핵심 개념
- 인공지능
- 자연어처리
- 음성 인식
- 머신 러닝
"확률적인 모델."
인공지능
2016년 봄, 이세돌과 알파고의 대국으로 인공지능에 대한 관심이 크게 일었다. 인공지능은 컴퓨터 과학의 개념이 세계적으로 영향을 미칠 수 있다는 것을 보여주는 사례이다. 인공지능이 어떻게 정보를 처리하는 지 알아보자.
자연어 처리
자연어란 인간이 일상적으로 사용하는 언어이다. 인간이 평소에 사용하는 언어이기 때문에 같은 의미라도 표현 방법이 다양한 것이 특징이다. 컴퓨터는 기계어를 사용하기 때문에, 명령을 내리기 위해서 규칙이 정해져 있는 프로그래밍 언어를 이용한다. 그런데 컴퓨터는 어떻게 인간의 일상 언어를 이해할 수 있을까?
컴퓨터가 사람의 언어를 기계적으로 분석하여 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 바꾸어 처리하는 것을 자연어 처리라고 한다.
음성 인식
네이버 클로바, 아이폰 시리, 갤럭시 빅스비와 같은 인공지능 비서를 사용해 본 적 있을것이다. 이 세가지 프로그램들은 모두 사용자의 질문에 적합한 답을 알려주거나 소소한 대화를 나누기도 한다. 여기서 주목해야 할 점은 대답이 아닌 질문을 이해하는 그 자체이다.
음성 인식 기술은 마이크와 같은 소리 센서를 통해 입력된 음향 신호를 단어나 문장 등으로 변환하는 기술이다. 텍스트 기반이 아닌 음성 기반의 언어를 입력 받기 때문에, 다양한 상황의 발음을 이해하고 분석할 수 있어야 한다. 같은 글자 혹은 단어라도 뒤이어 오는 글자와 어미 등에 따라서 발음이 다양해지기 때문이다.
머신러닝
머신러닝은 인공지능을 구현하기 위한 하나의 분야이다. 머신러닝을 통해 컴퓨터는 많은 데이터를 스스로 학습하여 그 데이터에 대한 패턴을 파악할 수 있다. 수신한 메일이 스팸메일인지 아닌지를 구분하는 것은 머신러닝의 대표적인 활용사례이다.
데이터의 연관성과 상하구조를 파악하기 위해서는 굉장히 많은 양의 데이터가 필요하다. 단순히 어린아이 사진을 보고 그 피사체가 어린아이라고 알아내기 까지 수 없이 많은 학습과정이 이루어진다.
