인간과 다른 동물을 구분하는 인지 능력 중 하나는 구두 또는 서면 지시에 따라 다양한 작업을 수행할 수 있다는 것. 최근 스위스 제네바대학 연구팀이 텍스트 지시만으로 작업을 학습하고 수행할 수 있을 뿐 아니라 심지어 다른 AI에게 학습 내용을 가르칠 수 있는 AI를 개발했다.
사전 훈련 없이 구두나 서면 지시만으로 새로운 작업을 수행하는 것은 인간만이 가진 독특한 능력이다. 또 인간은 자신이 배운 작업을 말을 통해 다른 사람에게 가르칠 수 있다. 제네바대학 연구팀은 이런 인간의 능력을 지닌 AI 개발에 착수했다. 연구팀은 현재 AI 기반 대화형 에이전트는 언어 정보를 통합해 텍스트나 이미지를 생성할 수 있지만 AI 채팅봇은 구두나 서면 지시를 감각 운동 기능으로 변환하지 못하며 이를 다른 AI에게 설명하고 재현하게 할 수 없다고 밝혔다.
연구팀은 인간 언어 이해를 위해 사전 훈련된 SBert(Sentence-BERT) 자연어 처리 모델을 감각 입력 해석과 그에 대한 동작 시뮬레이션을 수행하는 소규모 신경망에 연결했다고 한다. 이 RNN(sensorimotor-recurrent neural network)은 50개 심리물리학 작업 세트로 훈련되어 자극에 반응하게 되어 있다.
연구팀이 개발한 RNN은 임베디드 언어 모델 SBert를 통해 텍스트를 완전히 이해할 수 있었다. RNN은 사전에 훈련 영상을 보거나 작업을 수행한 적이 없음에도 자연어 지시만으로 주어진 자극 방향을 가리키기, 대비 차이가 있는 두 시각 자극 중 밝은 쪽 가리키기 같은 작업을 평균 83% 정확도로 수행했다고 보고됐다.
더 나아가 RNN은 자신이 배운 기술 내용을 언어 지시를 사용해 동일한 다른 AI에게 전달할 수 있었다. 연구팀은 이 작업을 배우면 네트워크가 2번째 네트워크에 설명하고 작업을 재현하게 할 수 있었다며 순수하게 언어적 방식으로 두 AI가 대화할 수 있었던 건 이번이 처음이라고 밝혔다.
이번 연구 결과는 기계간 대화 기술 개발이 과제가 되고 있는 로봇공학 분야에 유망한 영향을 미칠 전망이다. 연구팀은 이를 기반으로 더 복잡한 네트워크를 개발하고 서로 이해할 수 있는 휴머노이드 로봇에 통합할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.