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인공지능에서 자연어처리가 어려운 이유

조회 수 82 추천 수 0 2018.12.08 23:00:19


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최근 딥러닝이 주목을 받고 있는데 특히 이미지 인식 분야가 급격히 발전하고 있습니다. 단순히 사진을 분류하는 것은 오히려 사람보다 더 뛰어난 능력을 보여주기도 합니다. 하지만 인간의 언어를 이해하고 말하는 것은 아직 초보적인 수준입니다.

 

생명이 처음으로 눈을 가지기 시작한 것은 5억년전 캄브리아기 시대입니다. 그 이전에는 물 속을 떠다니면서 주변의 영양분을 섭취하는게 전부였습니다. 하지만 다른 개체를 잡아먹는 포식활동을 하면서 서로간의 경쟁이 벌어졌고, 이는 캄브리아기 대폭발이라는 종의 분화를 일으켰습니다. 초기에는 단순히 빛의 유무나 물체의 형태만 파악하는 정도였지만 점점 복잡한 눈의 형태로 발전하였습니다.

 

반면에 인간이 언어를 사용한 것은 불과 10만년 전부터 입니다. 물론 다른 동물들도 의성어 같은 소리로 오랫동안 의사소통을 해왔습니다. 하지만 논리적이고 구조적으로 생각을 전달할 수 있는 언어는 사람만이 할 수 있었고, 이것이 인간이 지구를 지배하게 되었던 가장 결정적인 원인이었습니다. 시각보다 언어가 진화에 더 오랜 시간이 걸렸던 것처럼, 이미지 인식보다 대화 인공지능이 구현하기 더 힘들다는걸 예상할 수 있습니다.

 

 

 

자연어처리가 어려운 또 다른 이유는 언어에는 보다 고차원적인 지능이 필요하기 때문입니다. 이미지 인식은 단순히 분류만 할 수 있으면 충분히 응용이 가능합니다. 그러나 대화하는 인공지능을 만들기 위해서는 단순히 현재 문장의 의미만 파악해서는 안됩니다. 이전 문맥이나 세상의 상식 같은 정보도 고려해야 하고 이를 추론하여 어떤 행동과 대답을 할 것인지도 결정해야 합니다.

 

최근에 식당 예약을 하는 듀플렉스나 사전훈련 기반의 딥러닝 모델인 BERT 등 자연어처리 분야도 많은 발전을 거두고 있습니다. 앞으로 인공지능이 활용되는데 있어 인간의 언어를 이해하고 말하는 능력이 가장 중요하게 떠오를 것입니다. 아직은 가야할 길이 멀지만 영화속에서나 보던 인공지능도 언젠가는 현실로 다가올 것이라 믿습니다.

 

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