NMT와 대화형 챗봇
AICON 후기
2018년 12월 18일 AICON 후기입니다
AICON은 인공지능이 현재 어느 위치까지 와 있는지 체감할 수 있는 자리였습니다. AICON은 오전 기조강연, 오후 초청강연으로 이루어졌는데 어텐션 모델, 대화형 AI, 뇌과학과 AI의 접목, 애착을 형성하는 대화 에이전트 등 인공지능 최전선의 연구 주제와 과정, 결과물이 어떠한지 볼 수 있었습니다.
AICON에서 가장 흥미로웠던 강연은 Mikhail Burtsev의 Conversational Artificial Intelligence 이었습니다. 미하일에 따르면, AI 스피커를 비롯한 대화형 기기가 늘어나고, 그에 따라 대화형 AI, VI(Voice Interface), NLP가 매우 중요해졌다고 합니다.
미하일은 이어서 대화형 AI 붐의 시점은 딥러닝 NLP의 등장이라고 언급했습니다. 과거 고전 NLP가 규칙이 너무 많고 서로 자주 충돌하여 모델을 관리하고 확장하기 어려웠지만, 오늘날 딥러닝 NLP는 위 문제를 상당 부분 해결했기 때문입니다. 딥러닝 NLP는 특히 NMT(Neural Machine Translation)에서 강세를 보였고 번역 모델에서는 상업화에 성공했기 때문에, 실제로 오늘날 여러 기업이 그 모델을 본따 대화 모델을 만들려고 분투하는 중입니다. 미하일 본인이 속한 deeppavlov 오픈소스 코뮤니티도 번역 모델의 원리(워드 임베딩, GRU+attention)으로 대화 모델을 시도하고 있었습니다.
그러나 번역 모델의 아키텍쳐와 대화 모델(챗봇)의 아키텍쳐는 아직 온전히 구현하기 어렵다고 했습니다. 그 이유는 대화는 번역과 달리 맥락, 상황, 의도가 매우 다양하기 때문에 모든 경우의 수를 사전에 방지하기 어렵기 때문입니다. 그리고 retrieval base, generation base 라는 두 가지 방법론을 두고 어떤 방법이 좋을지 논쟁 중이며, 가장 많이 사용되는 건 두 개를 섞은 하이브리드라고 했습니다.
위 강연으로, 대화형 AI의 원리와 실사례를 들을 수 있어 좋았습니다. 또한, “대화”라는 어려운 문제를 조금씩 해결하고 있는 Xiaolce은 하나의 대화 안에서 잡담, Q&A, 이미지 검색, 추천 같은 다양한 기능을 융합했다는 점에서 매우 흥미로웠습니다.
