레플리
글 수 188


최근 국내외에서 딥러닝을 적용한 일상대화 챗봇들이 속속 등장하고 있습니다. 이들의 가장 큰 특징은 여러 턴의 문맥을 이해한다는 점입니다. 덕분에 대화가 끊어지지 않고, 같은 주제에 대해서 계속 얘기할 수 있습니다.

 

하지만 사용자의 반응을 보면 부정적인 의견도 있습니다. 무엇보다 내가 했던 말을 기억하지 못하는게 가장 큰 불만입니다. 바로 전에 했던 말은 이해하는데, 조금만 지나면 금방 잊어버리고 맙니다. 여러 턴의 문맥을 파악하는게 단기기억이라면, 이전 대화내용를 오랫동안 유지하는 것은 장기기억입니다. 현재 딥러닝은 장기기억 능력이 없습니다.

 

 

 

물론 2021년 7월 메타에서 발표한 Blender Bot 2.0은 이런 기능이 포함되어 있습니다. 이전에 나눈 대화를 long-term memory에 벡터로 저장합니다. 이때 용량을 줄이기 위해 문장을 미리 요약하여 중요한 정보만 추출합니다. 이렇게 저장된 장기기억은 neural-retrieval 방식으로 검색하여 어떤 기억이 지금 대답에 맞는지 선택합니다.

 

그러나 아직까지는 토이 프로젝트 정도입니다. 크라우드워커를 써서 하나하나 데이터를 작성하였는데, 일반적으로 수집한 대화 데이터에는 적용하기 어렵습니다. 그리고 저장된 메모리가 많을 경우, 어떤 기억이 현재 대화에 딱 맞는지 검색하는 것도 쉽지 않습니다.

 

a880b9f009e24fb3dd3c920f5c97960b.png

 

b079a50073a1511b5256ae12817c2880.png

 

 

 

'외로워지는 사람들'은 MIT의 사회심리학과 교수인 셰리 터클이 쓴 책입니다. 거기에 이런 내용이 있습니다. 인공지능과 대화를 하면 일시적으로 외로움을 줄일 수 있습니다. 하지만 인공지능의 한계 때문에 항상 채우지 못하는 공허함을 느낍니다. 우리가 다른 대상에게 애착을 갖는 이유는 그동안 서로 쌓아온 경험 때문입니다. 만약 상대방이 나에 대한 정보, 나와 나누었던 대화들을 기억하지 못한다면 감정적인 유대가 형성될 수 없습니다.

 

진정으로 챗봇이 사람들의 동반자가 되려면 무엇보다 장기기억 능력이 반드시 필요합니다. 일상대화 챗봇의 첫번째 혁신은 문맥파악 능력이었습니다. 두번째 혁신은 바로 기억이 될 것입니다. 인공지능이 나와의 경험을 떠올리고, 이를 나와 공유할 수 있어야 합니다. 그때가 되면 정말 챗봇이 우리 삶에서 떨어질 수 없는 중요한 존재가 될거라 생각합니다.

 

List of Articles
제목 글쓴이 날짜 조회 수sort
챗봇의 종류 및 적용 분야 file 깊은바다 2018-03-04 22170
챗봇의 한계와 미래 file 깊은바다 2018-10-15 6233
챗봇에서 자연어처리 적용 방법 깊은바다 2017-04-29 5406
챗봇 접객 자동화 3가지 영역 - 웹 컨시어지 챗봇 깊은바다 2019-10-03 4832
대화 인터페이스, 챗봇, 그리고 자연어처리 깊은바다 2018-04-06 4422
카카오 i 오픈빌더 유료화의 문제점 깊은바다 2020-07-28 2441
대화 프로그램 - ELIZA 깊은바다 2016-03-25 2048
GPT-3, Dialogflow, 카카오i 오픈빌더 요금 비교 file 깊은바다 2022-03-02 1959
구글은 챗봇이 나쁜 생각이었다고 인정했다 file 깊은바다 2018-10-29 1839
MS의 Bot Framework 챗봇 세미나 후기 file [2] 깊은바다 2017-09-24 1655
네이버 톡톡 챗봇 API file 깊은바다 2017-08-31 1653
플로차트로 만드는 챗봇서비스 - 단비(danbee.Ai) 깊은바다 2017-11-19 1384
인공지능 스피커 설문조사 결과 깊은바다 2018-11-24 1350
AMICA.ai - 네이버에서 만든 챗봇 API 깊은바다 2017-02-28 1260
플로차트 방식의 새로운 챗봇 빌더 - Dialogflow CX file 깊은바다 2020-09-06 1251