https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2020/02/23/choosing-between-rule-based-bots-and-ai-bots

룰베이스 챗봇과 AI 챗봇을 비교한 글입니다. AI 챗봇은 머신러닝이나 딥러닝을 사용하여 스스로 학습을 한다고 말합니다. 그래서 룰베이스와 달리 사람이 계속 업데이트를 할 필요가 없다고 설명합니다.

사실 많은 분들이 이렇게 오해를 하고 있습니다. 하지만 실제로는 대부분의 챗봇 빌더들은 딥러닝을 적용하지 않습니다. 딥러닝은 그 특성상 대량의 데이터가 있어야 합니다. 챗봇 빌더들은 샘플 문장들이 적어도 잘 동작을 해야 하기 때문에, 보통 유사도나 통계기반의 알고리즘으로 되어 있습니다.

자체 엔진을 사용한 챗봇은 딥러닝으로 구현되기도 합니다. 그렇지만 스스로 학습하는 만능 인공지능은 아닙니다. 의도 파악이나 개체명인식을 딥러닝으로 하여, 좀 더 정확도를 높이는데 목적이 있습니다. 샘플 문장을 추가하고 새로운 시나리오를 작성하는 등의 작업은 계속 사람이 해야 합니다.

얼마 전 구글이 발표한 Meena처럼 일상대화 챗봇은 딥러닝으로 End-to-End가 가능합니다. 그러나 특정한 업무를 수행하는 목적지향 챗봇은 이런 구조로 만들기 어렵습니다. 의도와 개체를 추출하는 것까지는 딥러닝이 할 수 있습니다. 다만 그 정보를 가지고 주문을 하거나 DB를 검색하는 등의 작업은 별도의 함수로 프로그래밍을 합니다. 만약 모든 부분을 고려하여 통합적으로 학습을 하기 위해서는, 문장과 기호가 결합되어 특수하게 변경된 데이터가 필요합니다. 아직까지 이런 방식의 챗봇은 연구 단계입니다. 실제 상용화가 되려면 좀 더 시간이 걸릴 것 같습니다.