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Seaman은 2000년도 드림캐스트용으로 나온 게임입니다.

다마고치 방식의 물고기를 기르는 것인데
특이한 점은 사람의 얼굴을 가지고 있는 인면어로
음성을 통해 직접 대화를 할 수 있다는 것입니다.

드림캐스트 역대 판매량 7위로 
어느정도 상업적인 성공을 거둔 작품입니다.



직접 해보지는 못하고 동영상을 몇 편 보았는데
자세히는 모르지만 어느정도는 어떻게 동작하는지 알 수 있었습니다.

기본적으로는 앨리스봇의 AIML처럼
스크립트 기반으로 대화가 진행되는 것 같습니다.

하지만 문장 단위로 인식을 하지는 못합니다.
특정 단어에 반응하여 거기에 연결되어 있는 대화를 출력하는 것 같습니다.

음성인식 분야에서 문장단위의 연결된 입력은 지금도 정확한 인식이 힘들다고 하니,
10년전 드림캐스트의 성능으로 봤을때 단어 단위로 인식을 하는 것이 이해가 되기도 하네요.



아무리 다양한 대화 스크립트를 만들었다고 해도 한계가 있기때문에
동영상을 보면 대부분 사용자가 하는 말을 알아듣지 못하고
모르겠다거나 동문서답을 하기도 합니다.

가끔식 질문을 먼저 하기도 하는데
거기에 대한 대답도 몇가지 정해진 스크립트가 있는 것 같습니다.



지금까지 채팅 인공지능은 많은 종류가 나왔지만
기본적인 방식은 거의 비슷합니다.

미리 입력된 시나리오나 스크립트에 따라
주어진 문장을 적당히 처리하여 가장 비슷한 대답을 출력합니다.

실제로 인간과 같은 대화를 하는 것은 현재로선 불가능합니다.

우선 자연어처리를 통해 문장의 의미구조를 파악해야 합니다.
그리고 온톨로지 처럼 구조화된 지식체계를 가지고 있어야 하고
논리적인 연산을 통해 입력된 문장과 현재 상태, 온톨로지 지식을 통해
여러가지 정보들을 조합하여 입력된 문장에 대한 대답을 만들어야 합니다.

또한 이전의 대화내용을 학습하여
그 이후 대화에서 이전의 정보들을 사용하는 것도 필요할 것입니다.



음.. 말이 쉽지 과정 하나하나가 엄청나게 어렵습니다.
아마도 이게 실현되는 것은 아직 먼 후의 일이라 생각합니다.

그 전까지는 기존 방식에서 최대한 다양한 스크립트를 만들어 놓는것이
가장 효과적인 방법이 아닐까 합니다.

그리고 스크립트도 좀 더 일반적으로 확장하여
하나의 주제에 대해 어느정도 연속되는 대화가 이어졌으면 합니다.

또한 몇가지 미리 주어진 패턴의 입력 정보들을 저장하여
출력 문장을 선택할때 사용한다면 좀 더 다양한 대화가 가능할 것입니다.

예를 들어 상대방 이름을 기억하고 반갑게 이름을 부르며 인사를 하거나,
좋아했던 주제들을 기억하고 그 내용에 대한 대화를 먼저 물어본다면 재미있을 것 같습니다.