지난 4일 아마존은 Re : MARS 컨퍼런스를 통해 Alexa(아마존의 인공지능 플랫폼)의 새로운 대화 모델링을 발표했다. 새로운 AI 모듈을 통해 보다 복잡한 질문에 답하고, 복잡한 작업을 수행할 수 있다.
Alexa의 공식 블로그는 알렉사의 새로운 대화 모델링에 대해 설명했다. 공식 블로그에 따르면 이전보다 적은 코드 행, 적은 훈련 데이터로도 보다 자연스러운 대화를 생성할 수 있다.
새로운 AI 모듈은 고객의 질문과 요청에 대한 응답을 생성하는데, 대화를 진행할 때 매 라운드마다 문맥과 대화의 의미 내용을 나타내는 벡터(고정 길이 문자열)를 생성한다. 벡터 업데이트가 있을 때마 응답으로 취할 수 있는 후보 작업 목록을 생성하고, 작업 순위에 따라 실행한다. 다중 대화를 할 때에는 별도의 모듈을 통해 작업을 전환할 시기를 결정한다.
예를 들어 가족들과 식사 후 영화를 보기 위해선 지역 극장 목록을 찾고, 근처의 레스토랑을 확인한 다음, 티켓을 구입하고, 테이블을 예약하는 여러 과정을 거쳐야 한다. 현재 알렉사는 일회성 요청만 처리할 수 있었기 때문에 다양한 작업을 수행하기 위해선 사용자가 복잡한 과정을 거쳐야 했다. 시간, 인원, 위치와 같은 정보를 전달하는 인지적 부담은 고객에게 달려 있었다.
업데이트된 알렉사는 다중 대화를 진행할 때 레스토랑 검색 작업에서 영화 티켓 구매 작업으로 전환할 시기를 스스로 결정한다. 고객에게 영화 시간 목록을 알려주거나 "티켓을 예약해야 합니까?"와 같이 질문을 하는 방식으로 동작할 수 있다.
알렉사 부사장 겸 과학자인 로힛 프라사드(Rohit Prasad)는 작업 간의 전환이 원활하고, 질문하고, 선택하고, 말하는 과정이 실제 대화와 같이 자연스러운 세상을 구상한다고 밝히며 "우리의 목표는 인지적 부담을 고객에서부터 Alexa로 옮기는 것입니다."라고 말했다. 또한 새로운 접근 방식을 통해 알렉사는 고객과의 대화 속에서 잠재 목표를 예측하고, 능동적인 대화 흐름을 가능하게 할 것이라고 말하며 대화식 인공지능에 대한 기대감을 드러냈다.
딥 러닝 기반 대화 모델링을 통해 알렉사가 복잡한 음성 경험을 구축하는 것이 쉬워진다. 개발자가 입력한 데이터를 바탕으로 시뮬레이션 된 대화를 자동으로 생성할 수 있다. Alexa Conversation은 다른 대화 시스템과가 달리 대화의 처음부터 끝까지 전체 시스템을 모델링 한다는 차이점이 있다.
시스템은 개발자가 입력한 샘플 데이터를 기반으로 단어 사이의 의미 관계와 구문 간의 관계를 나타내는 시뮬레이션 대화를 생성한다. 시뮬레이션은 형식 언어로 생성되는데, 자연 언어로 재전환 될 수 있다. 시스템은 개발자가 제공한 데이터보다 1~2배 큰 규모의 변형된 대화를 자동으로 생성한다. 이를 통해 대화 플로우를 모델링 하기 위한 반복적인 신경 네트워크를 훈련할 수 있다.
Alexa 공식블로그는 현재 Alexa Conversation을 미국의 개발자 미리 보기에서 사용할 수 있으며, 향후 출시될 때에는 한 번의 대화로 여러 가지 작업을 수행할 수 있을 것이라고 밝혔다. 또한 개발자들이 한 가지 작업으로 자연스럽고 유연한 대화를 생성할 수 있도록 도움을 줄 것이라고 언급했다.
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