클라우드 및 AI가 스마트 솔루션의 미래를 주도합니다

현대의 기술 혁신은 핵심 자동화의 경계를 넘어섰습니다. 현재 이러한 시스템은 기본 지능을 갖추고 있어 학습하고 기능을 적용하며 스스로 선택할 수 있을 것으로 기대됩니다. 이러한 지능형 시스템의 예로는 음성 인식 보조 장치, 비정상적인 행동을 인식할 수 있는 고급 카메라, 대체 치료법을 제안할 수 있는 의료 프로그램 등이 있습니다.

이러한 시스템의 핵심 구성 요소에는 인공 지능(AI)과 클라우드 컴퓨팅이라는 두 가지 핵심 혁신 기술이 포함됩니다. AI는 인간의 마음에서 발견되는 개발 프로세스와 유사하게 시스템의 학습 및 진화 역량을 지원하는 반면, 클라우드 컴퓨팅은 이러한 시스템의 글로벌 배포 및 운영에 필요한 기반 인프라를 제공합니다. 이들 기술은 함께 비즈니스를 위한 보다 복잡하고 상황에 민감하며 개별화된 경험의 실현은 물론 운영 효율성을 뒷받침합니다.

인지 컴퓨팅 시스템의 특징

복잡한 시스템은 단순히 미리 결정된 프로토콜을 이행하는 것 이상의 작업을 수행합니다. 정보를 수집하고, 분석하고, 결론을 도출하고, 논리를 사용하고, 방법을 지속적으로 개선합니다. 시스템의 일부는 다음 범주로 분류될 수 있습니다:

1. 데이터 획득

이 단계에는 구두 지시, 전자 메시지, 사용자 콘텐츠, 센서 출력 등 다양한 형태의 정보 수집이 포함됩니다. 특정 프레임워크에 기반을 둔 클라우드 컴퓨팅 시스템은 다양한 소스에서 수집된 방대한 양의 정보를 저장하고 유지 관리하기 위한 인프라를 제공합니다.

2. 데이터 이해

정보 수집 후 시스템은 처리 단계로 이동하며, 여기서 정보는 정리, 구조화, 분석과 같은 일련의 작업을 거칩니다. 예를 들어, 사용자가 "음악을 재생해 주세요"라는 명령을 내리면 시스템은 이를 사용자의 음악 재생 요청으로 해석해야 합니다.

3. 조사 결과의 의미

인공 지능을 사용하면 개인의 음악적 취향이나 온도 조절 장치를 재구성하는 사용자 간의 표준 간격과 같은 과거 정보의 패턴 인식이 향상됩니다. 이러한 향상을 통해 시스템의 의사 결정 프로세스는 장기적으로 더 나은 정보를 얻고 더 나은 역량을 갖추게 됩니다.

4. 의사결정 과정

시스템은 다음에 무엇을 할지 결정하기 위해 미리 결정된 논리적 규칙이나 학습된 행동 패턴에 따라 행동합니다. 영화를 추천하거나, 보충 주문을 하거나, 사람에게 알리는 기능이 있습니다.

5. 사용자 기대치 충족

마지막으로 시스템에는 음성, 텍스트 또는 사용자 지정 작업을 수행하여 전달할 수 있는 응답을 생성하는 기능이 있습니다. 일반적으로 응답은 시스템이 사용자에 대해 학습한 정보를 기반으로 개인화됩니다.

클라우드 컴퓨팅이 중요한 이유

클라우드 컴퓨팅이 없다면 지능형 시스템은 대규모로 제대로 작동하지 않을 것입니다. 클라우드가 중요한 이유는 다음과 같습니다.

유연성: 클라우드 인프라는 변화하는 수요 수준에 따라 시스템을 확장할 수 있는 기능을 제공합니다. 여러 사용자가 동시에 시스템에 액세스하는 경우 클라우드 인프라는 필요할 때 리소스를 사용할 수 있도록 해줍니다.

속도: 클라우드의 데이터 센터는 광범위한 지리적 영역에 분산되어 있으며 운영 능력이 향상되어 즉각적이고 일관된 대응이 가능합니다.

저장용량: 클라우드 플랫폼은 AI 시스템 훈련에 필요한 엄청난 양의 데이터를 저장합니다. 클라우드 서비스는 전 세계 여러 위치에서 호스팅되며 다양한 장치를 통해 액세스할 수 있습니다.

유지관리: 서버 업데이트 및 유지 관리는 클라우드 서비스 제공업체의 책임이므로 개발자의 작업에는 포함되지 않습니다.

AI가 지능을 강화하는 방법

인공지능은 추론, 학습, 최적화 기능을 추가해 시스템 성능을 향상시켜 운영 효율성을 높인다. 인공 지능의 가장 일반적인 용도는 다음과 같습니다.

경험적 학습은 인공 지능 알고리즘이 일정 기간 동안 점점 더 많은 양의 데이터를 흡수함에 따라 지속적으로 개선된다는 것을 의미합니다.

언어 이해:NLP를 사용하면 시스템이 인간 언어 형태로 제공되는 입력을 이해하고 응답할 수 있습니다. 시각 및 청각 인식:AI는 사람의 얼굴, 사물, 청각 신호를 인식할 수 있습니다.

예측 분석에는 가능한 많은 결과를 예측하는 기능이 있습니다. 예를 들어, 배송이 지연될 가능성을 평가하거나 다음 번에 고객의 관심을 끌기에 가장 적합한 제품을 결정할 수 있습니다. 생성적 인공 지능은 기계에 서면 콘텐츠를 생성하고, 프로그래밍 언어는 물론 음악 및 시각적 형태의 예술을 생성하는 기능을 제공합니다.

참조: 개인화 없는 챗봇은 목적이 없습니다. 그 이유는 다음과 같습니다!

음성 인식 비서 기술:분석 프레임워크

예를 들어 특정 지능형 시스템, 즉 여러 스마트 스피커 시스템에 내장된 음성 도우미를 생각해 보겠습니다.

누군가 “시애틀의 현재 날씨는 어떤가요?”라고 묻습니다.

장치는 음파를 포착하여 외부 서버로 보냅니다. 그런 다음 클라우드 컴퓨팅 인프라는 구두 교환을 서면 형식으로 기록합니다. 진술의 중요성을 이해하십시오. 정확한 기상정보를 제공합니다.

“현재 시애틀의 날씨는 화씨 72도의 맑은 하늘입니다.”라는 오디오 출력을 제공합니다.

그림 1:높은 수준의 음성 지원 시스템 아키텍처

이 다이어그램은 클라우드 지능형 음성 비서 시스템의 전체 인프라에 대한 일반적인 개요를 제공하며 간단한 음성 쿼리("안녕 알렉사, 시애틀 날씨는 어때?")가 클라우드 및 인공 지능 기술을 사용하여 자연스럽고 이해 가능한 응답으로 변환될 수 있는 방법을 제공합니다.

사용자 측에서는 음성 인터페이스가 사용자 세션의 시작점으로 나타납니다. 사용자는 스마트 스피커 또는 이상적으로는 디스플레이에 자연어 음성 명령을 말합니다. 스마트 장치에는 프로세서뿐만 아니라 마이크도 존재하므로 소리를 듣고 미리 결정된 깨우기 단어(이 경우에는 "Alexa"라는 이름)에 대한 청취 상태를 유지할 수 있습니다. 깨우기 단어를 들으면 기기는 사용자의 명령을 녹음하기 시작하고 처리를 위해 보안 경로를 통해 사운드 파일을 클라우드 서버로 전송합니다.

실제 인텔리전스는 다이어그램 오른쪽에 표시된 클라우드 처리 섹션에서 발생합니다. 자동 음성 인식(ASR) 는 클라우드의 첫 번째 파이프라인 단계에서 원시 오디오 스트림을 텍스트로 변환합니다. 보이는 것보다 훨씬 더 복잡합니다. 다양한 억양을 듣고, 배경 소음을 제거하고, 음성의 미묘함을 실시간으로 들어야 합니다. ASR 모델은 가능한 한 정확하게 말한 단어를 캡처하고 이를 "시애틀 날씨는 어때?"라는 텍스트 형식으로 번역하기 위해 다양한 음성의 대규모 녹음 세트로 훈련되었습니다.

이후 시스템은 NLU(자연어 이해)로 진행됩니다. 사용자의 의도가 해독되는 단계입니다. 사용자의 음성을 텍스트로 변환하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 어시스턴트는 또한 쿼리의 의도와 정보 또는 언급된 엔터티(예:"시애틀"이라는 도시)를 이해해야 합니다. 자연어 처리로 훈련된 인공지능 모델은 사용자가 원하는 도시로 '시애틀'의 날씨를 묻는 의도를 파악합니다. 또한 어시스턴트는 요청이 올바른 방식으로 해석되도록 하기 위해 단어의 모호함, 동의어 및 문맥을 고려해야 합니다.

시스템이 검색어를 완전히 이해한 후 지식 및 추론 단계로 이동합니다. 단계. 이제 이 단계에서 어시스턴트는 권위 있는 외부 서비스(예:날씨 데이터베이스 또는 API)에 요청하여 가장 자연스럽게 올바른 날씨 정보에 액세스하는 방식을 선택합니다. 시스템은 수신된 정보를 처리할 때 학습된 알고리즘이나 확립된 동작을 적용합니다. 예를 들어, 현재 시애틀은 낮이라고 결론을 내리고 이 추론을 바탕으로 응답을 구성할 수 있습니다. 사용자가 "날씨는 어때?"라는 질문을 하면 시스템은 지리적 위치 정보나 저장된 과거 환경 설정을 사용하여 "시애틀"을 가장 가능성이 높은 위치로 추론할 수 있습니다.

필요한 정보를 수집한 후 어시스턴트는 자연어 생성(NLG)으로 이동합니다. 구조화된 형태의 정보가 인간이 수용할 수 있는 형태로 문법적으로 정확하고 읽을 수 있는 텍스트로 번역되는 단계입니다. 원시 정보(예:{온도:72°F, 조건:맑음}) "시애틀 날씨는 72도이고 맑습니다."로 다시 쓰여집니다. 시스템은 올바른 어법을 사용하고, 문법 요구 사항을 따르고, 문장을 가능한 한 자연스럽게 만들기 위해 반복할 때마다 문장에 멋진 변형을 추가할 수 있습니다. 사용자에게 응답을 보내기 전에 시스템은 텍스트 음성 변환(TTS)도 사용합니다. 결과 텍스트를 소리 형식으로 변환하려는 기술입니다. 여기에는 일반적으로 친근한 대화와 좋은 발음의 주어진 음성 프로필을 사용하여 가청 출력 생성이 포함됩니다. 이후 오디오 파일은 원래 진술이 발표된 후 몇 초 내에 사용자에게 명확하고 자연스러운 응답을 제공하기 위해 인터넷을 통해 스트리밍됩니다.

이러한 경험의 기술 기반은 클라우드 기술에 있습니다. 클라우드는 전 세계 어디에서나 수백만 건의 동시 요청을 관리할 수 있다는 점에서 사용에 따른 음성 비서의 확장성을 지원합니다. 음성 및 언어에 대한 딥 러닝 알고리즘을 실행하고, 외부 데이터베이스를 쿼리하고, 실시간으로 응답하는 데 필요한 컴퓨팅 성능을 제공합니다. 암호화된 데이터 전송 및 액세스 제어와 같은 보안 기능을 제공하여 민감한 음성 정보를 최대한 주의하여 처리합니다. 이 지능형 시스템은 시간이 지남에 따라 학습하기 때문에 경험을 통해 향상됩니다. 보다 개인화하기 위해 사용자와의 과거 상호작용을 통해 학습하고, 사용자의 선호도를 학습하며, 사용자가 요청하기 전에 실질적으로 추천을 제공할 수 있습니다.

결론

지능형 클라우드 및 AI 솔루션을 통해 기업은 자동화 이상의 발전을 이룰 수 있습니다. 지능형 시스템은 듣고, 배우고, 행동함으로써 의료, 금융, 제조는 물론 일상 생활에서 실질적인 가치를 창출합니다.

클라우드는 이러한 솔루션에 필요한 성능, 유연성, 범위를 지원합니다. 인공지능은 사고, 학습, 최적화에 필요한 지능을 제공합니다. 두 회사는 결합하여 한 번에 하나의 시스템으로 더욱 스마트하고 고도로 상호 연결된 글로벌 환경을 구축하고 있습니다.