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사용자가 생각한 인물을 질문을 통해 맞추는 캐릭터인데 생각보다 상당히 신기하고 재미있습니다. 

처음에 알렉산더를 생각했는데 바로 맞춰버렸습니다. 

그 다음은 장국영을 떠올렸는데 이번엔 다른 홍콩 배우를 제시하였습니다. 

하지만 두세번 더 질문을 하니 역시 정확하게 맞추었습니다.

이것 역시 인공지능을 상용화한 좋은 예가 될 수 있을 것 같습니다.

아마 확률 기반의 알고리즘을 사용한 것 같은데 대충 이렇게 구현하지 않았을까 생각됩니다.

먼저 각 인물에 대한 특징을 테이블로 만듭니다.

이렇게 구성한 DB를 사용해서 하나씩 질문을 통해 데이터를 추려냅니다. 

유명한 인물일 수록 높은 확률을 부여합니다.

그러다 일정 확률로 올라서면 답안을 제시하고 틀리면 계속 질문을 받아서 다시 확률을 계산합니다.

계속 질문을 던져 답을 알려주는 방식이 전문가 시스템과 상당히 비슷합니다.

이런 전문가 시스템은 의학진단 등 여러 분야에서 유용하게 사용되기도 하였습니다.

하지만 가장 큰 문제는 데이터나 규칙을 정하고 이를 디버깅하는 것이 아주 복잡하다는데 있습니다.

최근들어 IBM에서 왓슨이라는 인공지능을 개발하였습니다.
규칙을 사람이 입력할 필요없이 컴퓨터가 자동으로 정보들을 분석하여 질문에 대한 답을 해줍니다.
제퍼디라는 미국의 퀴즈쇼에서 우승을 할 정도로 높은 성능을 보이고 있습니다.

아마 앞으로 이런 기술이 웹검색이나 인공지능 비서 같이?
우리 일상생활에서 쉽게 사용될 날이 멀지 않은 것 같습니다.