스위스 제네바대학교의 한 과학가팀이 인공지능(AI) 연구에서 한가지 돌파를 가져왔다. 그들은 두개의 AI시스템이 전에 없던 언어교류를 하게 했다. 이 연구결과는 《자연·신경과학》 최신호에 발표됐다.

연구일군들이 개발한 인공 신경망 모형은 AI시스템이 언어명령을 해석하고 상응한 임무를 집행하는 능력을 펼쳐보였다. 학습하면서 일련의 기본임무를 집행한 후 그중의 한 AI시스템이 그의 ‘자매’ AI시스템에 이런 임무에 대한 언어묘사를 제공할 수 있는데 후자가 또 이런 임무를 집행한다.

연구에서 사용한 인공지능 모형은 쌍둥이네트워크 체계구조 토대에서 세워졌고 언어리해 훈련을 거친 3억개의 신경세포로 구성됐다.  인류의 인지과정을 모방하여 알심 들여 설계한 훈련방안을 통해 이 네트워크는 우선 베닉크구역(대뇌 청각중추, 시각성 언어중추, 청각성 언어중추)과 류사하게 언어입력을 해석하도록 ‘가르침’을 받고 언어리해를 책임진다. 그런 다음 임무를 복제하도록 훈련을 받는데 브로카구역(운동성 언어중추)과 비슷하게 임무집행과 발음을 책임진다.

이번 연구에 참여한 레이달 박사의 해석에 의하면 이 신경망은 영어로 된 서면 지령을 해독하며 자극위치를 지시하고 시각 제시에 반응을 하는 것과 같은 각종 임무를 집행할 줄 안다. 훈련을 거친 후 이 AI시스템은 다른 한 AI시스템에 이런 임무를 설명할 수 있다.

두 AI시스템은 완전히 언어를 통한 교류를 진행한다. 미리 정의된 명령이나 편성에 의존하진 않는다. 학술적 의미외에도 이 돌파는 또 실제응용 특히 로보트 령역에 크나큰 희망을 가져다주었다.

기계가 언어명령을 리해하고 집행하는 능력을 구비하도록 함으로써 미래의 선진적 사람모양 로보트의 자주협력과 문제해결에 토대를 마련했다. 미래전망에서 연구일군들은 Al시스템이 인류를 깊이 리해할 수 있을 뿐만 아니라 인류에 가까운 교류의 방식으로 상호 교류와 협력할 수 있다고 인정했다. 이는 Al기술이 참신한 발전기원을 개척함을 예고해준다.

두 AI시스템 사이에 완전 언어를 통한 교류를 가능케 하는 연구는 단순히 재미를 위한 것이 아니라 그 응용전망이 광활하기 때문이다. 당면의 응용정황으로 보면 AI가 어떠한 구체 고리의 임무만을 책임지고 집행하는 게 보편적이다. 임무와 임무 사이의 소통과 협력은 여전히 사람이 완수해야 한다.

인공지능간에 언어교류가 가능하다고 생각해보자. 례를 들어 AI 품질검사원이 기계팔에 가공공예를 조절하는 언어명령을 보낸다면 AI는 공장생산 등 많은 응용정경에서 보다 중요한 역할을 할 수 있다. 동시에 인력자원을 더한층 해방시킬 수 있다.

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