰어납니다.

• 헬스케어 분야의 AI: 주요 예는 종양학 자문 시스템입니다. 이러한 플랫폼은 환자의 전자 건강 기록, 유전체 데이터를 수집하고 MRI에 대한 의료 영상 분석를 수행할 수 있습니다. 동시에 PubMed Central과 같은 소스 및 임상 시험 결과에서 수백만 건의 의학 저널을 검색합니다. 그런 다음 지지 증거와 함께 종양 전문의에게 개인화된 치료 옵션의 순위 목록을 제시합니다. 이는 의사의 전문 지식을 강화하여 American Medical Association과 같은 조직에서 탐구한 바와 같이 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
• 금융 서비스: 인지 시스템은 개인 맞춤형 자산 관리 자문을 만드는 데 사용됩니다. 이러한 시스템은 고객과 상호 작용하여 재정적 목표와 위험 감수성을 이해할 수 있습니다. 그런 다음 시스템은 실시간 시장 데이터, 감성 분석을 위한 경제 뉴스 및 글로벌 금융 보고서를 분석하여 투자 포트폴리오를 추천하고 동적으로 조정합니다. 이는 이전에는 고액 자산가만 사용할 수 있었던 데이터 기반 자문 수준을 제공하며 세계 경제 포럼과 같은 기관의 주요 관심 분야입니다.

도구 및 기술

인지 시스템을 개발하려면 강력한 플랫폼과 도구가 필요합니다. IBM Watson은 자연어 이해, 컴퓨터 비전 및 의사 결정을 위한 API를 제공하는 주요 상용 플랫폼으로, 종종 실제 인지 컴퓨팅의 핵심 사례로 인용됩니다. 다른 주요 기술로는 Google Cloud AI와 같은 클라우드 플랫폼과 Azure Machine Learning Quickstart와 같은 가이드를 통해 제공되는 도구, 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 사용자 지정 모델 학습, 데이터 세트 관리 및 많은 인지 애플리케이션에 필수적인 비전 구성 요소 배포를 위한 간소화된 워크플로를 제공하며 클라우드 학습 옵션 활용을 포함합니다. SAS Cognitive Computing Overview와 같은 리소스에서 자세한 내용을 확인할 수 있습니다. Alan Turing Institute와 같은 연구 기관과 Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)와 같은 조직은 딥 러닝 및 인지 아키텍처에 대한 기본 연구에 크게 기여합니다.