인지 컴퓨팅이란 무엇인가요?

인공 지능(AI) 및 신호 처리라는 광범위한 컴퓨팅 프레임워크를 기반으로 구축된 인지 컴퓨팅은 다양한 머신 러닝(ML) 분야와 인간-컴퓨터 상호 작용 원리, 대화 및 내러티브 생성 기술을 결합하여 학습하고 추론하며 사람처럼 이해합니다. 효과적인 인지 컴퓨팅 시스템은 대량의 데이터를 처리하여 인간의 능력을 넘어서는 패턴과 관계를 식별할 수 있습니다. 

컴퓨터가 인간을 능가할 수 있는 영역은 많지만, 고급 AI 시스템조차도 자연어 이해 및 특정 물체 인식과 같은 일부 작업에서 여전히 어려움을 겪고 있습니다. 인지 컴퓨팅은 인간 두뇌의 인지 시스템(예: 패턴 인식, 음성 인식 등)을 모방하여 의사 결정을 개선하는 것을 목표로 합니다. 인지 컴퓨팅 시스템은 시각적, 제스처,청각 또는 센서 제공 데이터와 같은 감각 입력을 포함하여 실시간으로 동적 데이터 세트와 여러 정보 소스를 조합하여 사용하도록 설계할 수 있습니다. 

인지 컴퓨팅의 실제 사용 사례로는 감정 분석, 위험 평가, 얼굴 및 물체 감지와 같은 이미지 인식 형태 등이 있습니다. 인지 컴퓨팅은 로보틱, 의료, 은행, 금융 및 소매 분야에서 특히 가치가 있습니다. 

인지 컴퓨팅의 가장 중요한 목표는 일반적으로 인간의 인지가 필요한 복잡한 다단계 문제를 해결할 수 있는 시스템을 개발하는 것입니다. 이러한 유형의 문제에는 일반적으로 높은 수준의 컨텍스트 의존적 패턴 인식이 수반됩니다. 인간은 언어나 이미지 해석과 같은 분야에서 정확한 의사결정을 내릴 수 있는 문맥 단서를 인식하는 데 매우 능숙합니다. 이러한 유형의 작업은 규칙 기반 컴퓨터 시스템에서 훨씬 더 까다로울 수 있습니다.

인지 컴퓨터는 기존 시스템과 달리 보다 정교한 패턴 인식을 통해 정확하고 가치 있는 인사이트를 생성한다는 구체적인 목표를 가지고 다양한 소스의 대량의 비정형 데이터를 분석하기 위해 개발되었습니다. 효과적인 인지 컴퓨팅 시스템은 텍스트(일반 및 불규칙 글꼴), 이미지 및 음성을 해석할 수 있으며 서로 다른 유형의 데이터를 연결할 수도 있습니다. 또한 이러한 유형의 시스템은 시간이 지남에 따라 개선되어 인간의 학습 방식을 모방할 수 있습니다. 

인지 컴퓨팅 모델은 대개 인공 신경망을 기반으로 합니다. 인공 신경망은 인간 뇌의 신경 경로에서 영감을 받은 노드 계층이나 인공 뉴런을 사용하는 AI 유형입니다. 이러한 유형의 네트워크는 의사 결정 프로세스를 개선하기 위해 공급되는 각 데이터에서 효과적으로 학습함으로써 시간이 지남에 따라 개선될 수 있습니다.

신경망은 특정 유형의 작업에 유용할 수 있지만, 인지 시스템은 다양한 입력과 신호를 더 잘 이해하고 해석하기 위해 자연어 처리(NLP) 및 머신 러닝과 같은 다른 유형의 AI 기반 또는 AI 인접 기술도 자주 통합합니다. 

인지 컴퓨팅 시스템은 다양한 유형의 소스에서 대량의 데이터를 결합하도록 설계되었습니다. 다양하고 때로는 상충되는 입력을 분석 및 평가하고 학습된 맥락을 기반으로 정보에 입각한 추론을 내리기 위해 인지 시스템은 인간 지능을 모방하도록 설계된 다양한 자가 학습 기술을 사용합니다. 이러한 방법에는 예측 분석, 데이터 분석, 빅데이터 마이닝 및 의사 결정 프로세스를 최적화하기 위한 다양한 패턴 인식 모델이 포함됩니다.

인지 시스템에서 사용되는 머신 러닝 알고리즘 유형을 학습하려면 방대한 양의 정형 데이터 와 비정형 데이터가 모두 필요합니다. 훈련 중에 이러한 유형의 시스템은 패턴을 식별하기 시작하고 시간이 지남에 따라 데이터 처리 기술을 개선하여 더 빠르고 정확한 연결을 만듭니다. 

예를 들어, 다양한 유형의 꽃을 식별하도록 훈련된 AI 시스템에 수십만 장의 다양한 꽃 사진을 저장한 데이터베이스에 공급할 수 있습니다. 시스템에 더 많은 데이터가 제공될수록 꽃 종류 간의 차이점과 유사점을 인식하는 능력이 향상되고 더 정확하며 민첩해집니다. 

그러나 꽃 사진만을 기반으로 꽃을 식별하도록 훈련된 시스템은 사진이 전달할 수 없는 특정 문맥 단서를 잘못 해석할 수 있습니다. 인간의 의사 결정과 유사한 인지 능력을 달성하기 위해 인지 컴퓨팅 시스템은 다양한 유형의 기술을 하이브리드화하고 특정 속성을 보유해야 합니다. 즉, 인지 컴퓨터로 간주되려면 시스템에 다음과 같은 속성이 있어야 합니다.

인지 컴퓨팅 시스템은 다양한 유형의 컴퓨팅 모델을 인간의 사고 과정과 지능에 더 잘 근사화할 수 있는 하이브리드 시스템으로 연결하여 만들어집니다. 이러한 모델에는 다음과 같은 다양한 유형의 인공 지능 및 AI 인접 모델 또는 AI 관련 모델이 포함됩니다.

• 좁은 AI: 기존의 모든 형태의 AI, 인공 좁은 지능 또는 약한 AI를 포괄하는 것이 현재 사용 가능한 유일한 실현 AI 유형입니다. 더 강력하고 이론적인 형태의 AI가 가설을 세웠지만, 좁은 AI는 단일 또는 좁은 작업을 수행하도록 훈련될 수 있습니다. 좁은 AI는 범위가 제한되어 있지만 일반적으로 인간보다 더 빠르게 특정 작업을 수행할 수 있으며 완벽하지는 않지만 정확도는 높아집니다. 그러나 좁은 AI는 프로그래밍된 작업 세트 밖에서는 수행할 수 없습니다. 좁은 AI는 인지 능력의 특정 하위 집합을 대상으로 하도록 설계되었습니다. Apple의 Siri, Amazon의 Alexa, ChatGPT와 같이 겉보기에 진보된 AI 시스템조차도 좁은 범위의 AI로 간주됩니다.

• 전문가 시스템: 전문가 시스템은 고도로 훈련된 주제별 전문가를 위한 좁은 의미의 AI 대체품처럼 작동하도록 설계되었습니다. 이들은 사실 정보와 고유한 규칙이 포함된 포괄적인 데이터 세트와 규칙을 가장 정확하게 적용하도록 조정된 추론 엔진에 대해 학습합니다. 전문가 시스템의 목표는 인간 전문가처럼 조언이나 솔루션을 제공하는 것입니다. 이러한 시스템은 트렌드와 패턴을 파악하는 데 사용할 수 있으며, 기업이 미래의 사건을 예측하거나 과거에 발생한 사건을 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 경우가 많습니다. 

• 머신 러닝: 머신 러닝(ML)은 컴퓨터 시스템이 인간이 하는 방식으로 학습할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 AI의 한 분야입니다. ML 알고리즘은 컴퓨터 시스템이 자율적으로 작업을 수행하고 더 많은 데이터와 긍정적 및 부정적 피드백이 제공됨에 따라 시간이 지남에 따라 성능과 정확성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
• 신경망: 신경망 모델은 강화 학습을 사용하여 의사 결정을 내리는 머신 러닝 모델의 하위 집합입니다. 이러한 유형의 네트워크는 레이어를 사용하여 생물학적 뉴런이 함께 작동하는 방식을 모방하여 옵션을 평가하고 현상을 식별합니다.

• 딥 러닝: 딥 러닝은 딥 네트워크라고 하는 다층 신경망을 사용하여 인간 마음의 복잡한 의사 결정 능력을 근사화하는 머신 러닝의 하위 집합이기도 합니다. 딥 러닝과 머신 러닝의 주요 차이점은 네트워크 아키텍처의 복잡성 계층이 증가한다는 것입니다. 기존의 머신 러닝 모델은 하나 또는 두 개의 계산 계층이 있는 신경망을 사용하는 반면, 딥 러닝 모델은 일반적으로 수백 또는 수천 개의 계층을 더 많이 사용합니다. 

• 자연어 처리(NLP): 자연어 처리는 언어에 대한 규칙 기반 모델링 접근 방식인 계산 언어학과 통계 모델링, 기계 및 딥 러닝을 결합하여 컴퓨터가 자연스러운 음성이나 텍스트를 이해하고 응답할 수 있도록 합니다. NLP는 Natural Language Understanding(NLU) 및 자연어 생성(NGU)의 하위 집합 분야를 통합하여 전체적인 사용자 경험을 제공합니다.

• 자동 음성 인식(ASR): 컴퓨터 음성 인식 또는 음성-텍스트 변환이라고도 하는 음성 인식 컴퓨터 프로그램이 인간의 음성을 서면 형식으로 처리할 수 있는 기술을 말합니다. 컴퓨터가 개별 사용자의 음성을 식별하여 다른 사용자와 구별할 수 있는 기술인 음성 인식과 혼동해서는 안 됩니다.

• 객체 감지: 컴퓨팅 비전의 구성 요소인 객체 감지는 신경망을 사용하여 범주에 따라 이미지에서 객체를 찾고 분류합니다. 물체 감지는 자율 주행 차량, 시각적 검색 및 의료 영상을 포함한 광범위한 산업 및 응용 분야에서 유용한 도구입니다.

• 로보틱: 인지 시스템은 종종 로보틱을 애플리케이션에 통합합니다. 인지 시스템을 갖춘 로봇은 좁은 AI를 사용하여 소비자용 가정용 진공 청소기부터 의료용 수술 보조원에 이르기까지 반복적이고 일상적인 작업을 수행할 수 있습니다. 농업에서 로보틱은 인지 시스템이 자율 가지치기, 이동, 간벌, 파종 및 살포와 같은 작업에 참여하도록 돕습니다. 

최근 AI 기술의 발전은 ChatGPT, Midjourney와 같은 생성형 AI 프로그램부터 자율 주행 자동차에 이르기까지 인지 컴퓨팅 애플리케이션에 큰 영향을 미치고 있습니다. 인지 컴퓨팅의 일반적인 실제 애플리케이션에는 다음과 같은 몇 가지 측면이 있습니다.

Alexa, Siri, Google Assistant와 같은 인기 있는 가상 AI 어시스턴트는 인지 컴퓨팅을 활용하여 자동화와 상호 작용성을 통해 유틸리티를 개선합니다. 이러한 어시스턴트는 머신 러닝 시스템을 사용하여 자연어를 처리하고 개별 사용자에게 더 나은 결과를 제공하기 위해 제안을 맞춤화합니다.      

인지 컴퓨팅 시스템은 많은 은행 및 금융 애플리케이션에서 가치 있는 것으로 입증되었습니다. 인지 시스템은 공급망 변수 및 시장 동향과 같은 경제 상황을 모니터링하여 미래 기회와 잠재적 위기를 모두 예측하고 모델링하는 데 사용됩니다.

인지 컴퓨팅 시스템은 심층 데이터 분석 및 패턴 인식에 능숙한 것으로 입증되었습니다. 이러한 능력은 특히 사이버 보안 분야에서 유용하게 활용되었습니다. 이 분야에서 전문가는 인지 컴퓨팅을 사용하여 금융 거래와 같은 사용자 행동을 분석하여 잠재적인 사기 및 위험 패턴을 표시합니다. 

인지 시스템은 소매업 응용 분야에서 유용합니다. Amazon 및 Netflix와 같은 기술 선도 소매업체는 인지 컴퓨팅을 사용하여 사용자의 구매 내역에 대한 더 깊은 인사이트를 얻고 개인의 개인적인 관심사에 맞는 더 나은 제품 추천을 제공합니다.

인지 시스템은 다양한 산업 분야의 고객 서비스에도 유용하게 활용되어 고급 챗봇 을 가상 에이전트로 사용할 수 있도록 지원합니다. 이러한 상담원은 그 어느 때보다 빠른 속도와 규모로 상세하고 정보에 입각한 지원을 제공합니다.

확실히 가장 유명하고 세간의 이목을 끄는 인지 시스템 중 하나인 IBM Watson®은 인기 있는 퀴즈 게임 쇼인 Jeopardy에서 경쟁하며 두각을 나타냈고, Watson의 전신인 Deep Blue는 세계 체스 챔피언을 이긴 최초의 컴퓨터 시스템이 되어 세계를 놀라게 했습니다.

오늘날의 버전(IBM watsonx)과 애플리케이션은 훨씬 더 인상적입니다. 주목할 만한 사용 사례 중 하나는 의료 산업으로, watsonx는 의료 서비스 제공업체의 의료 진단 개선을 지원해 왔습니다. watsonx는 최신 연구와 복잡한 환자 이력을 축적하고 이해할 수 있으며, 환자 치료를 강화하기 위해 제안된 치료 계획을 성공적으로 외삽했습니다.