https://venturebeat.com/2018/11/21/googles-duplex-is-rolling-out-to-pixel-owners-heres-how-it-works/

드디어 구글 듀플렉스가 상용화에 들어갔습니다. 우선은 미국 일부 도시에서 소수의 사용자를 대상으로만 시작했습니다. 미용실은 아직 안되고 지금은 식당만 가능합니다.

먼저 어시스턴트와 대화하면서 레스토랑 이름, 인원수, 시간 등의 정보를 알려줍니다. 그리고 최종승인을 하면 예약이 시작됩니다. 구글 캘린더에서 진행상황을 확인할 수 있고 취소버튼을 누르면 자동으로 인공지능이 식당으로 전화를 걸어 취소합니다.

확실히 챗봇의 미래는 이렇게 학습에 기반한 방향으로 갈 것 같습니다. 지금 콜센터 챗봇을 만들려면 모든 대화의 흐름을 사람이 작성해야 합니다. 물론 딥러닝을 쓰는 곳도 있겠지만 문장의 의도를 파악하는 정도입니다. 의도과 개체에 따라 모든 경우의 수를 고려하여 다음 대화를 이어가는 것은 사람이 구현해야 합니다.

단순히 Seq2Seq만으로는 이런 학습이 불가능합니다. 우선 시간, 장소, 인원 같은 항목들을 트레이닝 데이터에서 따로 분리해서 처리할 필요가 있습니다. 또한 단순히 바로 이전 문장과 이어지는 것을 넘어서 특정 태스크를 수행(ex.식당예약완료)하기 위한 목적지향(goal-oriented) 기능이 있어야 합니다.

요즘 goal-oriented end-to-end 관련 기술들을 보고 있는데 추천할 만한 논문들이 있을까요?