챗봇 기원 및 작동원리

챗봇(chatbot)은 사람과 자연어로 소통할 수 있는 컴퓨터 프로그램이다. 챗봇에는 글을 읽고 쓸 수 있는 프로그램이 포함되어 있으며, 음성을 이해하고 말할 수 있는 프로그램이 포함된 경우도있다.

 

목차

1. 기능
2. 기원
3. 작동 원리

 

1. 기능

 

현업에서는 챗봇을 이용해서 전화 송신자에게 정보를 안내하고 적합한 수신자에게 전화를 연결한다. 웹사이트 중에는 챗봇을 사용해서 소비자 서비스를 제공하는 곳도 있다. 스마트폰 등의 기기에서는 음석 인식 인터페이스로 작동하기도 한다.

 

 

2. 기원

 

챗봇은 원래 지적 유희로부터 시작되었다. 1950년, 컴퓨터 공학 선구자인 앨런 튜링은 철학 학술지 마인드에 "기계가 생각할 수 있는가"라는 질문에 대한 고찰을 게재했다. 그가 논문에서 제시한 것은 대화를 나누고 있는 상대가 인간인가 혹은 기계인가를 구분하기 위한 일종의 실험 설계였다. 이후 '튜링 테스트'는 챗봇의 성능을 판가름하는 일종의 잣대가 되었다. 1990년, 발명가 휴 뢰브너는 케임브리지 행동연구센터와 함께 '뢰브너 상'을 제정했는데, 이는 심사위원과의 대화를 통해 튜링 테스트를 통과한 챗봇에게 수여되며 금메달과 함께 10만 달러의 상금이 주어지는 것이었다. 문자 대화를 통해 심사위원 전체의 반을 속인 프로그램에게는 은메달과 함께 2만 5천 달러의 상금이 주어지도록 되어 있었다. 아직까지 금메달이나 은메달을 받은 챗봇은 없지만, 매년 대회에서 최고점을 받은 프로그램이 동메달을 수상하고 있다. 2012년에는, 어린이가 언어를 학습하는 방법에 기반한 새로운 튜링 테스트가 제안되었고 그로 인해 '주니어 상'이라는 새로운 상도 추가되었다. 이 상의 심사에는 12에서 14세 사이의 심사위원이 참여하고 있다.

 

최초의 챗봇은 1966년 MIT의 요제프 바이젠바움이 개발한 일라이저였는데, 심리치료 의사를 흉내 내는 챗봇으로 만들어졌다. 환자의 모든 반응을 질문을 통해 이끌어 내야 하는 심리치료 분야에서, 일라이저는 획기적이었다. 이를테면, 사용자가 일라이저에게 본인이 슬프다는 감정을 표현하면 일라이저는 '왜 지금 슬프다고 생각하시나요?'와 같이 대답한다. 피실험자가 일라이저와 단둘이 남아 이야기하고 싶다고 요청할 정도로 일라이저가 이끌어 낸 반응은 괜찮은 편이었다. 1995년, 리처드 월리스는 오픈 소스 프로그램인 AIML(인공지능 마크업 언어)를 개발하고 이를 이용해서 챗봇 앨리스를 개발했다. 앨리스는 인공 언어 인터넷 컴퓨터 개체의 준말로, 오늘날까지도 챗봇 연구자들과 애호가들이 찾고 있다.

 

2013년 뢰브너 상 동메달을 수상한 온라인 문자 챗봇 '미츠쿠'는 비속어 대화까지도 가능하다는 특징을 갖고 있었다. 영국 음악가인 스티브 워스윅은 자신의 웹사이트를 찾는 방문자들에게 재미를 주려는 목적으로 미츠쿠를 만들었다. 미츠쿠는 2014년 '가장 웃기는 컴퓨터 대회'에서도 수상했다. 이 대회는 하와이 태평양 대학의 컴퓨터 과학 교수인 샘 조셉 교수가 주최하며, 인간 코미디언과 맞붙을 수 있는 챗봇을 발굴하는 것을 목적으로 한다.

 

오늘날 가장 사람에 가까운 챗봇은 아마도 애플 아이폰에 탑재된 개인 비서 시리일 것이다. 시리는 사용자의 음성을 인식해서 기기 내부에 있는 다양한 앱, 즉 알람이나 음악 재생기, 온라인 검색 등을 수행하고 가까운 극장이나 즐겨 찾는 식당 예약 등을 수행할 수 있다. 여기서 더욱 인상적인 점은 시리가 실제로 방대한 대중문화를 '알고' 있고 꽤 흥미로운 대화를 진행할 수 있다는 점이다. 시리의 유희적인 면은 꽤나 돋보여서, 2013년에 개봉한 영화 '허'의 모티브가 되기도 했다. 이 영화에서 주인공은 자신의 휴대전화에 탑재된 OS 소프트웨어와 사랑에 빠진다.

 

3. 작동 원리

 

챗봇이 사람과 대화하려면 몇 가지 작업을 동시에 진행해야 한다. 첫 번째로, 음성 대화가 가능하도록 음성 인식 소프트웨어를 챗봇에 포함 및 구동시켜야 한다. 제대로 듣지도 못하는데 대답까지 할 수는 없기 때문이다. 음성 인식 소프트웨어는 사람의 음성을 인식하고 그 정보를 디지털로 변환해 준다. 그리고 디지털로 변환한 음성을 분석하여 음소를 분리해 낸다. 영어에는 약 40가지의 음소가 포함되어 있으며, 음소의 종류는 언어별로 모두 다르다. 음소의 서열을 추출하면, 이를 통계학적 모델과 대조해서 가장 근사한 단어 및 문장을 찾아낸다. 음성 인식은 무척 어려운 기술이지만, 음성 인식 소프트웨어 분야는 최근 몇 년 동안 크게 발전하였다. 시리와 같은 개인 비서 서비스는 여전히 표준어 이외의 발음을 인식하는 데 취약하지만(스코틀랜드 억양 등), 이러한 발음도 학습을 통해 인식할 수 있게 된다. 사용자가 같은 명령을 반복할 때의 발음을 기록하고 답변에 만족할 때의 대화 맥락도 함께 기록하기 때문이다.

 

챗봇과 문자로 대화하든 음성으로 대화하든, 챗봇은 일상에서의 대화를 이해할 수 있어야 한다. 일반적인 컴퓨터 언어(프로그래밍 언어)는 하나의 의사를 표현하는 방법이 한 가지뿐이다. 철자나 문장 부호가 하나라도 틀리면 전체 프로그램을 문법 오류라고 간주하여 해석할 수 없게 된다. 하지만 사람은 하나의 의사를 셀 수 없이 만은 방식으로 표현하고, 새로운 단어와 구문을 매일매일 생성해 낸다. 챗봇은 이러한 사람과 대화하기 위해 문맥을 근거로 상대의 의사를 유추해야 하는 것이다.

 

챗봇은 대화만을 위해 만들어진 소프트웨어지만, 일라이저와 같은 챗봇은 대화를 위해 데이터 베이스에서 정보를 끌어온다. 또 시리와 같은 챗봇은 질문에 대한 대답을 찾기 위해 온라인 정보와 기기 내부의 정보에 모두 접속한다. 기기의 사용자와 주고받은 질문, 답변, 피드백을 통해 답변의 정확도를 계속 개선해 나가는 것도 특징적이다.

 

여기에 더해서, 챗봇은 사람의 심리에 대해서도 어느 정도 이해하고 있어야 한다. 일라이저는 대화에서 주로 열린 답변을 내놓기 때문에 사용자가 편하게 자신의 생각과 감정을 표현할 수 있고, 이는 마치 심리치료에서 치료사의 역할과 유사하다. 반면에 챗봇이 사람의 대화 스위치를 자극해서 대화를 시작하게 유도할 수도 있다. 1989년, 인터넷의 주 역할이 대학 간 이메일 및 메신저엿떤 시절 아일랜드 대학의 학생이었떤 마크 험프리는 일라이저의 업그레이드 버전이라고 할 수 있는 MGonz를 개발하고 테스트를 시작했다. 그는 자신이 부재중일 때, MGonz가 자신의 메시지를 수신하게 했다. 얼마 후, 밤중에 아이오와 드레이크 대학의 학생 한 명이 부재중인 험프리에게 연락을 취했다가 약 한 시간에 걸쳐 MGonz와 모욕적인 설전을 펼쳤다. 다음날 험프리가 찾아낸 대화 기록에 따르면, 연락을 취했던 학생은 상대가 컴퓨터였다는 것을 전혀 눈치채지 못했으며 심하게 무례한 컴퓨터 공학도일 것이라고만 생각했다고 한다.