2020년, 아마존은 사용자가 자체 개발 인공지능(AI) 기반 음성비서 알렉사(Alexa)의 특정 질문 해석 방식을 가르치도록 유도했다. 그러나 2년이 지난 지금은 알렉사가 사용자의 가르침 없이 직접 질문을 해석하도록 개발하고자 한다.
해외 테크 전문 뉴스레터 이머징브루는 아마존이 훨씬 더 자연스러운 인간과 AI 간 상호작용을 위해 알렉사에 자가 학습 능력을 적용하고자 한다고 전했다.
자가 학습 능력은 현재 AI의 장벽으로 악명 높은 문맥에 따른 자연스러운 대화 이해 및 유지 능력의 핵심이 된다. 별도의 감독이 없는 AI의 학습 형태이며, 인간과 분류된 데이터로 훈련 과정을 거치지 않고 자체적으로 AI가 데이터를 분석한 뒤 결론을 내린다.
자가 학습은 구글 검색 자동 완성 기능 향상의 기반이 되는 하위 AI인 자연어 처리 기술이 최근 들어 비약적인 발전을 거두게 된 원인이기도 하다.
알렉사 AI의 자연어 이해 부사장 프렘 나타라잔(Prem Natarajan)은 “자가 학습은 많은 과학자가 데이터를 가져와 모델 업데이트와 배포 과정을 처리하는 대신 인간의 개입 없이도 즉석에서 작업을 처리한다. 암묵적이거나 직접적인 고객 행동, 상호작용 등을 통해 상황을 판단하면서 학습한다”라고 말했다.
현재 알렉사는 자가 학습을 위해 딥러닝 구조와 사전 훈련 언어 모델을 기반으로 활용한다. 그러나 알렉사 AI팀은 사용자의 상호작용으로 얻은 데이터를 활용해, 알렉사의 상식 이해 능력을 강화하고자 한다.
실제로 지난해, 알렉사 AI팀은 자가 학습 능력을 이용해 식당에서의 고객 요청사항을 재구성했다. 그리고 최근에는 알렉사가 받은 요청을 다루기 위해 가장 적합한 대응 방식을 직접 찾는 데 초점을 둔 또 다른 자가 학습 기능을 도입했다.
그러나 아직은 알렉사의 완벽한 자가 학습 능력을 위해 나아가야 할 길이 멀다. 나타라잔 부사장은 “아직도 감독된 딥러닝을 활용하는 수준까지는 접근하지 못했다. 강력한 자기 학습 기능은 아직 개발 시작 단계에 머물러있다”라고 밝혔다.
현재 알렉사 AI팀은 자가 학습 능력의 완성도를 위해 알렉사의 주변 상태 인식’과 고객의 잠재적 목표에 중점을 둔 딥러닝에 투자했다. 이에, 나타라잔 부사장은 “2년 후에는 AI 개선과 마찰 감소, 상식적인 지식과 다른 세계의 지식 이해 수준을 높이고, 주변 상태 정보를 활용해 원활한 서비스를 제공할 것”이라고 전했다.
[저작권자ⓒ CWN(CHANGE WITH NEWS). 무단전재-재배포 금지]
