Miracle AI Lab

완벽한 자연어처리를 위해 넘어야 할 세 가지 장벽 인공지능이 인간의 언어를 이해하고, 인간처럼 사용하는 것. 즉, 자연어처리를 하기 위해서는 넘어야 할 산들이 있다. 인공지능은 인간의 언어 중 일부는 이해하지만, 이해하지 못하는 부분이 여럿 있다. 이해하지 못하는 인간의 언어가 결과적으로 완벽하게 자연어처리를 하지 못하는 이유이기도 하다. 그중 인간의 언어를 이해하는 데 있어 문맥, 문화적 배경, 은유 등을 이해하는 것은 매우 중요하지만 동시에 매우 어려운 작업이다. 그 이유는 다음과 같다. 1. 문맥 이해: 문맥은 단어나 문장의 의미를 결정하는 데 중요한 역할을 한다. 예를 들어, "배"라는 단어는 "과일"이라는 문맥에서는 과일을 의미하지만, "배를 타다"라는 문맥에서는 교통수단을 의미한다. 인공지능은..

자연어처리 2023. 10. 10. 14:36

인간과 인공지능의 언어처리 방식의 차이점은? 인공지능 구현의 핵심기술이 바로 ‘자연어 처리’다. 자연어 처리는 인간의 언어를 컴퓨터가 처리하는 것인데, 인간과 인공지능의 언어처리 방식은 차이가 있을 수밖에 없다. 그 중 핵심적인 것은 다음과 같다. 1. 학습 방식: 인공지능 (특히 GPT-4 같은 모델): 대규모의 텍스트 데이터를 통해 패턴을 학습한다. 주어진 데이터 내에서 수많은 예제와 상황을 분석하여 언어의 구조와 의미를 파악한다. 인공지능은 경험에 의한 학습은 불가능하다. 인간: 경험, 문화, 상호작용, 감정 등 다양한 방식으로 언어를 학습한다. 어릴 때부터 사회적 상호작용을 통해 점진적으로 언어를 습득한다. 그래서 개인마다 언어를 습득하는 방식은 차이가 있다. 2. 이해력: 인공지능: 인공지능은 ..

자연어처리 2023. 10. 5. 14:16

인공지능이 자연어처리를 완벽하게 할 수 없는 이유는 인공지능의 핵심기술 중 하나인 자연어 처리. 하지만 인공지능은 인간의 언어를 100% 완벽하게 처리하지 못한다. 인공지능이 인간의 언어를 처리하지 못하는 이유는 다음과 같은 것들이 있다. 1. 언어의 모호성: 언어는 맥락에 따라 다양한 의미를 가질 수 있다. 예를 들어, ''배’라는 단어를 생각해 보면 된다. 이 단어는 ‘과일’, ‘선박’, ‘신체 부위’ 등 다양한 의미를 가질 수 있다. 문장이나 대화의 맥락 없이는 이 단어가 어떤 의미로 사용되었는지 파악하기 어렵다. 인공지능은 이러한 모호성을 해결하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 2. 비정형 데이터 처리: 대부분의 자연어 데이터는 비정형이다. 즉, 고정된 형식이 없으며, 문법적인 오류나 오타, 줄임말..

자연어처리 2023. 9. 21. 11:03

인공지능이 인간의 언어를 완벽하게 이해하지 못하는 이유는 1956년 다트머스대학교 하계워크숍에서 ‘인간처럼 사고하고 행동하는 기계를 인공지능이라고 부르자’라고 정의했다. 이 정의에 의하면 인간처럼 사고하고 행동하는 인공지능을 구현하기 위해서는 무엇보다 컴퓨터가 인간의 언어를 이해해야 한다. 그런데 지금의 인공지능은 인간의 언어를 완ㄱ히 이해하는데 한계가 있다. 인공지능이 인간의 언어를 완벽하게 이해하지 못하는 이유에는 다음과 같은 것들이 있다. 1. 언어의 복잡성: 인간의 언어는 매우 복잡하다. 문맥, 은유, 다의성, 비문, 문화적 배경 지식, 그리고 개인적 경험이 언어 이해에 큰 역할을 한다. 인공지능 모델들은 대량의 데이터에서 패턴을 학습하지만, 이러한 모든 뉘앙스를 완벽하게 파악하기는 어렵다. 우리..

자연어처리 2023. 9. 18. 16:03

자연어처리와 ChatGPT의 관계 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능 분야이다. 이 기술은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 사용되며, 텍스트 데이터를 분석, 해석하고 다양한 언어 관련 작업을 수행하는 데 활용된다. NLP는 기계 번역, 텍스트 분류, 감정 분석, 질의응답 시스템, 텍스트 생성 등 다양한 응용 분야에서 사용된다. ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능 모델 중 하나로, 자연어 처리 기술을 바탕으로 한 대화 모델이다. GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈는 대규모 텍스트 데이터를 사전 학습하고, 이를 기반으로 텍스트 생성..

About AI 2023. 9. 12. 13:17

인간의 자연어 처리 vs 인공지능의 자연어 처리 인공지능을 구현하는 데 중요한 요소 중 하나가 바로 ‘자연어 처리’다! 인공지능의 정의가 인간처럼 사고하고 행동하는 기계를 만들기 위해서는 인간의 언어를 제대로 알아야 하는 것이다. 그렇지만 자연어 처리에는 여러 가지 이유로 한계와 어려움이 존재한다. 1. 언어의 복잡성과 모호성: 자연어는 매우 복잡하고 모호한 특성을 가지고 있다. 문장 내에서 단어의 의미는 맥락에 따라 달라질 수 있고, 동일한 단어나 구문이 다른 의미로 사용될 수 있다. 이러한 모호성을 해결하려면 컴퓨터가 문맥을 이해하고 상황을 파악하는 능력이 필요한데, 이는 현재의 기술로는 완벽하게 구현하기 어렵다. 예를 들어 개~로 시작하는 단어는 원래는 안 좋은 뜻으로 사용되었지만 최근에는 좋은 의..

About AI 2023. 8. 29. 11:03

튜링 테스트가 chatGPT에 끼친 영향 튜링 테스트는 앨런 튜링이 1950년에 제안한 인공 지능의 평가 방법으로, 기계가 인간처럼 생각할 수 있는지 판단하는 테스트이다. 튜링 테스트라는 말은 후대에 붙은 이름이고 그가 붙인 이름은 흉내 게임 즉, 이미테이션 게임이다. 튜링의 논문에 나오는 용어도 이미테이션 게임이다. 참고로 지난 2015년 개봉한 튜링의 이야기를 담은 영화 ‘이미테이션 게임’이라는 이름도 여기서 따온 것이다. 튜링 테스트는 인간 평가자가 기계와의 대화를 통해 대화 상대가 기계인지 인간인지 구별할 수 없을 때, 해당 기계는 튜링 테스트를 통과한 것으로 간주된다. 튜링 테스트는 방식으로 ChatGPT와 같은 AI 모델에 다음과 같은 영향을 미쳤다. 1. 목표 설정: 튜링 테스트는 많은 AI..

About AI 2023. 8. 28. 14:36

자연어 처리의 한계는 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP) 분야는 최근 몇 년 동안 큰 발전을 이루었지만, 여전히 한계점도 존재한다. 자연어 처리의 한계점은 다음과 같은 것들이 있다. 1. 데이터 의존성: 현재의 대부분의 NLP 모델은 대량의 데이터에 의존한다. 적은 양의 데이터로는 고품질의 모델을 훈련시키기 어렵다. 따라서 언어나 주제에 대한 충분한 데이터가 없는 경우, 해당 언어나 주제에 대한 처리가 제한된다. 2. 문맥 이해의 한계: 현재의 인공지능 모델은 문장의 표면적인 패턴을 잘 인식하고 학습하지만, 복잡한 문맥이나 의도를 완전히 이해하거나 그 의미를 파악하는 데는 한계가 있다. 즉, 인공지능의 자연어처리 기술로는 문장에 숨겨진 뜻이 무엇인지, 그리고 앞뒤 문맥을 파악해서 무엇을 말하고자 하는지..

About AI 2023. 8. 23. 11:11