이 디지털 시대에는 거의 매일 새로운 유행어와 용어가 등장합니다. 이러한 용어 중 하나는 개인과 조직 사이에서 엄청난 인기를 얻고 있는 인지 컴퓨팅입니다.
인지 시스템은 인간의 행동과 추론을 대규모로 학습하여 자연스럽게 상호 작용합니다. 쉽게 말해서 인간처럼 학습하고, 추론하고, 이해할 수 있는 지능형 기계를 만드는 것을 목표로 하는 컴퓨터 과학 분야입니다.
통계에 따르면 인지 컴퓨팅 시장은 2021년 256억 달러에서 2030년까지 CAGR 29.7로 2694억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
인지 컴퓨팅 플랫폼은 기계 학습(ML), 자연어 처리(NLP), 추론, 인간-컴퓨터 상호 작용, 음성 및 시각 인식, 그리고 보다 강력한 기술을 결합하여 인간의 사고와 상호 작용을 시뮬레이션하고 의사 결정을 개선합니다.
이 블로그에서는 코그너티브 컴퓨팅을 이해하는 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 작동 방식, 이점, 위험 등을 살펴보겠습니다.
따라서 빠르게 성장하는 이 기술에 대해 알아보려면 함께 읽으십시오.
목차
인지 컴퓨팅이란 무엇입니까?
인지 컴퓨팅은 인간 지능을 촉진하기 위해 특정 작업을 수행하는 일련의 개별 기술입니다.
간단히 말해서 인지 컴퓨팅은 대량의 데이터를 이해 및 해석하고 이를 사용하여 의사 결정을 내리고 문제를 해결하며 비즈니스 성과를 개선하는 시스템입니다.
이미지, 텍스트, 비디오와 같은 방대한 양의 구조화되지 않은 데이터를 처리하여 가치 있고 중요한 통찰력을 추출하고 이 정보를 더 잘 분석합니다. 인지 컴퓨팅의 가장 좋은 점은 경험을 통해 배우고 적응하여 시간이 지남에 따라 기능과 성능을 향상한다는 것입니다.
따라서 인지 컴퓨팅은 인간이 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 인지 컴퓨팅의 몇 가지 필수 응용 프로그램은 다음과 같습니다.
- 사기 탐지 시스템
- 음성 인식
- 얼굴 인식
- 가상 비서
- 감정 분석
- 위험 평가
- 추천 엔진
따라서 조직은 인지 컴퓨팅을 통해 생성된 지능형 통찰력과 권장 사항을 활용하여 더 나은 정보에 입각한 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
인지 컴퓨팅은 어떻게 작동합니까?
인지 컴퓨팅은 인지 과학과 컴퓨터 과학을 결합하고 자연어와 추론을 이해하고 학습하며 인간과 같은 결정을 내리는 컴퓨터 시스템을 만듭니다.
그리고 이 과정을 위해 인지 컴퓨팅은 NLP, ML, 데이터 마이닝, 패턴 인식 및 컴퓨터 비전과 같은 다양한 고급 기술을 사용하여 인간과 같은 인지 과정을 모방합니다.
출처: researchgate.net
인지 컴퓨팅의 장기적인 목표는 사람의 개입 없이 문제를 해결할 수 있는 자동화된 IT 모델의 생성을 촉진하는 것입니다.
인지 컴퓨팅 작동 방식에 대한 자세한 설명은 다음과 같습니다.
- 데이터 수집: 인지 컴퓨팅 시스템 프로세스의 단계는 센서, 데이터베이스, 소셜 미디어 및 웹과 같은 여러 소스에서 구조화 및 구조화되지 않은 엄청난 양의 데이터를 수집하고 수집하는 것입니다.
- 자연어 처리(NLP): 데이터를 수집하면 인지 컴퓨팅 시스템은 NLP 알고리즘을 사용하여 데이터의 컨텍스트와 의미를 추출하고 구문, 실용론 및 의미론을 포함한 인간 언어를 이해합니다.
- 기계 학습(ML): 인지 컴퓨팅 시스템은 ML 알고리즘을 사용하여 추출된 데이터에서 학습하고 문제 도메인에 대한 모델을 설계합니다. 방대한 데이터로 시스템을 교육하고 성능을 분석하며 피드백을 기반으로 모델을 지속적으로 개선하는 작업이 포함됩니다.
- 추론 알고리즘: 인지 컴퓨팅이 모델을 구축하면 데이터 분석을 위한 추론 알고리즘을 사용하고 모델의 지식을 기반으로 결정을 내립니다. 이 프로세스에는 빌드된 모델을 사용하여 새로운 데이터 및 정보를 추론하고 패턴을 식별하며 의사 결정을 내리는 작업이 포함됩니다.
- 예측 분석: 인지 컴퓨팅 시스템은 예측의 정확성을 평가하고 알고리즘과 모델을 조정하여 새로운 데이터와 사용자의 피드백을 기반으로 성능을 지속적으로 학습하고 개선합니다.
- 사용자 상호 작용: 인지 컴퓨팅 시스템은 사용자가 NLP를 사용하여 시스템과 더 쉽게 상호 작용하고 시스템의 분석 및 추론을 기반으로 권장 사항 및 통찰력을 받을 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 제공합니다.
따라서 인지 컴퓨팅은 모든 고급 기술을 결합하여 인간과 직관적이고 보다 자연스럽게 상호 작용하는 시스템을 만들어 데이터의 깊은 이해를 기반으로 복잡한 의사 결정을 용이하게 합니다.
인지 컴퓨팅의 주요 기능
인지 컴퓨팅은 구조화되지 않은 정보를 이해하고 인간의 복잡한 의사 결정을 용이하게 하기 위해 이러한 주요 특성과 기능을 제공합니다.
- 적응형 학습: 인지 컴퓨팅 시스템은 변화하는 요구 사항과 목표에 따라 변화하는 정보를 빠르게 학습하고 적응할 수 있어야 합니다. 모호하고 동적인 데이터를 실시간으로 처리하여 주변 데이터의 요구를 충족시킵니다.
- 대화형: HCI 또는 인간-컴퓨터 상호 작용은 인지 기계의 필수 구성 요소입니다. 사용자는 인지 컴퓨팅 기계와 상호 작용하고 변화하는 요구 사항을 정의해야 합니다. 또한 인지 컴퓨팅은 다른 장치, 프로세스 및 클라우드 플랫폼과도 상호 작용해야 합니다.
- 상태 저장 및 반복: 인지 컴퓨팅 시스템은 추가 데이터를 가져오고 쿼리가 불완전하거나 모호한 경우 질문을 하여 문제를 식별해야 합니다. CC 시스템은 이전에 발생한 유사한 상황에 대한 데이터 및 정보를 유지함으로써 이를 달성합니다.
- 컨텍스트: 인지 컴퓨팅 시스템은 시간, 도메인, 위치, 요구 사항 또는 사용자 프로필, 목표 또는 작업과 같은 컨텍스트 정보를 쉽게 식별, 이해 및 추출해야 합니다. 구조화 및 비구조화 정보와 감각, 시각 및 청각 데이터의 여러 소스에서 정보를 가져옵니다.
인지 컴퓨팅의 이점
기업을 위한 코그너티브 컴퓨팅의 필수 이점은 다음과 같습니다.
#1. 향상된 데이터 수집 및 해석
인지 컴퓨팅의 가장 큰 이점 중 하나는 방대한 데이터 패턴을 분석하고 정형 및 비정형 데이터의 학습 및 추론, 해석과 같은 인간 행동을 모방한다는 것입니다.
그런 다음 이 분석을 사용하여 내부 프로세스의 가시성을 개선하고 고객 선호도와 충성도를 높이고 제품과 서비스를 받는 방식을 강화합니다.
#2. 오류 감지 및 문제 해결
기술 환경에 적용할 때 인지 컴퓨팅 개념을 사용하면 비즈니스 프로세스에서 문제와 사기 행위를 정확하고 신속하게 탐지하고 비즈니스 솔루션과 기회를 발견하는 것이 더 쉬워집니다.
#삼. 정보에 입각한 의사 결정
인지 컴퓨팅의 데이터 수집 및 분석 기능을 통해 보다 전략적이고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있으므로 보다 스마트한 재무 결정, 훨씬 효율적인 비즈니스 프로세스, 효율성 향상 및 비용 절감이 가능합니다.
#4. 고객 유지
인지 컴퓨팅은 훨씬 더 많은 정보를 제공하고 유용한 고객 대 기술 경험을 제공하여 고객 상호 작용 및 만족도를 높이고 고객 유지를 개선합니다.
#5. 향상된 사이버 보안
인지 컴퓨팅은 기업과 기업이 고급 분석 도구 및 기술의 도움을 받아 실시간으로 사이버 범죄 활동과 온라인 위협을 식별하고 대응하도록 도울 수 있습니다.
인지 컴퓨팅은 다음과 같은 방식으로 비즈니스 사이버 보안을 개선합니다.
- 고급 위협 인텔리전스
- 실시간 위협 탐지
- 예측 분석
- 행동 분석
- 자동화된 사고 대응
따라서 인지 컴퓨팅 기능은 기업이 사이버 범죄 활동을 사전에 예방하고 잠재적인 보안 위협과 기업에 대한 피해를 줄이는 데 도움이 됩니다.
#6. 향상된 직원 협업
코그너티브 컴퓨팅은 기업과 회사가 인사이트와 정보를 제공하여 팀이 훨씬 더 효율적으로 작업할 수 있도록 함으로써 직원 협업을 개선하는 데 도움이 됩니다.
인지 컴퓨팅은 어떻게 인간의 전문성을 향상시킬 수 있습니까?
특정 영역에서 인간은 인간에게 명백하지 않을 수 있는 방대한 양의 데이터 또는 문제를 분석하지 못할 수 있습니다.
바로 여기에서 코그너티브 컴퓨팅이 보다 우수한 비즈니스 결과를 위한 고급 분석 기술을 제공함으로써 인간의 전문성을 향상시키는 데 더 중요한 역할을 합니다.
인지 컴퓨팅이 인간의 지능과 전문 지식을 향상, 가속화 및 확장하는 방법은 다음과 같습니다.
- 감각 데이터를 통해 인간의 자연스러운 언어를 이해하고 인간과 자연스럽게 상호 작용하여 문제에 대해 정확하고 편견 없는 조언을 제공합니다.
- 데이터 기반 통찰력 및 분석을 통해 잠재적인 위험을 신속하게 식별하여 사람이 증거와 사실을 기반으로 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
- 인간이 복잡한 문제를 해결하고 근본 원인을 해결하는 동시에 올바른 솔루션을 개발하는 데 도움이 됩니다.
- 인간과 기업에 점진적인 지원을 제공하여 운영 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다.
- 인지 컴퓨팅은 일상적이고 반복적인 작업을 자동화하여 인적 자원을 자유롭게 하고 인간의 전문성과 고유한 기술이 필요한 보다 복잡한 작업에 집중할 수 있도록 합니다.
- 인간의 행동 패턴과 선호도를 분석하여 초개인화된 권장 사항과 제안을 제공함으로써 인간 경험을 개인화하는 데 도움이 됩니다.
글쎄, 많은 사람들은 인공 지능 또는 AI 기술조차도 반복 프로세스를 자동화하고 개인화를 개선하며 인간의 삶을 훨씬 쉽게 만드는 데 도움이 된다고 주장합니다. 그렇다면 인지 컴퓨팅은 인공 지능과 정확히 어떻게 다릅니까? 알아 보자.
인지 컴퓨팅 대. 인공 지능
인공 지능과 인지 컴퓨팅의 이면에 있는 기술은 유사하지만 개념, 초점 및 기능이 다릅니다.
인지 컴퓨팅과 인공 지능의 근본적인 차이점은 다음과 같습니다.
인공 지능인지 컴퓨팅AI의 기본 사용 사례는 최고의 알고리즘을 구현하고 복잡한 문제를 해결하기 위해 인간의 사고를 강화하는 것입니다. 반면에 인지 컴퓨팅은 복잡한 문제를 해결하기 위해 인간의 행동, 지능 및 추론을 모방하는 데 중점을 둡니다. AI 시스템은 데이터에서 학습하여 패턴을 찾고, 예측하고, 숨겨진 정보를 밝히고, 해결책을 찾기 위해 조치를 취합니다. 인지 컴퓨팅 시스템은 대량의 데이터를 분석하고 인간의 자연스러운 언어와 추론을 이해하고 시뮬레이션하여 문제에 대한 해결책을 찾습니다. AI 시스템은 음성 인식, 시각적 인식, 자연어 처리 및 의사 결정과 같은 인간 지능이 필요한 작업을 수행합니다. 인지 컴퓨팅 시스템은 딥 러닝 및 신경망을 포함하여 인간 두뇌의 작업에서 영감을 얻은 모델과 알고리즘을 사용합니다. AI 시스템은 인간의 간섭과 역할을 최소화하면서 스스로 결정을 내립니다. 인지 컴퓨팅은 의사 결정과 문제 해결을 용이하게 하기 위해 인간을 위한 데이터와 정보를 보완합니다. AI는 주로 금융, 은행, 의료, 보안, 제조 및 소매 부문에서 사용됩니다. 인지 컴퓨팅은 주로 고객 서비스, 산업 및 의료 부문에서 사용됩니다.
따라서인지 컴퓨팅은 인간과 같은 추론과 상호 작용을 강조하는 인공 지능에 대한보다 구체적인 접근 방식입니다.
인지 컴퓨팅은 증거 기반 정보를 사용하여 상황을 보다 상황에 맞게 활용하기 때문에 이 새로운 시대 기술은 지능형 생활 세계에서 차세대 기술이 될 것으로 예상됩니다.
출처: dataversity.net
이 이미지는 글로벌 인지 컴퓨팅 시장이 2025년까지 493억 6000만 달러가 될 것임을 암시합니다.
그러나 모든 동전에는 양면이 있으므로 인지 컴퓨팅에는 아래에서 설명하는 것과 같이 고유한 위험과 단점이 있습니다.
인지 컴퓨팅 위험 및 단점
다음은 기업에서 직면하는 몇 가지 인지 컴퓨팅 과제입니다.
#1. 데이터 프라이버시 및 보안
인지 컴퓨팅 시스템은 대량의 데이터를 처리하고 이에 의존하므로 높은 데이터 보안을 유지하기 어렵고 데이터 위반 위험과 개인정보 침해가 증가합니다.
코그너티브 컴퓨팅 시스템은 많은 민감한 데이터를 처리해야 하므로 조직은 데이터 위반 및 보안 문제를 고려 및 해결하고 완전한 데이터 보안 계획을 수립해야 합니다.
#2. 양자
채택은 모든 신기술의 문제입니다.
따라서 조직은 기술 개발자, 조직, 개인 및 정부와 같은 이해 관계자와 협력하여 인지 컴퓨팅 성공을 보장하기 위해 채택 프로세스를 간소화합니다.
#삼. 꼼꼼한 트레이닝 과정
사용자는 인지 컴퓨팅 프로세스 및 시스템을 철저히 이해하기 위해 광범위한 데이터 교육을 받아야 합니다. 따라서 채택이 느린 주된 이유 중 하나는 느린 교육 프로세스입니다.
각 직원은 인지 컴퓨팅 시스템을 검토해야 하므로 프로세스가 매우 복잡하고 비용이 많이 듭니다.
#4. 투명성 부족
인지 컴퓨팅 프로세스 이해의 복잡성과 어려움으로 인해 투명성이 부족하여 시스템이 특정 예측이나 결정에 도달한 방법을 이해하기 어렵습니다.
#5. 편견
인지 컴퓨팅 시스템은 편향된 데이터에서 학습하여 편향된 결과와 결과로 이어집니다. 이로 인해 차별적이고 불공정한 의사결정이 이루어지며 이는 실제 결과를 초래할 수 있습니다.
따라서 편향되지 않은 정보로 이러한 시스템을 교육하고 의사 결정 능력을 평가하는 것이 필수적입니다.
#6. 인간의 상호 작용
인지 컴퓨팅 시스템은 인간의 행동과 추론을 이해하기 위해 인간과 상호 작용하지만 여전히 문제에 직면해 있습니다.
인간은 다양한 의사소통 스타일, 방언 및 언어를 가지고 있으며 이를 가지고 추론하려고 하면 종종 오해, 오류 및 불완전한 정보가 발생할 수 있습니다.
#7. 변경 관리
변경 관리를 극복하는 것은 또 다른 일반적인 인지 컴퓨팅 과제입니다.
자연스러운 인간 행동은 인간이 일반적으로 변화와 새로운 환경에 저항한다는 것입니다. 불행하게도 인지 컴퓨팅은 이러한 인간의 능력을 학습하여 이러한 시스템이 변화를 처리하기 어렵게 만들고 기계가 곧 인간을 대체할 것이라는 두려움을 증가시킵니다.
#8. 데이터 품질 종속성
데이터 인지 컴퓨팅 시스템 사용의 품질은 효율성과 정확성에 매우 중요합니다.
편향되거나 불완전하거나 부정확한 데이터는 이러한 시스템의 성능과 효율성에 상당한 영향을 미칩니다.
#9. 긴 개발 주기
인지 컴퓨팅 시스템은 시나리오 기반 응용 프로그램을 개발하는 데 많은 시간이 걸립니다. 여러 산업 분야에서 인지 컴퓨팅 솔루션을 구현하는 것은 상당한 시간과 올바른 개발 팀 없이는 어려운 일입니다.
개발 주기가 길면 소규모 조직과 회사에서 자체 인지 시스템을 개발하기가 어렵습니다.
#10. 비용
인지 컴퓨팅 시스템에는 많은 자본 투자, 전문성 및 인프라가 필요합니다.
따라서 조직은 적절한 시스템에 투자하기 전에 모든 코그너티브 컴퓨팅 이점과 비용을 비교해야 합니다.
학습 리소스
#1. 인지 컴퓨팅: 게임 체인저를 위한 간략한 가이드
Peter Fingar가 발행한 인지 컴퓨팅에 대한 이 간결한 보고서 및 가이드는 인지 컴퓨팅 기술과 새로운 응용 프로그램의 부상과 전 세계 산업 및 비즈니스에 미치는 영향으로 구성되어 있습니다.
저자는 인지 컴퓨팅 시대와 관련된 주요 이벤트, 리소스 및 플레이어와 빠르게 진행되는 매력적인 여정을 공유합니다. 따라서 인지 컴퓨팅 인텔리전스에 대한 깊은 통찰력과 그것이 전 세계적으로 삶을 어떻게 변화시킬 것인지에 대한 깊은 통찰력이 필요한 사람들이 반드시 읽어야 할 책입니다.
#2. 인지 컴퓨팅: 이론 및 응용(35권)
인지 컴퓨팅에 대한 최고 등급의 포괄적인 이 가이드는 이론과 응용에 중점을 둡니다. Vijay V Raghavan, Venu Govindaraju, Venkat N. Gudivada, CR Rao 등 국제적으로 저명한 전문가들이 집필했습니다.
여기에는 인지 컴퓨팅 시스템을 사용하여 재생 에너지, 기계 학습 모델 및 알고리즘, 생체 인식, 데이터 기반 음성 알고리즘, 그래프 분석 및 사이버 보안을 관리하는 것이 포함됩니다.
#삼. 인지 컴퓨팅 및 빅 데이터 분석
이 책은 조직과 기술자가 NLP 알고리즘에서 지식 표현 기술에 이르기까지 근본적인 인지 컴퓨팅 개념과 기술을 이해하는 데 도움이 됩니다.
이 책에는 Qualcomm, Google, Amazon 및 Hitachi 프로젝트의 실제 구현도 포함되어 있습니다.
#4. 인지 컴퓨팅 레시피
딥 러닝을 이해하고 실제 코드 예제를 사용하여 AI 및 ML 문제를 해결하려는 엔터프라이즈 아키텍트 및 소프트웨어 엔지니어에게 이상적인 책 중 하나입니다.
Adnan Massod와 Adnan Hashmi가 출판한 이 책을 통해 Microsoft Cognitive Services API의 도움으로 생산 준비가 된 솔루션을 구축하고, NLP 및 컴퓨터 비전의 엔터프라이즈 문제를 해결하고, Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK) 및 TensorFlow를 사용하여 딥 러닝을 적용하는 방법을 배울 수 있습니다. .
#5. 인공 지능 및 인지 컴퓨팅을 위한 IBM Watson
이 Udemy 과정은 IBM Watson으로 스마트 AI, ML, 인지 컴퓨팅 시스템 및 애플리케이션을 구축하는 방법을 배우려는 경우에 적합합니다.
최고의 기능을 선택하고, 고객 사례 챗봇을 구축하고, 텍스트에서 메타데이터를 추출하는 등 IBM Watson API의 기능을 탐색합니다.
마지막 말
인지 컴퓨팅은 아직 완전한 잠재력에 도달하지 못했지만 향후 구현에는 많은 가능성이 있습니다. 예를 들어 인간이 더 나은 결정을 내리고 중복 작업을 자동화하며 인지 부하를 줄이는 데 도움이 됩니다.
이 블로그는 인지 컴퓨팅의 개념, 작동 방식, 이점, 조직을 위한 범위 및 응용 프로그램을 이해하는 데 도움이 됩니다.
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