자연어 처리의 한계는
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 이해하지 못한다.
예를 들어 “방 안 공기가 거시기 하니까 창문 좀 거시기 해야겠다”라는 문장을 처리한다고 하면, 인간은 앞의 ‘거시기’와 뒤의 ‘거시기’가 말하는 것이 다르다는 것을 바로 알지만 인공지능은 알지 못한다. 그래서 인간은 ‘방 안의 공기가 안 좋으니까 환기시키기 위해서 창문을 열어야겠다.’라는 것을 알지만 인공지능은 그렇지 못하다. 이것이 문맥 이해의 한계를 보여주는 것이다.
3. 상황 인지 능력 부족: 기계는 문맥을 완벽하게 이해하거나 인간의 상황 인지 능력을 가지지 못한다. 따라서 상황에 따른 미묘한 언어의 차이나 의미를 완벽하게 이해하거나 반영하기 어렵다. 같은 말을 해도 상황에 따라서 의미하는 바가 다른데 인공지능의 연어 처리로는 인지하지 못한다. 예를 들어 “잘한다”라는 말을 할 때 세 글자를 붙여서 말하는 것과 ‘잘’이라는 말을 길게 발음해서 말하는 것과는 차이가 있는데 인공지능은 이를 인지하는 능력이 부족하다.
4. 논리적 추론의 한계: 현재의 NLP 기술은 텍스트를 처리하거나 생성하는 데는 뛰어나지만, 복잡한 논리적 추론을 수행하는 데는 한계가 있다. 복잡한 논리적 추론을 하기 위해서는 여러 방면의 지식과 이를 종합해서 해석하는 능력이 필요한데 인공지능은 이런 것을 하는 능력이 없다.
5. 심층적인 이해 부족: 대부분의 모델은 텍스트의 표면적인 패턴을 학습합니다. 이로 인해 종종 텍스트의 심층적인 의미나 뉘앙스를 잘못 해석하곤 한다. 예를 들어 조선시대 율곡 이이가 쓴 ‘동호문답’이라는 책 속의 글을 읽는다면 우리는 율곡이 조선시대 사람이고, 성리학자라는 사실을 알고 읽고, 그 내용을 해석하는 것이 가능하다. 또한 이를 현재 나가 살고 있는 시대적, 사회적 상황에 맞춰 재해석하고 적용해 볼 수 있는 방법을 모색하지만, 인공지능은 이런 능력이 없다.
인간처럼 사고하고 행동하는 인공지능을 구현하기 위해서는 ‘자연어 처리’는 반드시 필요한 부분이다. 하지만 인간이 사용하는 언어가 뜻이 명확한 것도 있지만 애매모호한 것도 많기에 이를 처리하는 데는 한계가 있다.