컴퓨터가 언어를 이해하는 방법
[AI 입문 강의안 중] 컴퓨터가 언어를 이해하는 방법
오늘 우리는 AI가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 방식, 특히 구글이 개발한 '언어의 벡터 표현' 기술에 대해 깊이 있게 살펴보려고 합니다. 스마트폰으로 외국어 메뉴를 번역하거나, 음성으로 검색을 할 때 놀라울 정도로 정확한 결과를 받아본 적이 있으신가요?
이런 놀라운 경험 뒤에는 '언어의 벡터 표현'이라는 혁신적인 기술이 있습니다. 이 기술이 어떻게 작동하고, AI의 발전에 어떤 영향을 미쳤는지 함께 알아보겠습니다.
1. 언어를 숫자로: Word2Vec의 혁명
먼저 2013년 구글에서 개발한 'Word2Vec'에 대해 이야기해 볼까요? 이 기술은 단어를 고차원의 벡터 공간에 표현합니다. 조금 어렵게 들리시나요?
이렇게 생각해보세요. 거대한 다차원 공간을 상상해보세요. 이 공간의 모든 지점은 하나의 단어를 나타냅니다. 'Word2Vec'은 단어의 의미와 관계를 이 공간 상의 위치로 표현합니다. 비슷한 의미를 가진 단어들은 이 공간에서 서로 가까이 위치하고, 다른 의미의 단어들은 멀리 떨어져 있습니다.
예를 들어, '강아지'와 '개'는 가까이 있을 것이고, '강아지'와 '우주'는 멀리 떨어져 있겠죠. 이 기술의 핵심은 "단어는 그 주변 단어로 정의된다"는 언어학적 직관을 수학적으로 구현한 것입니다.
흥미로운 점은 이렇게 표현된 단어들 사이에서 벡터 연산이 가능하다는 것입니다. 가장 유명한 예시로 "왕 - 남자 + 여자 = 여왕"이 있습니다. 이는 단어의 의미 관계를 수학적으로 표현하고 조작할 수 있다는 것을 보여줍니다.
Word2Vec은 두 가지 방식으로 구현됩니다: CBOW(Continuous Bag of Words)와 Skip-gram입니다. CBOW는 주변 단어들로 중심 단어를 예측하고, Skip-gram은 중심 단어로 주변 단어들을 예측합니다. 이 과정을 통해 AI는 단어 간의 관계를 학습하게 됩니다.
2. 문맥을 이해하는 AI: BERT의 등장
Word2Vec은 혁명적이었지만, 한계도 있었습니다. 단어의 의미가 문맥에 따라 달라질 수 있다는 점을 충분히 고려하지 못했죠. 예를 들어, '배'라는 단어는 문맥에 따라 과일일 수도 있고, 선박일 수도 있고, 심지어 신체 부위를 가리킬 수도 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 2018년 구글은 'BERT'(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)라는 새로운 모델을 발표했습니다. BERT는 문장 전체를 양방향으로 살펴보며 각 단어의 의미를 파악합니다. 마치 우리가 글을 읽을 때 앞뒤 문맥을 모두 고려하는 것처럼 말이죠.
BERT의 핵심은 '트랜스포머'라는 구조와 '자기주의(self-attention)' 메커니즘입니다. 이를 통해 BERT는 문장 내 모든 단어 간의 관계를 동시에 고려할 수 있습니다. 또한 BERT는 '사전 학습'과 '미세 조정'이라는 두 단계로 작동합니다. 사전 학습 단계에서는 대량의 텍스트로 일반적인 언어 이해를 학습하고, 미세 조정 단계에서는 특정 작업에 맞게 조정됩니다.
3. 실제 응용 사례와 영향
이러한 기술들은 우리의 일상 생활에 큰 영향을 미치고 있습니다.
첫째, 기계 번역의 품질이 크게 향상되었습니다. 구글 번역은 이제 단순히 단어 대 단어로 번역하는 것이 아니라, 문맥을 고려한 자연스러운 번역을 제공합니다.
둘째, 검색 엔진의 성능이 획기적으로 개선되었습니다. 이제 검색 엔진은 키워드 매칭을 넘어 사용자의 검색 의도를 이해하려고 노력합니다. 예를 들어, "애플 주가"를 검색하면 단순히 'apple'과 'stock price'가 포함된 페이지를 찾는 것이 아니라, 실제 애플 회사의 최신 주가 정보를 제공합니다.
셋째, 감성 분석, 문서 분류, 질문 답변 시스템 등 다양한 자연어 처리 태스크의 성능이 크게 향상되었습니다. 이는 고객 서비스, 시장 분석, 정보 검색 등 다양한 산업 분야에 적용되고 있습니다.
넷째, AI 작가 지원 도구, AI 번역가 등 새로운 응용 프로그램과 직업이 등장하고 있습니다. 예를 들어, GPT-3와 같은 대규모 언어 모델은 인간의 글쓰기를 보조하거나 때로는 대체하기도 합니다.
4. 결론
결론적으로, 언어의 벡터 표현 기술은 AI의 언어 이해 능력을 비약적으로 향상시켰습니다. Word2Vec에서 시작하여 BERT로 발전한 이 기술은 이제 AI가 단순히 단어를 처리하는 것이 아니라, 문맥을 이해하고 의미를 파악하는 수준에 이르게 했습니다.
마지막으로 여러분께 이런 질문을 던져보고 싶습니다. "AI가 진정으로 인간의 언어를 이해할 수 있을까요? 그리고 그것이 의미하는 바는 무엇일까요?" 이는 언어학자, 철학자, 그리고 AI 연구자들 사이에서 뜨겁게 논의되는 주제입니다.
우리는 지금 인간과 기계 사이의 소통이 한층 더 가까워지는 흥미진진한 시대를 살고 있습니다. 이 기술의 발전이 가져올 기회와 도전에 대해 함께 고민하고 대비하는 것이 우리의 책임일 것입니다.
