[한국공공정책신문=최진실 기자]
◇ 코그니티브 컴퓨팅이란?
코그니티브 컴퓨팅(Cognitive Computing)은 기존 컴퓨터처럼 단순히 주어진 명령을 처리할 뿐만 아니라 인간의 사고 프로세스를 모방함으로써 보다 고도의 데이터 해석과 의사결정을 가능하게 하는 기술이다. 이 분야의 목적은 인간의 지능을 모방하여 스스로 데이터를 이해, 추론, 학습, 직관적이고 유연하게 판단하는 것이다.
◇ AI와의 차이점
데이터를 해석하고 자기 학습하는 점에서는 AI와 코그니티브 컴퓨팅이 공통적이지만, AI의 주된 목적은 인간이 하던 업무를 대행하는 것이다. 한편, 코그니티브 컴퓨팅의 목적은 인간의 의사결정을 지원하는 데 있다.
◇ 코그니티브 컴퓨팅의 특징
① 패턴 인식이다. 코그니티브 컴퓨팅 시스템은 대량의 데이터에서 패턴과 트렌드를 인식하고 이를 기반으로 예측한다. ② 자연어 처리다. 인간의 언어를 이해하고 해석하는 능력이 있으며 사용자와 대화 및 정보 검색을 수행한다. ③ 학습 능력이다. 기계학습 알고리즘을 사용하여 스스로 학습하고 경험을 통해 개선할 수 있다.
◇ 코그니티브 컴퓨팅의 주요 응용사례
① 비즈니스 인텔리전스다. 대량의 비즈니스 데이터를 분석하고 의사결정을 지원하기 위한 통찰력을 제공한다. ② 헬스케어다. 의료 데이터의 분석과 진단 지원, 환자의 건강관리를 실시함으로써 의료의 질을 향상시킨다. ③ 고객서비스다. 챗봇이나 가상 어시스턴트를 이용하여 고객 대응을 자동화하고 보다 개인화된 서비스를 제공한다. ④ 제조업이다. 센서에서 수집된 빅데이터를 사용하여 설비 상태의 원격 감시 및 고장 예측을 가능하게 한다. ⑤ 마케팅 업계다. 데이터 분석이나 가설 입안, 고객의 요구에 대한 효과적인 접근 등을 포함한 업무의 자동화를 실현한다.
◇ 코그니티브 컴퓨팅을 이용한 대표적인 서비스
① IBM의 ‘Watson’가 있다. ② Microsoft의 ‘Azure Cognitive Services’, ‘Azure Machine Learning’, ‘Cognitive Toolkit’가 있다.
◇ 코그니티브 컴퓨팅의 장점과 과제
장점으로는 ① 효율적인 데이터 분석이다. 대량의 데이터에서 유용한 정보를 신속하게 추출할 수 있다. ② 의사결정의 질 향상이다. 보다 정확한 예측이나 제안이 가능해져 의사결정의 질이 향상된다. 과제는 ① 데이터 프라이버시이다. 대량의 개인 데이터를 다루기 때문에 프라이버시 및 보안 문제가 우려된다. ② 편향 위험이다. 학습데이터에 포함된 편향이 시스템의 판단에 영향을 미칠 수 있다.
이규철 / 법학박사(상법)
∙ AI·GPT, SDGs&ESG 코치 및 강사
∙ 100세대학 크리에이터 및 칼럼니스트
∙ 생성AI와 챗GPT, SDGs·ESG경영전략,
글로벌 MBAtoCEO, 리더의 필승전략,
100세대학 행복디자인 매뉴얼 등 27권
∙ 일본(와세다대),중국(복단대·화동정법대)
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