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인공지능은 현대 사회에서 빠르게 발전하고 있는 기술 분야입니다. 인간이 할 수 없는 수많은 양의 데이터를 빠르게 분석하고 이해하여 일을 수행할 수 있는 프로그램들을 만들어 나가고 있습니다. 오늘 알아보게 될 자연어 처리는 인공지능과 밀접한 관련이 있습니다. 간단하게 정리를 해드리도록 하겠습니다.
인공지능의 역사는 생각보다 오래되었습니다. 초기에는 사실 인공지능이라고 불리기 민망할 정도라고 할 수 있겠지만 기술의 발달로 인하여 개발이 빠르게 진행되어 왔고 현재 AI는 여러 분야에서 폭넓게 사용되고 있습니다. 음성 인식이나 자율주행 자동차, 의료 진단 등 혁신적인 부분에서 두각을 나타내고 있습니다. 아이폰의 시리가 등장했을 때 많은 사람들이 기대를 했을 것입니다. 우리가 하는 말로 모든 것을 할 수 있겠다고 생각했지만 현실은 조금 달랐습니다. Natural language processing라고 불리는 자연어 처리 기술과 인공지능 AI의 한계를 살짝 알게 되었습니다.
자연어 처리란 무엇인가?
자연어라는 것은 우리가 일상생활에서 사용하는 비정형화된 언어, 텍스트, 행동 등을 일컫는 말입니다. 정확한 형식과 문법을 지켜야 작동을 하는 컴퓨터 프로그래밍 언어와 반대되는 개념입니다. 기술이 발전하면서 자연어 처리의 한계를 극복하기 위해 많은 노력들을 하고 있습니다. 자연어 처리 기술은 음성 인식과 기계 번역, 자동 문서 요약, 텍스트 분석 등 다양한 인공지능 응용 분야에서 활용이 되고 있습니다.
자연어 처리 기술을 발전시키고 이를 통하여 AI와 사람과의 커뮤니케이션을 가능하게 만들기 위해 노력 중입니다. 예를 들어 인공지능이 자연어를 이해하고 대화할 수 있는 챗봇을 개발할 수 있습니다. AI가 생성한 대화는 사람과 같은 언어를 쓰기 때문에 사람과의 상호 작용이 쉽고 자연스러워질 것입니다.
NLP 애플리케이션 사례
자연어 처리 기술은 다양한 곳에서 활용이 되고 있습니다. 텍스트 음성 변환인 TTS, 텍스트 음성 변환인 STT 시스템에 대해서 많이들 들어보셨을 겁니다. 텍스트를 구어체로 바꾸고 구어체를 텍스트로 변환하는 시스템입니다. 이러한 시스템은 규칙 기반 방법, 통계 방법 및 딥 러닝과 같은 여러 가지 기술을 사용해 텍스트에서 음성으로 변환하고 음성에서 텍스트로 변환하는데 높은 정확도를 달성하고 있습니다. 대표적으로 아이폰의 시리가 해당 시스템을 사용하고 있습니다. 다음은 언어 번역입니다. 모바일 앱이나 웹사이트, 챗봇과 같은 다양한 애플리케이션에서 사용되고 있습니다. 구글의 Translate를 사용해 문장을 영어에서 한글로 번역하는 경우 언어 번역에 NLP 시스템이 사용되는 것입니다.
NLP는 대량의 텍스트를 보다 짧고 관리하기 쉽게 요약을 할 수도 있습니다. 뉴스 애그리게이터나 검색 엔진 등에 사용됩니다. 뉴스 애그리게이터 앱을 사용해 내가 읽고자 하는 뉴스 기사의 내용을 요약하는 경우가 있습니다. 감정 분석에도 쓰이고 있습니다. 소셜 미디어 모니터링이나 고객 서비스 등에 이용됩니다. 사람들이 일반적으로 새 제품에 대한 호감도를 알고 싶을 때 감정 분석을 사용해 해당 제품에 대한 글이나 댓글을 분석해 전체적인 감정이 긍정적인지 부정적인지를 판단할 수 있습니다. 현재 NLP 분야에서 연구되고 구현되는 개발 기술들이 많습니다. 이미 상용화되고 있는 것도 있습니다. 이러한 기술들은 인간 언어를 이해하고 만들어냄으로써 기계 사이의 상호작용을 보다 효율적으로 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.