AI가 빠르고 더 정확하게 사용자의 의도를 이해하고 사용자의 의사 결정에 유용한 정보를 추출하는 그 능력을 발휘하는 핵심 기술

이미지:아마존, 편집:본지

컴퓨터는 자연어 이해(NLU, Natural Language Understanding)를 통해 말하는 사람의 말뿐만 아니라 사용자가 실제로 의미하는 바를 추론할 수 있다. 간단히 말해, 클로바, 구글어시스턴트, 알렉사 등 AI 음성인식 플랫폼에게 "밖은(외부) 어떻습니까?”라고 물었을 때 플랫폼은 사용자가 일기 예보를 요구한다는 것을 추측할 수 있다.

최근 음성인식 플랫폼은 인간 언어 내에서 패턴과 의미를 인식하는 데 중점을 둔 인공지능인 NLU로 구축된다. 컴퓨터가 특정 방식으로 묻지 않아도 말의 의미를 이해하면 음성을 사용하여 실제 대화를 나누는 것처럼 느낄 수 있는 것이다.

의사소통은 의미를 해석하는 데 있어 끊임없는 학습이다. 때때로 우리는 잘못된 단어를 사용하며, 종종 우리가 말하는 단어는 실제로 우리가 의미하는 단어가 아닐 수도 있다. NLU는 컴퓨터에 필요한 상황을 설명하고 동일한 내용을 말할 수 있는 다양한 변형을 이해할 수 있는 유연성을 제공한다.

NLU 이전에는 음성을 입력으로 사용하여 날씨 앱을 디자인하려면 "비가 오나요?"라는 수천 가지 방법 목록이 필요했다. NLU를 사용하면 음성인식 디바이스는 수천 개의 다양한 애플리케이션에서 과거의 상호 작용을 통한 학습을 ​​적용하여 “비가 내릴까요”와“비가 올 것”이 본질적으로 동일한 질문임을 이해할 수 있다. 이러한 유연성을 통해 음성 경험은 기술과 더 빠르고 쉽고 즐겁게 대화하고 참여할 수 있다.

NLU를 통합한 음성 기술을 통해 개발자는 유용한 음성 경험을 디자인하는 데 더 집중할 수 있으며 사용자가 말하려는 내용을 추론하려는 노력을 줄일 수 있다.

그러면 보다 자연스러운 음성 경험을 디자인 하기 위해서 예를 들어보면 의도 파악(Identify Intent)과 사람들이 목표와 의도를 알리기 위해 말할 수 있는 다른 단어 나 문구는 무엇인지의 발화식별(Identify Utterances)의 예제, 사용자에게 오류를 수정하거나 답변을 변경할 수 있는 기회를 제공하는 표제수정(Cover Corrections), 척하고 잘못된 대답을 하는 것보다 항상 “나는 그것에 대한 답을 모른다”라고 말하는 것이 중요하다.

음성 디자인에는 다른 레이어가 많이 있다. 예를 들어, 음성 사용자 인터페이스는 간결해야 하며 필요한 만큼만 정보를 제공해야 하며 자연스러운 대화처럼 추가 정보를 통해 사용자의 반응을 점진적으로 구축하여 사용자를 목표로 이동시키는 것이 무엇보다 중요하다.

이처럼 자연어 이해(NLU)는 AI가 빠르고 더 정확하게 사용자의 의도를 이해하고 사용자의 의사결정에 유용한 정보를 추출하는 그 능력을 발휘하는 핵심 기술인 것이다.

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