인공지능이 맥락을 이해하는 법

인공지능의 맥락 이해: Word2Vec에서 Self-Attention까지

written by 박지온, helped by chatgpt, claude ai

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들어가며: 인간의 맥락 이해란 무엇인가?

우리는 일상에서 복잡한 맥락을 쉽게 파악합니다. 가령, "그게 좀..."이라는 흐릿한 표현에서도 발표가 잘 되지 않았다는 의미를 바로 알아차리죠. 이는 우리의 맥락 이해 능력 덕분입니다. 우리는 단어 하나에만 의존하지 않고, 문장 전체의 맥락, 대화 상대의 의도, 심지어는 문화적 배경까지 종합적으로 고려합니다.

인공지능에게 이 능력을 구현하는 것은 오랫동안 도전 과제였습니다. 초기 AI는 단순한 규칙으로 작동했지만, 최근 10년 동안의 혁신적 기술 덕분에 인간처럼 맥락을 추론하는 수준에 근접하고 있습니다. 이 글에서는 Word2Vec에서 Self-Attention까지 이어진 과학적 발견들을 통해, AI가 어떻게 인간의 맥락 이해를 모방하는지 살펴보겠습니다.

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1. 인공지능의 언어 이해 발전: 규칙에서 맥락으로

1.1 초기 AI: 규칙 기반 시스템

초기 AI는 "만약 A라면, B를 답하라"는 식의 단순한 규칙 기반 시스템이었습니다. 이는 마치 문법책만 외운 외국어 학습자와 같았습니다. 예를 들어, "안녕하세요?"라는 입력에는 "안녕하세요!"라는 답변을 출력하도록 프로그래밍된 방식입니다.
이러한 시스템은 정해진 패턴 외의 입력에는 제대로 작동하지 않았습니다. "안녕?"이라는 변형된 인사조차 이해하지 못했죠. 맥락 이해는 꿈도 꿀 수 없는 수준이었습니다.

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1.2 Word2Vec: 단어를 벡터로 표현하다

2013년, AI의 언어 이해를 혁신적으로 바꾼 Word2Vec이 등장했습니다. Word2Vec은 단어를 수학적 벡터로 변환해, 단어 간의 의미적 관계를 수치적으로 표현할 수 있게 했습니다. 예를 들어:

• "강아지"와 "고양이"는 유사한 맥락에서 등장하므로, 벡터 공간에서 서로 가까운 위치에 위치합니다.
• 반대로 "강아지"와 "컴퓨터"는 전혀 다른 맥락에서 등장하므로, 벡터 공간에서 멀리 떨어져 있습니다.

Word2Vec은 단어의 의미적 유사성을 표현하는 데 뛰어났지만, 문맥에 따른 의미 변화를 반영하지 못한다는 한계가 있었습니다. 예를 들어 "은행(bank)"이라는 단어는 강가와 금융기관이라는 두 가지 다른 의미를 가질 수 있지만, Word2Vec에서는 이를 구별하지 못했습니다.

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2. Self-Attention: 맥락을 이해하는 AI의 혁명

2.1 Self-Attention의 등장

2017년, AI의 맥락 이해를 혁명적으로 바꾼 Transformer 모델과 그 핵심 기술인 Self-Attention 메커니즘이 등장했습니다. Self-Attention은 AI가 문장 내 모든 단어 간의 관계를 분석하여, 단어의 의미를 문맥에 따라 동적으로 조정할 수 있도록 합니다.

Self-Attention의 핵심은 단어를 세 가지 벡터로 변환하는 것입니다:

• Query: "이 단어는 다른 단어와 어떤 관계가 있나?"
• Key: "나는 어떤 단어인가?"
• Value: "내가 가진 정보를 제공하겠다."

Attention 메커니즘에서 **Query와 Key의 관계값(유사도)**을 통해, 아는 단어들의 Value를 활용하여 모르는 단어의 Value를 도출합니다.  Attention 메커니즘은 Query, Key, Value를 기반으로 작동하며, 이를 수학적으로 간단히 표현할 수 있습니다. 

 

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2.2 문맥 이해의 실제 사례

문장: "나는 통장을 만들러 은행에 갔다."

• Self-Attention은 "통장"과 "은행"의 관계를 분석해 "은행"이 금융기관임을 추론합니다.

문장: "산책하러 한강 은행에 갔다."

• 이번에는 "산책"과 "은행"의 관계를 분석해 "은행"이 강가임을 추론합니다.

이처럼 Self-Attention은 문맥 정보를 동적으로 반영하여, 같은 단어라도 문장의 맥락에 따라 다른 의미로 해석합니다. 이는 Word2Vec가 해결하지 못했던 한계를 극복한 결정적 진전입니다.

 

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3. Self-Attention이 가져온 혁신

3.1 다의어 처리의 혁신

Self-Attention은 다의어의 의미를 맥락에 따라 정확히 구별할 수 있습니다. 이는 AI가 인간과 같은 유연한 언어 이해를 구현하는 데 중요한 발판이 되었습니다.

3.2 장거리 의존성 문제 해결

RNN(순환신경망)과 같은 이전 모델은 단어 간의 장거리 관계를 처리하는 데 한계가 있었습니다. 예를 들어, 긴 문장에서 앞부분의 정보가 뒷부분에 영향을 미치는 경우 RNN은 이를 효율적으로 처리하지 못했죠. Self-Attention은 모든 단어 간 관계를 병렬로 분석하기 때문에 이러한 한계를 극복했습니다.

3.3 병렬 처리를 통한 효율성

Self-Attention은 RNN과 달리 모든 단어의 관계를 병렬로 계산합니다. 이는 훈련 속도를 비약적으로 향상시키며, 대규모 데이터에서 효율적으로 학습할 수 있게 했습니다.

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4. AI의 언어 이해의 미래

Self-Attention은 인공지능의 언어 이해를 근본적으로 바꾸어 놓았습니다. 오늘날의 AI는 단순히 단어를 인식하는 것을 넘어, 문맥을 추론하고 다의어를 구별하며, 문장 간의 복잡한 관계를 이해할 수 있습니다. 즉 현대의 인공지능 모델들은 개별 단어나 문장을 저장하지 않습니다. 대신, 수십억 개의 텍스트 데이터를 학습하며 언어의 패턴과 규칙을 신경망의 가중치(weight) 형태로 학습합니다. 이렇게 학습된 모델에 새로운 상황에 대한 입력값을 단어, 문장, 단락, 이미지, 영상, 파일 등의 형태로 제시하면 기존의 모델을 기반으로 새로운 맥락을 고려한 후 그에 따른 의미를 도출해내는 방식입니다. 이를 이해하기 쉽게 비유하자면, 피아니스트가 수많은 곡을 연습한 후, 각 곡을 별도로 기억하기보다는 음악적 규칙과 패턴을 익혀 새로운 곡도 즉흥적으로 연주할 수 있게 되는 것과 비슷합니다.

 

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5. 한계와 미래 과제

5.1 한계점

• 감정 이해의 어려움:
  AI는 감정을 단순히 단어의 패턴으로만 해석합니다. 예를 들어, "오늘 정말 힘들었어"라는 문장에서 사용자가 단순히 피곤한 것인지, 감정적으로 고통스러운 상태인지 정확히 판단하기 어렵습니다. 이는 맥락 외에 사용자의 심리적 상태를 이해할 데이터가 부족하기 때문입니다.
• 뉘앙스의 미세한 차이 이해 부족:
  동일한 표현도 맥락과 어조에 따라 의미가 달라질 수 있습니다. 예를 들어, "정말 잘했어!"는 칭찬일 수도, 반어법으로 비판일 수도 있습니다. AI는 이런 미묘한 차이를 파악하는 데 한계가 있습니다.
• 문화적 차이와 배경 지식 부족:
  문화적 맥락이나 역사적 배경이 중요하게 작용하는 경우, AI는 관련 지식을 학습했더라도 그것을 문맥에 적절히 적용하지 못할 수 있습니다. 예를 들어, 동일한 관용구나 농담이 문화마다 전혀 다른 의미를 가질 수 있습니다.
• 개별적 경험의 부재:
  AI는 개인의 과거 경험이나 특정 선호도를 학습하지 않기 때문에, 인간이 각기 다른 경험과 배경에서 만들어내는 개인화된 맥락을 충분히 반영하지 못합니다.

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5.2 미래 방향

• 다중 모달리티(Multi-Modal AI)의 발전:
  AI가 텍스트 외에도 이미지, 영상, 음성 데이터를 통합적으로 처리할 수 있게 되면서 인간의 복잡한 의사소통 방식에 한 걸음 더 가까워지고 있습니다. 예를 들어, 사용자의 음성 톤이나 표정을 분석하면 텍스트에서 파악할 수 없는 감정과 뉘앙스를 보완적으로 이해할 수 있습니다.
  사례: ChatGPT와 같은 언어 모델이 영상 분석 모델이나 음성 분석 모델과 결합하여 더 정교한 응답을 생성.
• 감정 데이터의 강화:
  더 많은 감정 표현 데이터를 학습해, 단순한 텍스트 패턴이 아닌 심리적 맥락을 반영하는 모델이 필요합니다. 이는 사용자와의 정서적 교감을 가능하게 해, 단순한 정보 제공을 넘어서는 인간다운 상호작용을 실현할 것입니다.
• 문화적 적응성:
  AI가 각 문화권의 특성과 맥락을 학습하고, 이를 대화에 반영하는 방향으로 발전하고 있습니다. 예를 들어, 동일한 질문에 대해 한국 사용자와 미국 사용자에게 다른 배경 지식과 관용 표현을 사용하는 식으로 적응성을 강화할 수 있습니다.
• 지속적 학습과 개인화:
  미래의 AI는 사용자의 개인 데이터를 안전하게 활용하며 지속적으로 학습하는 방식으로 더 깊은 개인화를 구현할 수 있습니다. 이를 위해서는 **연합 학습(Federated Learning)**과 같은 기술이 중요한 역할을 할 것입니다.
  사례: AI가 사용자의 선호도, 습관, 경험을 반영하여 더욱 개인화된 응답을 제공.
• 심리학 및 사회학의 통합:
  언어와 맥락은 심리적, 사회적 요인과 밀접하게 연결되어 있습니다. 미래에는 AI가 심리학과 사회학적 원리를 통합적으로 반영하여 더 인간적인 맥락 이해를 구현할 가능성이 큽니다.

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5.3 장기적 목표

AI의 궁극적인 목표는 단순한 텍스트 해석을 넘어, 인간의 사고와 감정, 문화적 배경을 종합적으로 이해하는 것입니다. 이를 위해서는:

• 다양한 분야의 데이터 통합(텍스트, 음성, 이미지, 행동 데이터 등)
• 인간 중심의 설계 철학(사용자 프라이버시와 신뢰를 보호하면서도 개인화된 서비스 제공)
• 지속적 학습과 적응(시간이 지날수록 사용자와 더 나은 상호작용 가능)

맺으며

인간의 언어는 단순한 단어들의 조합이 아닙니다. 이는 문화, 맥락, 감정을 담아내는 복잡한 시스템입니다. 인공지능은 Word2Vec과 Self-Attention 같은 기술을 통해 이 복잡성을 점점 더 잘 모방하고 있습니다. 인간과 기계가 언어를 통해 더 자연스럽게 소통하는 날이 눈앞에 다가왔습니다. 이미 미국에서 인공지능과의 경쟁에서 밀린 고급인력들이 대규모 구조조정되고 있다고 합니다.

 

https://www.youtube.com/watch?v=s6nF3qB9T9U&t=294s

 

 

이 시대는 인공지능을 잘 활용하는 이들에겐 전에 없는 기회가 될 것이지만, 인공지능이 나의 역할을 대체하고 있음을 눈치채지 못하는 이들에겐 소득을 앗아갈 것입니다. 이제 인공지능에 대한 학습과 대응은 국, 영, 수를 공부하는 것보다 훨씬 중요한 시대가 이미 눈앞에 다가왔습니다. 개개인의 준비도 중요하지만, 교육과 복지, 일자리 부분에서의 국가적인 체계적인 대응도 필요하다고 생각합니다. 감사합니다.

 

 

<두 기술의 창안자 및 논문>

 

Word2Vec 창안자: Word2Vec은 2013년 Tomas Mikolov와 그의 연구팀(구글 브레인 팀)에 의해 개발되었습니다. Tomas Mikolov은 Word2Vec 이전에도 RNN과 관련된 여러 연구를 진행하며 NLP의 기초를 다지는 데 기여한 연구자입니다. 논문: Word2Vec은 두 개의 주요 논문으로 발표되었습니다: Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space 저자: Tomas Mikolov, Kai Chen, Greg Corrado, Jeffrey Dean 발표: 2013년 링크: arXiv:1301.3781 주요 내용: 단어를 벡터로 표현하는 새로운 방식(CBOW와 Skip-gram)을 제안하고, 단어 간의 유사성을 벡터 공간에서 계산하는 방법을 설명. Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality 저자: Tomas Mikolov, Ilya Sutskever, Kai Chen, Greg Corrado, Jeffrey Dean 발표: 2013년 링크: arXiv:1310.4546 주요 내용: Word2Vec의 확장된 버전으로, 단어의 유사성뿐만 아니라 구문적, 의미적 관계를 학습하는 방법론을 추가. Self-Attention 창안자: Self-Attention은 2017년 Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin 등의 연구자들이 제안한 Transformer 모델의 핵심 구성 요소입니다. 이 연구는 Google Brain 팀과 DeepMind 팀의 협력으로 이루어졌습니다. 논문: Self-Attention은 Transformer 모델을 제안한 논문에서 처음으로 공식화되었습니다: Attention Is All You Need 저자: Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin 발표: 2017년, NeurIPS (Neural Information Processing Systems) 링크: arXiv:1706.03762 주요 내용: Transformer 모델의 구조와 Self-Attention 메커니즘을 설명하며, RNN의 한계를 극복한 효율적이고 병렬적인 학습 방법을 제안.

 

 

https://www.youtube.com/shorts/FJtFZwbvkI4

 

 

https://millie.page.link/CYnLE

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