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블로그 | 큰 목청에 맞서기를··· IBM ‘프로젝트 디베이터’에 거는 기대

인공지능이 기업의 의사결정에 제대로 도움이 될 수 있을까? 조만간 이 질문에 대한 답을 확인할 수도 있겠다.  필자는 초기부터 IBM의 왓슨(Watson) 프로젝트에 관심을 가졌다. 당시 목표는 제퍼드 퀴즈쇼에서 승리하는 것이었다. 측 초장기에는 이 플랫폼이 무엇을 할 수 있는지 보여주는 수준에 불과했다. 1년 후, 필자는 해당 플랫폼을 토론 대회에 참가시키는 프로젝트 디베이터(Project Debater)에 참석했다. 최초의 컴퓨터 체스 대결과 마찬가지로 컴퓨터가 졌다. 하지만 체스와 달리 패배 결정에는 주관적인 측면이 있었다. 필자가 심판이었다면 왓슨의 손을 들어주었을 것이다. 왜냐하면 컴퓨터의 답변이 더욱 재미있고 정확하며 인간의 입장보다 더 흥미로웠기 때문이다.  이 행사가 샌프란시스코에서 열린 이후로 수년의 시간이 흘렀다. 이제, 최신 버전의 프로젝트 디베이터가 등장했으며, 이는 다양한 주제에 관해 주장하고 원격 의료에 대한 토론에서는 반대 관점으로 입장을 바꿀 수도 있게 되었다. 특정 전략을 주장하는 정치인이나 기업 임원에게 이런 능력이 제공된다고 상상해보자. 어떻게 이런 기술이 회사의 생산성을 높일 수 있는지 이야기해보자. 잘못된 결정의 대가 필자는 수년 동안 일부 강력한 기업들이 피할 수 있었던 실수 때문에 몰락하는 모습을 종종 목격했다. 이런 실수는 주로 2가지의 결과였다. 자신의 입장에 부합하는 정보만을 수용하는 리더에 의한 확증 편향과 옳은 것보다 논쟁 이론(Argumentative Theory ; 진리를 탐구하기보다는 논쟁에서 이기는 것을 중시하는 성향)이 바로 그것이었다. 후자의 예로 마이크로소프트를 들 수 있다. 이 회사는 애플 아이팟 자체 버전을 시도했다. 준(Zune)이라 불렸던 제품이다. 당시 CEO였던 스티브 발머는 마이크로소프트에게 아이팟에 상응하는 제품이 필요하다고 생각했던 반면 임원들은 아이폰과 경쟁하기를 원했다. 역사적으로 볼 때 발머는 틀렸다. 그는 지위상 권력과 개인적인 존재감 때문에 이겼지...

IBM 프로젝트 디베이터 의사결정

2021.03.23

인공지능이 기업의 의사결정에 제대로 도움이 될 수 있을까? 조만간 이 질문에 대한 답을 확인할 수도 있겠다.  필자는 초기부터 IBM의 왓슨(Watson) 프로젝트에 관심을 가졌다. 당시 목표는 제퍼드 퀴즈쇼에서 승리하는 것이었다. 측 초장기에는 이 플랫폼이 무엇을 할 수 있는지 보여주는 수준에 불과했다. 1년 후, 필자는 해당 플랫폼을 토론 대회에 참가시키는 프로젝트 디베이터(Project Debater)에 참석했다. 최초의 컴퓨터 체스 대결과 마찬가지로 컴퓨터가 졌다. 하지만 체스와 달리 패배 결정에는 주관적인 측면이 있었다. 필자가 심판이었다면 왓슨의 손을 들어주었을 것이다. 왜냐하면 컴퓨터의 답변이 더욱 재미있고 정확하며 인간의 입장보다 더 흥미로웠기 때문이다.  이 행사가 샌프란시스코에서 열린 이후로 수년의 시간이 흘렀다. 이제, 최신 버전의 프로젝트 디베이터가 등장했으며, 이는 다양한 주제에 관해 주장하고 원격 의료에 대한 토론에서는 반대 관점으로 입장을 바꿀 수도 있게 되었다. 특정 전략을 주장하는 정치인이나 기업 임원에게 이런 능력이 제공된다고 상상해보자. 어떻게 이런 기술이 회사의 생산성을 높일 수 있는지 이야기해보자. 잘못된 결정의 대가 필자는 수년 동안 일부 강력한 기업들이 피할 수 있었던 실수 때문에 몰락하는 모습을 종종 목격했다. 이런 실수는 주로 2가지의 결과였다. 자신의 입장에 부합하는 정보만을 수용하는 리더에 의한 확증 편향과 옳은 것보다 논쟁 이론(Argumentative Theory ; 진리를 탐구하기보다는 논쟁에서 이기는 것을 중시하는 성향)이 바로 그것이었다. 후자의 예로 마이크로소프트를 들 수 있다. 이 회사는 애플 아이팟 자체 버전을 시도했다. 준(Zune)이라 불렸던 제품이다. 당시 CEO였던 스티브 발머는 마이크로소프트에게 아이팟에 상응하는 제품이 필요하다고 생각했던 반면 임원들은 아이폰과 경쟁하기를 원했다. 역사적으로 볼 때 발머는 틀렸다. 그는 지위상 권력과 개인적인 존재감 때문에 이겼지...

2021.03.23

인간과 토론하는 AI 상용화… IBM, 美 네이처에 '프로젝트 디베이터' 공개

IBM이 인공지능 왓슨에 AI 기반 자율 토론 시스템 '프로젝트 디베이터(Project Debator)'를 추가해 상용화한다는 내용의 논문을 17일 미 네이처에 발표했다. 자연어 이해, 분석, 추론 등의 기술을 바탕으로 80여 개의 토론 주제에서 인간과 토론을 벌일 수 있다는 설명이다.  논문에 따르면 프로젝트 디베이터는 신문과 잡지 등의 문장 약 100억 개를 자연어 처리(NLP) 기술을 통해 학습한 AI다. 복잡한 문장은 물론 관용구도 이해할 수 있다. 덕분에 토론 주제가 주어지면 입장을 설정하고 주장을 뒷받침하는 논거를 찾아 상대방에 제시하는 등 인간과의 토론이 가능하다는 게 IBM 측의 설명이다.    프로젝트 디베이터를 구성하는 모듈은 논증 마이닝, 논증 지식 기반(AKB), 논증 반박, 논증 구성으로 총 4개다. IBM에 따르면 논증 마이닝 모듈은 대규모 텍스트 말뭉치에서 주장과 반론을 찾는 역할을 한다. 논증 지식 기반에는 다양한 토론 주제에 두루 사용 가능한 원론적인 주장과 반론들이 담겨 있다.  논증 반박 모듈은 첫 두 모듈의 반대 주장과 실제 인간 토론자의 반대 주장을 비교하며, 논증 구성 모듈은 다른 모듈이 제안한 텍스트 중에서 토론에 유리한 것을 선택한다.  특히 IBM은 디베이터 프로젝트에 감정 분석 기술이 접목됐다는 점을 강조했다. 이 기술은 단어 이면에 숨겨진 의도와 의미를 이해하는 데 사용된다는 설명이다. 예컨대, ‘cold feet’은 문자적으로는 ‘차가운 발’이지만 영어에서는 ‘겁먹다’라는 뜻으로 사용되는데, 이런 의미까지도 이해할 수 있다는 게 업체의 주장이다.  IBM은 지난 2012년 인간 토론자와 능숙한 토론을 벌이는 AI 시스템을 만드는 걸 목표로 프로젝트 디베이터의 개발에 착수했다. 2019년 미 IBM 연례 기술 컨퍼런스인 ‘씽크 2019’의 토론 대회에 출전한 프로젝트 디베이터는 전문 토론가인 해리시 나타라잔과 정부의 유치원 보조금 지원 여부...

IBM 프로젝트 디베이터 토론 자연어처리 NLP 왓슨

2021.03.22

IBM이 인공지능 왓슨에 AI 기반 자율 토론 시스템 '프로젝트 디베이터(Project Debator)'를 추가해 상용화한다는 내용의 논문을 17일 미 네이처에 발표했다. 자연어 이해, 분석, 추론 등의 기술을 바탕으로 80여 개의 토론 주제에서 인간과 토론을 벌일 수 있다는 설명이다.  논문에 따르면 프로젝트 디베이터는 신문과 잡지 등의 문장 약 100억 개를 자연어 처리(NLP) 기술을 통해 학습한 AI다. 복잡한 문장은 물론 관용구도 이해할 수 있다. 덕분에 토론 주제가 주어지면 입장을 설정하고 주장을 뒷받침하는 논거를 찾아 상대방에 제시하는 등 인간과의 토론이 가능하다는 게 IBM 측의 설명이다.    프로젝트 디베이터를 구성하는 모듈은 논증 마이닝, 논증 지식 기반(AKB), 논증 반박, 논증 구성으로 총 4개다. IBM에 따르면 논증 마이닝 모듈은 대규모 텍스트 말뭉치에서 주장과 반론을 찾는 역할을 한다. 논증 지식 기반에는 다양한 토론 주제에 두루 사용 가능한 원론적인 주장과 반론들이 담겨 있다.  논증 반박 모듈은 첫 두 모듈의 반대 주장과 실제 인간 토론자의 반대 주장을 비교하며, 논증 구성 모듈은 다른 모듈이 제안한 텍스트 중에서 토론에 유리한 것을 선택한다.  특히 IBM은 디베이터 프로젝트에 감정 분석 기술이 접목됐다는 점을 강조했다. 이 기술은 단어 이면에 숨겨진 의도와 의미를 이해하는 데 사용된다는 설명이다. 예컨대, ‘cold feet’은 문자적으로는 ‘차가운 발’이지만 영어에서는 ‘겁먹다’라는 뜻으로 사용되는데, 이런 의미까지도 이해할 수 있다는 게 업체의 주장이다.  IBM은 지난 2012년 인간 토론자와 능숙한 토론을 벌이는 AI 시스템을 만드는 걸 목표로 프로젝트 디베이터의 개발에 착수했다. 2019년 미 IBM 연례 기술 컨퍼런스인 ‘씽크 2019’의 토론 대회에 출전한 프로젝트 디베이터는 전문 토론가인 해리시 나타라잔과 정부의 유치원 보조금 지원 여부...

2021.03.22

"더 똑똑해졌다" IBM이 전하는 왓슨의 자연어이해

IBM이 왓슨(Watson) 자연어이해(NLU) 기술의 대대적인 업데이트 내용을 발표했다. IBM에 따르면 이 기술 덕분에 각 조직은 고객 정서에 대한 이해뿐만 아니라 PDF와 같은 문서에 대한 규모 있는 처리의 속도 및 정확성도 높일 수 있게 된다고 한다.   IBM의 ‘프로젝트 디베이터’에서 나온 핵심 IBM 자연어처리(NLP) 기능이 시장에 첫선을 보이는 셈이다. IBM에 따르면 프로젝트 디베이터는 인간을 복잡한 토론에 참여시킬 수 있는 유일한 AI 시스템이다. IBM은 올해 내내 새로운 기능을 계속해서 추가할 예정이라고 밝혔다. 출시 예정인 왓슨의 핵심 기능 중에는 그동안 AI 시스템에 혼란을 야기했던 숙어와 구어(예: ‘거의 도움이 안 된다(hardly helpful)’ 또는 ‘화가 났다(hot under the collar)’)를 이해하는 기능이 있다. 이러한 문구들은 ‘센티먼트 쉬프터(sentiment shifter)’라고 하는데 고급 정서 분석 기술을 통해 이제 각 기업은 이러한 데이터의 활용도를 높여 영업 활동을 전체적으로 파악할 수 있다. 고급 정서 분석과 더불어 ‘요약’과 ‘군집화’ 기능도 새로 추가되고 있다. 요약 기술은 여러 출처에서 문자적 정보를 가져와서 특정 주제에 대한 음성이나 문자로 거론되고 있는 내용을 개략적으로 사용자들에게 알려주는 기술이다. 이 요약 기술의 이전 버전은 올해 초 그래미(Grammys) 음악상을 위한 대규모 데이터 프로젝트의 일환으로 1, 800만 건이 넘는 기사와 블로그, 약력 분석에 투입된 바 있다. 레드 카펫 부분에서 실시간으로 내보내는 주문형 동영상과 사진 제작에 데이터가 활용되었다. 이러한 동영상과 사진은 주요 주제에 대해 좀더 심도 있는 맥락을 팬들에게 제공한다. 새로운 주제 군집화 기술을 활용하면 분석할 관련 정보의 의미 있는 ‘주제’를 생성할 수 있다. IBM에 따르면, 군집화 기술은 올해 말 왓슨 디스커버리에 통합될 예정이며, 주제 전문가들은 이 기술을 활용해 주제를 맞춤...

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2020.03.26

IBM이 왓슨(Watson) 자연어이해(NLU) 기술의 대대적인 업데이트 내용을 발표했다. IBM에 따르면 이 기술 덕분에 각 조직은 고객 정서에 대한 이해뿐만 아니라 PDF와 같은 문서에 대한 규모 있는 처리의 속도 및 정확성도 높일 수 있게 된다고 한다.   IBM의 ‘프로젝트 디베이터’에서 나온 핵심 IBM 자연어처리(NLP) 기능이 시장에 첫선을 보이는 셈이다. IBM에 따르면 프로젝트 디베이터는 인간을 복잡한 토론에 참여시킬 수 있는 유일한 AI 시스템이다. IBM은 올해 내내 새로운 기능을 계속해서 추가할 예정이라고 밝혔다. 출시 예정인 왓슨의 핵심 기능 중에는 그동안 AI 시스템에 혼란을 야기했던 숙어와 구어(예: ‘거의 도움이 안 된다(hardly helpful)’ 또는 ‘화가 났다(hot under the collar)’)를 이해하는 기능이 있다. 이러한 문구들은 ‘센티먼트 쉬프터(sentiment shifter)’라고 하는데 고급 정서 분석 기술을 통해 이제 각 기업은 이러한 데이터의 활용도를 높여 영업 활동을 전체적으로 파악할 수 있다. 고급 정서 분석과 더불어 ‘요약’과 ‘군집화’ 기능도 새로 추가되고 있다. 요약 기술은 여러 출처에서 문자적 정보를 가져와서 특정 주제에 대한 음성이나 문자로 거론되고 있는 내용을 개략적으로 사용자들에게 알려주는 기술이다. 이 요약 기술의 이전 버전은 올해 초 그래미(Grammys) 음악상을 위한 대규모 데이터 프로젝트의 일환으로 1, 800만 건이 넘는 기사와 블로그, 약력 분석에 투입된 바 있다. 레드 카펫 부분에서 실시간으로 내보내는 주문형 동영상과 사진 제작에 데이터가 활용되었다. 이러한 동영상과 사진은 주요 주제에 대해 좀더 심도 있는 맥락을 팬들에게 제공한다. 새로운 주제 군집화 기술을 활용하면 분석할 관련 정보의 의미 있는 ‘주제’를 생성할 수 있다. IBM에 따르면, 군집화 기술은 올해 말 왓슨 디스커버리에 통합될 예정이며, 주제 전문가들은 이 기술을 활용해 주제를 맞춤...

2020.03.26

인간-AI 토론 배틀 승자가 밝힌 'IBM 프로젝트 디베이터의 한계'

AI가 체스와 퀴즈쇼에서는 우승했지만, 토론에서는 아직 사람을 이기지 못했다. IBM의 인공지능(AI) 시스템은 체스 그랜드마스터와 제퍼디 챔피언을 패배시켰지만, 토론 분야만큼은 신통치 못했다. 토론에서 AI에게 패배를 안겨준 인물은 하리시 나타라쟌. 그는 2012년 유럽 토론 챔피언십 우승자였고 2016년 월드 토론 챔피언십 최종 결승에 진출했던 인물이기도 하다.    올해 31세로 옥스퍼드대학교에서 정치, 철학, 경제학 학사 학위를 취득하고 케임브리지대학교에서 석사를 마친 나타라쟌은 지금까지 세계 최고의 인간 논객들과 토론에서 승리했지만, 이번은 사람이 아닌 컴퓨터를 상대로 한 최초의 토론에서 승리했다는 점에서 관심을 끌었다.  미국 샌프란시스코에서 열린 IBM 씽크 컨퍼런스에서 그의 상대방은 2미터 크기의 프로젝트 디베이터(Project Debater)라는 검은 상자였다. 기계는 움직이는 푸른 입을 통해 미국 여성의 목소리로 이야기했다. IBM의 주장에 따르면 이는 복잡한 주제에 관해 인간과 토론할 수 있는 최초의 AI 시스템이다.  승부가 시작되기 15분 전, 각 진영에게 ‘유치원에 보조금을 주어야 한다’라는 토론 주제를 전달했다. 프로젝트 디베이터는 이 주제를 찬성하기로 선택했고, 나타라쟌은 이를 반대하기로 선택했다. 이들은 신속히 각자의 주장을 작성했고, 차례대로 4분 동안의 개시 발언, 4분의 반박, 2분의 요약을 이행했다. 청중들은 토론이 시작되기 전에 한 쪽에 투표했고, 토론 이후에 다시 한번 투표했다.  프로젝트 디베이터는 “당신이 인간을 상대로 한 토론 대회 승리에서 세계 기록을 보유하고 있다고 들었다. 그러나 아마 기계와 논쟁한 적은 없을 것이다. 미래에 온 것을 환영한다”며 말문을 열었다.  그러나 이 미래 시스템은 인간의 상대가 되지 못했다.  토론에 들어가기 전에, 청중의 79%가 유치원에 대한 보조금 지급을 찬성했고...

IBM 프로젝트 디베이터 퀴즈쇼 개리 카스파로브 IBM 씽크 컨퍼런스 제퍼디쇼 딥블루 알렉사 토론 체스 인공지능 왓슨 하리시 나타라쟌

2019.02.21

AI가 체스와 퀴즈쇼에서는 우승했지만, 토론에서는 아직 사람을 이기지 못했다. IBM의 인공지능(AI) 시스템은 체스 그랜드마스터와 제퍼디 챔피언을 패배시켰지만, 토론 분야만큼은 신통치 못했다. 토론에서 AI에게 패배를 안겨준 인물은 하리시 나타라쟌. 그는 2012년 유럽 토론 챔피언십 우승자였고 2016년 월드 토론 챔피언십 최종 결승에 진출했던 인물이기도 하다.    올해 31세로 옥스퍼드대학교에서 정치, 철학, 경제학 학사 학위를 취득하고 케임브리지대학교에서 석사를 마친 나타라쟌은 지금까지 세계 최고의 인간 논객들과 토론에서 승리했지만, 이번은 사람이 아닌 컴퓨터를 상대로 한 최초의 토론에서 승리했다는 점에서 관심을 끌었다.  미국 샌프란시스코에서 열린 IBM 씽크 컨퍼런스에서 그의 상대방은 2미터 크기의 프로젝트 디베이터(Project Debater)라는 검은 상자였다. 기계는 움직이는 푸른 입을 통해 미국 여성의 목소리로 이야기했다. IBM의 주장에 따르면 이는 복잡한 주제에 관해 인간과 토론할 수 있는 최초의 AI 시스템이다.  승부가 시작되기 15분 전, 각 진영에게 ‘유치원에 보조금을 주어야 한다’라는 토론 주제를 전달했다. 프로젝트 디베이터는 이 주제를 찬성하기로 선택했고, 나타라쟌은 이를 반대하기로 선택했다. 이들은 신속히 각자의 주장을 작성했고, 차례대로 4분 동안의 개시 발언, 4분의 반박, 2분의 요약을 이행했다. 청중들은 토론이 시작되기 전에 한 쪽에 투표했고, 토론 이후에 다시 한번 투표했다.  프로젝트 디베이터는 “당신이 인간을 상대로 한 토론 대회 승리에서 세계 기록을 보유하고 있다고 들었다. 그러나 아마 기계와 논쟁한 적은 없을 것이다. 미래에 온 것을 환영한다”며 말문을 열었다.  그러나 이 미래 시스템은 인간의 상대가 되지 못했다.  토론에 들어가기 전에, 청중의 79%가 유치원에 대한 보조금 지급을 찬성했고...

2019.02.21

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