인지 컴퓨팅

Cognitive computing

인지 컴퓨팅(CC)은 일반적으로 인공지능과 신호 처리의 과학적 분야를 기반으로 하는 기술 플랫폼을 말합니다.이러한 플랫폼은 기계 학습, 추론, 자연어 처리, 음성 인식 및 비전(물체 인식), 인간-컴퓨터 상호작용, 대화 및 내러티브 생성을 포함합니다.[1][2]

정의.

현재 학계나 [1][3][4]산업계 어느 쪽에서도 인지 컴퓨팅의 정의에 대해 폭넓게 합의된 것은 없습니다.

일반적으로 인지 컴퓨팅이라는 용어는 인간 뇌의[5][6][7][8][9] 기능을 모방하고 인간의 [10]의사결정을 개선하는 데 도움이 되는 새로운 하드웨어 및/또는 소프트웨어를 지칭하는 데 사용되어 왔다(2004년).그런 의미에서 CC는 인간의 뇌/마음이 어떻게 자극을 감지하고, 추론하고, 이에 반응하는지에 대한 보다 정확한 모델을 목표로 하는 새로운 형태의 컴퓨팅입니다.CC 어플리케이션은 데이터 분석과 적응형 페이지 표시(AUI)를 링크하여 특정 유형의 청중을 위한 콘텐츠를 조정합니다.이와 같이 CC 하드웨어와 애플리케이션은 설계상 보다 효과적이고 영향력이 커지도록 노력합니다.

인지 시스템의 기본 체계입니다.키보드, 터치스크린, 카메라, 마이크 또는 온도 센서와 같은 센서로 실제 환경으로부터의 신호를 감지할 수 있습니다.지각의 경우, 이러한 신호는 인지 시스템의 인지에 의해 인식되어 디지털 정보로 변환된다.이 정보는 문서화되어 처리됩니다.심의 결과는 문서화될 수 있으며, 예를 들어 엔진, 확성기, 디스플레이 또는 에어컨과 같은 액추에이터의 도움을 받아 실제 환경에서 동작을 제어하고 실행하는 데 사용된다.

액추에이터와 센서 사이에 피드백이 있으면 인지 시스템은 디지털 제어 루프를 형성할 수 있습니다.

일반적으로 인지 시스템은 데이터를 교환, 검증 또는 검증하기 위해 다른 시스템과 통신합니다.적절한 협력을 통해 여러 시스템이 디지털 및 실제 세계에서 동시에 작동할 수 있습니다.인간은 인간-기계 인터페이스를 통해 인지 시스템과 상호작용할 수 있다.

인지 시스템이 표현할 수 있는 몇 가지 특징은 다음과 같습니다.

적응형
정보의 변화와 목표와 요건의 진화에 따라 학습할 수 있습니다.애매함을 해소하고 예측 불능을 허용할 수 있습니다.실시간 또는 거의 실시간으로 동적 [11]데이터를 사용하도록 설계될 수 있습니다.
상호적인
사용자는 쉽게 상호작용할 수 있기 때문에 사용자는 자신의 요구를 쉽게 정의할 수 있습니다.또한 다른 프로세서, 장치 및 클라우드 서비스뿐만 아니라 사람과도 상호 작용할 수 있습니다.
반복적이고 스테이트풀한
문제 문장이 모호하거나 불완전한 경우 질문을 하거나 추가 소스 입력을 찾아 문제를 정의하는 데 도움이 될 수 있습니다.프로세스 내의 이전 상호작용을 "기억"하여 특정 시점에 특정 애플리케이션에 적합한 정보를 반환할 수 있습니다.
콘텍스트
의미, 구문, 시간, 장소, 적절한 도메인, 규정, 사용자 프로파일, 프로세스, 작업 및 목표와 같은 컨텍스트 요소를 이해, 식별 및 추출할 수 있습니다.이들은 정형 및 비정형 디지털 정보뿐만 아니라 감각 입력(시각, 제스처, 청각 또는 센서 제공)[12]을 포함한 여러 정보 소스를 이용할 수 있다.

인지 분석

인지 컴퓨팅 브랜드 기술 플랫폼은 일반적으로 대규모 비정형 [13]데이터셋의 처리 및 분석을 전문으로 합니다.

워드 프로세싱 문서, 이메일, 비디오, 이미지, 오디오 파일, 프레젠테이션, 웹 페이지, 소셜 미디어 및 기타 많은 데이터 형식은 분석 및 통찰력을 생성하기 위해 컴퓨터에 공급하기 전에 메타데이터로 수동으로 태그를 지정해야 하는 경우가 많습니다.기존의 빅데이터 분석보다 인지 분석을 활용하는 주요 이점은 이러한 데이터셋을 미리 태그 부착할 필요가 없다는 것입니다.

인지 분석 시스템의 다른 특징은 다음과 같다.

  • 적응성: 인지 분석 시스템은 기계 학습을 사용하여 최소한의 인간의 감시로 다양한 상황에 적응할 수 있습니다.
  • 자연 언어 상호작용: 인지 분석 시스템은 쿼리를 이해하고 데이터 통찰력을 설명하며 인간과 자연 언어로 대화하는 챗봇 또는 검색 도우미를 장착할 수 있습니다.

적용들

교육
인지 컴퓨팅은 교사를 대신할 수 없다고 해도, 여전히 학생 교육에 큰 원동력이 될 수 있습니다.교실에서 사용되는 인지 컴퓨팅은 기본적으로 학생 개개인에 맞게 맞춤화된 조교가 있어야 합니다.이 인지 보조는 학생들을 가르치는 동안 선생님들이 직면하는 스트레스를 덜어주면서 학생들의 학습 경험을 [14]전반적으로 향상시킬 수 있습니다.교사들은 학생 개개인에게 주의를 기울일 수 없을지도 모른다.이곳은 인지 컴퓨터가 그 차이를 메우는 곳이다.일부 학생들은 특정 과목에 대해 조금 더 많은 도움이 필요할 수 있다.많은 학생들에게, 학생과 선생님 사이의 인간적인 상호작용은 불안감을 야기할 수 있고 불편할 수 있다.인지 컴퓨터 튜터들의 도움으로, 학생들은 그들의 불안에 직면할 필요가 없고 교실에서 [15]배우고 잘 할 수 있는 자신감을 얻을 수 있다.학생이 개인화된 조교와 수업하는 동안 이 조교는 수업 계획 작성과 같은 다양한 기술을 개발하여 학생과 그들의 요구를 맞춤화하고 지원할 수 있습니다.
헬스케어
수많은 기술 회사들이 의료 분야에서 사용될 수 있는 인지 컴퓨팅과 관련된 기술을 개발하고 있습니다.분류하고 식별할 수 있는 능력은 이러한 인지 [16]장치의 주요 목표 중 하나이다.이 특성은 발암물질 식별 연구에 매우 유용할 수 있다.탐지할 수 있는 이 인지 시스템은 검사자가 인지 컴퓨터 기술을 사용하지 않는 경우보다 짧은 시간 내에 수많은 문서를 해석하는 데 도움을 줄 수 있습니다.이 기술은 또한 모든 의료 기록을 자세히 살펴보고 환자의 문제의 근원이 될 수 있는 징후를 검색하여 환자에 대한 정보를 평가할 수 있습니다.
커머스
이는 인공지능과 함께 모든 관련 공급업체 데이터를 수집, 저장, 정리 및 분석하기 위해 창고 관리 시스템에 사용되어 왔습니다.이 모든 것은 효율성 향상, 신속한 의사결정, 인벤토리 감시 및 부정행위[17] 검출을 가능하게 하는 것을 목적으로 하고 있습니다.
기타 사용 사례

산업 작업

인지 컴퓨팅은 고객의 요구를 파악하는 빅데이터 및 알고리즘과 함께 경제적 의사결정에 큰 이점이 될 수 있습니다.

인지 컴퓨팅과 인공지능의 힘은 인간이 수행할 수 있는 거의 모든 작업에 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있다.이것은 더 이상 인간의 노동이 필요하지 않기 때문에 인간의 고용에 부정적인 영향을 미칠 수 있다.또, 부의 불평등도 증대해, 인지 컴퓨팅 산업의 수뇌가 되는 사람은 큰폭으로 부유해지는 한편, 계속적이고 신뢰할 수 있는 고용이 없는 노동자는,[18] 부유하지 않게 됩니다.

인지 컴퓨팅을 활용하는 산업이 늘어날수록, 인간이 [18]경쟁하는 것은 더욱 어려워질 것이다.이 기술의 사용 증가는 또한 인공지능으로 움직이는 로봇과 기계가 할 수 있는 일의 양을 증가시킬 것이다.오직 유능하고, 능력 있고, 의욕적인 인간만이 기계를 따라잡을 수 있을 것이다.AI/CC와 연계된 경쟁력 있는 개인의 영향은 [19]인류의 진로를 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ a b Kelly III, Dr. John (2015). "Computing, cognition and the future of knowing" (PDF). IBM Research: Cognitive Computing. IBM Corporation. Retrieved February 9, 2016.
  2. ^ 지능을 강화하여 인간이 현명한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.Hewlett Packard Enterprise.http://h20195.www2.hpe.com/V2/GetPDF.aspx/4AA6-4478ENW.pdf Wayback Machine에서 2016년 4월 27일 아카이브 완료
  3. ^ "Cognitive Computing". April 27, 2014.
  4. ^ Gutierrez-Garcia, J. Octavio; López-Neri, Emmanuel (November 30, 2015). "Cognitive Computing: A Brief Survey and Open Research Challenges". 2015 3rd International Conference on Applied Computing and Information Technology/2nd International Conference on Computational Science and Intelligence: 328–333. doi:10.1109/ACIT-CSI.2015.64. ISBN 978-1-4673-9642-4. S2CID 15229045.
  5. ^ Terdiman, Daniel (2014)IBM의 TrueNorth 프로세서는 인간의 뇌를 모방합니다.http://www.cnet.com/news/ibms-truenorth-processor-mimics-the-human-brain/
  6. ^ 기사, 숀(2011).IBM, 인간의 두뇌를 모방한 인지 컴퓨팅 칩 공개 TechSpot: 2011년 8월 18일 12:00 PM
  7. ^ Hamill, Jasper(2013).인지 컴퓨팅: IBM이 두뇌와 유사한 SyNAPSE 칩용 소프트웨어를 공개합니다. The Register:2013년 8월 8일
  8. ^ Denning. P.J. (2014). "Surfing Toward the Future". Communications of the ACM. 57 (3): 26–29. doi:10.1145/2566967. S2CID 20681733.
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  10. ^ "Automate Complex Workflows Using Tactical Cognitive Computing: Coseer". thesiliconreview.com. Retrieved July 31, 2017.
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  12. ^ Deanfelis, Stephen (2014).2014년은 인지 컴퓨팅과 사랑에 빠지는 해가 될까요?유선 : 2014-04-21
  13. ^ "Cognitive analytics - The three-minute guide" (PDF). 2014. Retrieved August 18, 2017.
  14. ^ Sears, Alec (April 14, 2018). "The Role Of Artificial Intelligence In The Classroom". ElearningIndustry. Retrieved April 11, 2019.
  15. ^ Coccoli, Mauro; Maresca, Paolo; Stanganelli, Lidia (May 21, 2016). "Cognitive computing in education". Journal of e-Learning and Knowledge Society. 12 (2).
  16. ^ Dobrescu, Edith Mihaela; Dobrescu, Emilian M. (2018). "Artificial Intelligence (Ai) - The Technology That Shapes The World" (PDF). Global Economic Observer. 6 (2): 71–81. ProQuest 2176184267.
  17. ^ "Smart Procurement Technologies for the Construction Sector". publication.sipmm.edu.sg. Retrieved March 2, 2022.
  18. ^ a b Makridakis, Spyros (June 2017). "The forthcoming Artificial Intelligence (AI) revolution: Its impact on society and firms". Futures. 90: 46–60. doi:10.1016/j.futures.2017.03.006.
  19. ^ West, Darrell M. (2018). The Future of Work: Robots, AI, and Automation. Brookings Institution Press. ISBN 978-0-8157-3293-8. JSTOR 10.7864/j.ctt1vjqp2g.[페이지 필요]

추가 정보