인공지능이 인간의 언어를 완벽하게 이해하지 못하는 이유는

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. 
우리가 다른 나라의 문화에 대해서 알기 위해서는 무선보다 중요한 것이 그 나라의 언어를 아는 것이다. 그 나라의 언어에 그 나라의 문화가 스며들어있기 때문이다. 대한민국을 알기 위해서 가장 먼저 해야 할 것이 바로 한국어를 익히는 것이다.

2. 문맥의 중요성: 말의 문맥은 언어 이해에 있어 중요한 요소다. 간단한 문장도 다양한 문맥에서 다른 의미를 가질 수 있다. 현대의 인공지능 모델은 문장 내부의 문맥을 어느 정도 파악할 수 있지만, 그 외의 넓은 문맥을 완벽하게 파악하기는 어렵다. 예를 들어 ‘창문 거시기 해라’라는 말은 창문이 열려 있을 때는 ‘창문을 닫아라’는 의미가 있고, 창문이 닫혀 있을 때는 ‘창문을 열어라’는 의미가 있는데 이것이 간단한 문장이 문맥에 따라 다양한 의미를 가진다는 것을 보여주는 것이다.

3. 추론과 상식: 인간은 상식과 경험을 통해 많은 정보를 추론하며 언어를 이해한다. 인공지능 모델은 주로 학습 데이터에 기반하여 동작하기 때문에, 인간의 상식적인 추론 능력을 완전히 모방하기는 어렵다. 
인간은 배가 아플 때 매실 원액을 물에 타서 먹으면 낫는다는 것을 경험을 통해서 알았고, 시간이 지나면서 상식이 되었다. 그런데 인공지능은 이것을 데이터를 보고 학습을 하지 인간처럼 경험을 통해 학습하지는 못한다.

 

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4. 감정과 인간의 경험: 언어 이해에는 감정과 인간의 심리적, 사회적 경험이 큰 영향을 미친다. 인공지능은 감정을 경험하지 않기 때문에, 감정적 뉘앙스나 인간의 깊은 경험을 완전히 이해하기 어렵다.

5. 계산적 한계: 인간의 두뇌는 수억 년에 걸쳐 진화하여 복잡한 언어와 상호작용 능력을 발전시켰다. 현대의 인공지능 기술, 특히 심층 학습 모델은 매우 강력하지만, 인간의 두뇌와 동일한 수준의 복잡성과 뉘앙스를 달성하기에는 아직도 한계가 있다.

6. 연속적 학습과 재학습의 한계: 인간은 지속적으로 새로운 정보를 학습하고 기존의 지식을 재조정합니다. 현대의 대부분의 인공지능 모델은 한 번 학습된 후에는 새로운 정보를 쉽게 통합하지 못한다.
예를 들어 연천 전곡리 유적이 발견되기 전까지는 우리나라에 구석기인들이 살았다는 것이 증명이 안 되었지만 이 유적 발굴로 인해 우리나라에 구석기인들이 살았다는 것으로 조정이 된 것이 대표적이다. 이것은 인간은 발견을 통해 새로운 사실을 알고 지식을 조정하지만 인공지능은 스스로 데이터를 생성할 수 없기 때문에 이런 것을 할 수 없다.

이러한 이유로 인해, 현대의 인공지능은 많은 언어적 작업에서 뛰어난 성능을 보이기도 하지만, 인간의 언어 이해 능력에 완전히 미치지는 못한다.