인간의 자연어 처리 vs 인공지능의 자연어 처리

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 의미로 사용되고 있는데 이것이 좋은 의미인지 안 좋은 의미인지 인간은 판단하지만 인공지능은 판단하지 못한다.

2. 문맥의 이해: 문장의 의미를 이해하려면 문맥을 파악하는 것이 필요하다. 하지만 문맥을 이해하는 것은 어려운 일이다. 특히 더 긴 대화나 글에서는 이전의 내용을 기억하고 이를 활용해야 하는데, 이는 지금까지 개발된 인공지능 모델로는 제한적이다. 특히 ‘거시기’ 같은 단어의 경우 한 문장에서 여러 번 사용되는 경우가 있는데, 이때 거시기의 의미는 각각 다른데 이런 것을 인공지능은 파악할 수 없다.

3. 다의어와 동음이의어: 많은 단어는 여러 가지 다른 의미를 가질 수 있으며, 동음이의어는 같은 발음이나 철자를 가진 단어지만 다른 의미를 가질 수 있습니다. 이러한 다의어와 동음이의어를 올바르게 해석하려면 문맥을 정확하게 파악해야 하는데, 이는 여전히 어려운 과제입니다.

 

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4. 문법적이거나 의미론적인 모호성: 언어는 종종 모호한 구조와 의미를 가진다. 문법적으로나 의미론적으로 모호성이 발생하는 경우에도 정확한 해석이 어려울 수 있다. 이러한 모호성을 해결하려면 상당한 언어 지식과 상황 판단 능력이 필요하다. 예를 들어 ‘적당히’라는 단어는 기준이 모호하다. 소금을 적당히 넣으라고 하면 어느 정도가 적당한 것인지 기준이 없다. 이런 것이 모호한 것이다.

5. 신조어 및 새로운 언어 현상: 인터넷과 사회의 변화로 인해 신조어, 슬랭, 새로운 언어 현상들이 계속해서 발생한다. 이러한 새로운 언어적 트렌드를 적절히 이해하려면 끊임없는 학습과 데이터 갱신이 필요하다. 인간은 신조어를 만들어서 사용하는데 인공지능은 그엏게 할 수 없다. 인공지능은 신조어를 만들어 사용할 수도 없지만, 스스로 이것을 인식해서 데이터베이스에 입력할 수 없다.

6. 세밀한 추론과 상식 이해의 어려움: 일상적인 대화나 글에서는 상식적인 지식을 필요로 한다. 이러한 상식적인 이해와 세밀한 추론 능력은 아직까지 기계에 구현하기 어려운 부분 중 하나이다.

이러한 이유로 현재의 인공지능 자연어 처리 기술은 여전히 완벽한 결과를 보장하기 어렵고, 특히 실제 세계의 복잡한 상황에서는 제한적인 성능을 보일 수 있다. 인간처럼 완벽한 자연어 처리를 하기 위해서 이러한 단점을 극복해야 하고, 넘어야 할 산이 많다. 특히 지금의 인공지능으로는 자연어처리를 인간처럼 할 수 없다.