인지컴퓨팅 기술 발전을 위해서 알고리즘 기초연구와 이를 뒷받침 하는 거시적 연구 환경 조성이 필요하다. 원천기술의 발달 기반이 될 뿐 아니라, 인지컴퓨팅 분야의 기술적 확장 가능성을 염두에 두어야 하기 때문이다. 
한국이 인지컴퓨팅 원천기술에서 세계를 선도하기는 어렵겠지만, 최첨단 연구를 따라가고 더 나아가 원천기술을 일부라도 확보해 미래에 벌어질 수 있는 특허 전쟁에 대비할 수 있게 하기 위해서는 현재보다 알고리즘에 대한 기초연구를 확대할 필요가 있다. 또한 현재의 기계학습 연구는 지도학습과 비지도학습 등 귀납적인 일괄 학습이 중심이 되고 있는데, 향후에는 대상 식별 및 패턴 인식을 넘어 불확실성 하에서 지능형 에이전트가 실시간으로 스스로 유용한 데이터를 획득하며 목표에 가장 기여하는 최적의 대응행동을 찾는 강화학습 및 확률적 의사결정 모형 등이 주목을 받을 수도 있다. 이처럼 인지컴퓨팅 분야에는 다양한 기술이 존재하기 때문에 딥러닝 외의 기술에도 관심을 갖고 알고리즘 혁신에 대한 기초연구를 수행해야 한다. 이는 일개 기업 및 정부연구소가 단독으로 수행할 수 없고, 국내외 연구자들과 광범위하게 협력하는 개방형 연구 생태계 조성을 통해 달성할 수 있다.