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[ì ìê¶ íêµ­ì¼ë³´] ê²í°ì´ë¯¸ì§ë±í¬ ê¹ë¯¼í¸ 기ì/2018-07-09(íêµ­ì¼ë³´)

 

http://v.media.daum.net/v/20180709175628568

 

 

 

"AI 스타트업 ‘네오사피엔스’의 김태수 대표는 “현재의 AI는 튜링 테스트 통과가 어려운데 그 이유는 AI가 아니라 사람이 불완전하기 때문”이라고 말했다. 사람은 대화 도중 엉뚱한 얘기를 해도 적절히 대응하지만, 현재 AI 기술로는 특정한 맥락이 있거나 목표를 달성하기 위한 대화만 가능하다는 것이다. 김 대표는 “같은 문장이라도 어떤 단어를 강조하냐에 따라 풍기는 뉘앙스가 다른데, AI는 아직 이걸 구분하지 못한다”면서도 “이 부분까지 해결되면 음성 튜링 테스트도 통과할 수 있을 것”이라고 밝혔다."

 

 

 

저는 약간 다른 의견인데 튜링테스트가 힘든 이유는 세상에 존재하는 수많은 상식을 저장하고 이를 조합하여 논리적으로 추론하기가 어렵기 때문입니다. 현재 구글 듀플렉스처럼 아주 좁은 영역에 대해서는 완벽하게 말을 해도(이것도 대단한 기술이지만) 화제를 바꾸면 대답할 수가 없습니다.

 

또 하나는 기억과 학습입니다. 사실 구조적인 원리는 첫 번째와 비슷합니다. 상식을 안다는 것은 경험을 통해 배우는 것이니까요. 다만 튜링테스트에서는 방금 내가 한 말을 기억하고 거기에 맞게 대답을 할 수 있느냐를 판단합니다. 예를 들어, "철수는 영희를 좋아해. 영희는 부산에 살고 있어. 철수가 좋아하는 사람은 지금 어디 있어?" 같은 질문을 들 수 있습니다.

 

 

 

상식이나 기억한 정보를 추론하는 것은 미리 구현해놓은 도메인에서는 가능하지만 그걸 모든 영역으로 확대하기가 어렵습니다. 제퍼디 퀴즈에서 우승한 IBM의 왓슨도 인물, 지역 등 퀴즈에 나오는 특정 유형의 문제만 지식 베이스를 구축하였습니다.

 

결국 튜링테스트를 통과하기 위해서는 방대한 상식과 기억 능력이 필요한데 사실 이 정도의 대화를 할 수 있다면 거의 인간과 동일한 수준인 강인공지능에 도달했다고 볼 수 있을 것 같습니다.

 

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