쿠팡퀵플렉스
지난번 7월 20일자 멜라니 미첼(Melanie Mitchell)의 ‘인공지능(Artificial Intelligence)에 대한 서평의 후속편으로 이번에는 AI의 자연어 처리(natural-language processing)에 대해 다뤄 보겠다. 자연어 처리는 음성 인식(speech recognition), 질의에 대한 응답(question answering), 기계 번역(machine translation) 등을 의미하는 것으로 이 분야에서도 딥러닝은 놀라운 성취를 이뤘다.2012년 캐나다 토론토 대학, 마이크로소프트, 구글, IBM의 연구자들에 의해 음성 인식의 랜드마크가 될 논문이 발표됐다. 이들은 심층 신경망을 이용해 음향 신호에서 음소(phoneme)을 인식하고, 음소의 결합에서 단어(word)를 예측하고, 단어의 결합에서 문장(phrase)를 예측하는 기술을 발전시켰다. 놀라운 것은 음성 인식 시스템이 인간이 하는 말의 의미(meaning)를 전혀 이해하지 못하면서 그 일을 수행한다는 것이다. 저자를 비롯해 많은 AI 연구자들은 AI의 음성 인식이 그런 수준에 도달할 것으로 믿지 않았다. 저자는 자신이 틀렸음을 인정한다. 다만 AI의 음성 인식은 친숙하지 않거나 맥락에 따라 달리 해석되는 단어가 끼어들면 정확도가 상당히 떨어진다. 어떤 프로젝트이든지 그 프로젝트의 90%를 달성하는 데는 전체 시간의 10%만이 필요하다. 최후의 10%를 달성하는 게 어렵다. 음성 인식에서 최후의 10%는 친숙하지 않은 단어, 맥락에 따라 달리 해석될 수 있는 단어를 다루는 일이다. 더 많은 데이터를 학습한다고, 더 많은 은닉층을 둔다고 해서 될 일이 아닌 것이 이 최후의 10%는 화자가 말하고자 하는 바를 실제로 이해할 수 있어야 하기 때문이다.심층 신경망이 사물 인식(사물의 시각적 인식)과 음성 인식에서 뛰어난 성과를 낸 이후 연구자들은 그 성과를 토대로 감정 분석(sentiment analysis)에 적용하는 실험을 했다. 사람들이 ‘긍정적’ 혹은 ‘부정적’이라는 라벨을 붙인 문장(sentence)들로 컴퓨터를 훈련시킨 뒤에 새 문장을 주고 긍정적인지 부정적인지 분류하도록 하는 것이다.● 컴퓨터에서는 숫지난번 7월 20일자 멜라니 미첼(Melanie Mitchell)의 ‘인공지능(Artificial Intelligence)에 대한 서평의 후속편으로 이번에는 AI의 자연어 처리(natural-language processing)에 대해 다뤄 보겠다. 자연어 처리는 음성 인식(speech recognition), 질의에 대한 응답(question answering), 기계 번역(machine translation) 등을 의미하는 것으로 이 분야에서도 딥러닝은 놀라운 성취를 이뤘다.2012년 캐나다 토론토 대학, 마이크로소프트, 구글, IBM의 연구자들에 의해 음성 인식의 랜드마크가 될 논문이 발표됐다. 이들은 심층 신경망을 이용해 음향 신호에서 음소(phoneme)을 인식하고, 음소의 결합에서 단어(word)를 예측하고, 단어의 결합에서 문장(phrase)를 예측하는 기술을 발전시켰다. 놀라운 것은 음성 인식 시스템이 인간이 하는 말의 의미(meaning)를 전혀 이해하지 못하면서 그 일을 수행한다는 것이다. 저자를 비롯해 많은 AI 연구자들은 AI의 음성 인식이 그런 수준에 도달할 것으로 믿지 않았다. 저자는 자신이 틀렸음을 인정한다. 다만 AI의 음성 인식은 친숙하지 않거나 맥락에 따라 달리 해석되는 단어가 끼어들면 정확도가 상당히 떨어진다. 어떤 프로젝트이든지 그 프로젝트의 90%를 달성하는 데는 전체 시간의 10%만이 필요하다. 최후의 10%를 달성하는 게 어렵다. 음성 인식에서 최후의 10%는 친숙하지 않은 단어, 맥락에 따라 달리 해석될 수 있는 단어를 다루는 일이다. 더 많은 데이터를 학습한다고, 더 많은 은닉층을 둔다고 해서 될 일이 아닌 것이 이 최후의 10%는 화자가 말하고자 하는 바를 실제로 이해할 수 있어야 하기 때문이다.심층 신경망이 사물 인식(사물의 시각적 인식)과 음성 인식에서 뛰어난 성과를 낸 이후 연구자들은 그 성과를 토대로 감정 분석(sentiment analysis)에 적용하는 실험을 했다. 사람들이 ‘긍정적’ 혹은 ‘부정적’이라는 라벨을 붙인 문장(sentence)들로 컴퓨터를 훈련시킨 뒤에 새
쿠팡퀵플렉스