dotnetpower Microsoft의 Apps & Digital Innovation 부문 엔지니어이며 주로 아시아, 유럽 지역의 챗봇 기술 컨설팅을 담당하고 있습니다. https://brunch.co.kr/@@dmU9 2021-11-24T14:52:50Z https://brunch.co.kr/@@dmU9/2 2022-11-09T04:57:56Z 2021-12-17T09:03:33Z

이전 글에서 챗봇은 인공지능이라기보다는 대화형 서비스(Conversational service)라고 이야기하였다. 인공지능 스피커라 불려지는 아마존 에코, 구글 홈, 네이버 클로바, KT의 지니 등 입력을 키보드나 마우스가 아닌 음성으로 명령을 요청하고 음성 또는 특정 서비스(음악 등)로 결과를 반환하기 위한 기본적인 뼈대가 챗봇이라 이야기했다. 챗봇으로<img src= "https://img1.kakaocdn.net/thumb/R1280x0/?fname=http%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fbrunch%2Fservice%2Fuser%2FdmU9%2Fimage%2FcR6wR9z0PC-lQB8KPxRMEFCjKXw.png" width="373" />

https://brunch.co.kr/@@dmU9/1 2022-11-09T04:58:10Z 2021-12-17T03:59:32Z

어느 날 갑자기 머신러닝, 딥러닝, 인공지능이라는 주제가 화제가 되었다. 인공지능의 개념은 PC가 보급되기 한참 이전부터 논의되던 개념이다. 많은 사람들이 이세돌 vs 알파고의 세기의 대결에서 머신러닝, 딥러닝에 대해 관심을 가지게 되었다. 여기서부터 챗봇에 대한 오해가 시작되었을 거라&nbsp;생각한다. '기본적인 대답을 알아서 하죠?' 챗봇 제안 발표를 할 때<img src= "https://img1.kakaocdn.net/thumb/R1280x0/?fname=http%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fbrunch%2Fservice%2Fuser%2FdmU9%2Fimage%2FhHS3QuvXlz_FU_Nyu0gH_6tzaho.png" width="463" />