CNS Story/Coding Genius

정보가 콸콸콸! ‘대답 자판기’ AI 챗봇을 만들어 보자

2020. 7. 10. 09:30

안녕하세요. 코지입니다.



지난 시간에는 IBM 인공지능 왓슨에게 이미지 데이터를 학습시키고, 안면인식 AI를 만들어보았습니다. 오늘은 다른 AI를 활용해보려고 합니다. 바로 ‘Cognimate(코그니메이트)’입니다.



Cognimate는 미국 MIT 대학 연구실에서 만든 인공지능 프로그램인데요. 이전에 경험했던 구글이나 IBM의 AI와 크게 다르지 않습니다. 여러 데이터를 집어넣어 AI를 학습시키고 프로그래밍하는 과정으로 진행됩니다.



다만 IBM 왓슨은 문자, 이미지, 소리 등 3가지 종류의 데이터를 학습시킬 수 있었다면, Cognimate는 문자, 이미지 2가지만 학습 가능하다는 점이 다르답니다. 오늘은 Cognimate를 활용해서 AI 챗봇을 만들어보려고 합니다.


챗봇은 ‘채팅하는 로봇’의 줄임말로, 우리 말을 이해해 대화를 진행하거나 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 의미합니다. 요즘은 쇼핑몰이나 은행 등 대면 서비스가 많은 곳에서 챗봇을 적극적으로 도입해 고객 상담에 활용하고 있습니다. AI 챗봇 제작에 앞서 실제 사례를 알아보겠습니다.


● 생활 속 음성인식 비서 ‘알렉사(Alexa)’

영화 ‘Her’ 보셨나요? 외로운 주인공이 인공지능 운영체제인 ‘사만다’와 만나고 의지하면서 결국 사랑에 빠지는 내용이었는데요. ‘사만다’만큼은 아니지만, 우리 말을 듣고 이해하고 집안에서 많은 서비스를 제공해 주는 AI가 있답니다. 바로 아마존에서 개발한 ‘알렉사’입니다.


l 아마존 알렉사 (출처: 아마존)


알렉사는 음악 재생, 알람 설정, 날씨 정보나 교통 정보 제공은 물론, 집안의 기기들과 연동해 전등이나 TV를 켜거나 꺼주기도 합니다.


 

이건 꿀팁인데, 침대에 자려고 누웠는데 불 끄러 가기 너무 귀찮을 때, 알렉사를 활용하면 말 한마디로 불을 끌 수 있답니다!


명령어는 간단합니다. “Alexa, turn off the light.” 한 마디면 되죠. 아쉽게도 한국어 인식 기능은 아직 개발 중이라고 하니, 알렉사와 대화하려면 영어 공부를 해야겠는걸요?



그럼 이제 Cognimate를 활용해서 본격적으로 AI 챗봇을 만들어보겠습니다. 챗봇의 이름은 ‘코끼리봇'으로 하겠습니다. 코끼리에 관해 물어보면 다 알려주는 코끼리 전문가죠! 그럼 시작해볼까요?



http://cognimates.me/home/


Cognimate 사이트로 들어가면 가운데에 큰 메뉴 2개가 보이는데요. ‘Train Models’는 많은 데이터로 AI를 학습시키는 단계이고, ‘Code&Play’는 블록 프로그래밍을 통해 AI를 완성하는 단계입니다.


그럼 먼저 'Train Models' 버튼을 눌러, AI를 학습시켜볼까요?


● 데이터 학습시키기



학습시키기 전에 기본 정보를 입력해야 하는데요. 코지는 챗봇 이름은 ‘ElephantBot’, 인증 키는 ‘Sign up & get keys’를 통해 받은 키를 입력해 주었습니다. 가입만 하면 계속 쓸 수 있는 나만의 인증 키가 발급되니 참고하세요!



이제 AI에게 학습시킬 다양한 카테고리 바구니를 만들어줍니다. 코지는 사람들이 코끼리에게 궁금해할 만한 주제로 바구니를 구성했습니다.



한 바구니당 10개 이상의 단어를 넣어줘야 합니다. 코지는 간단한 단어에서부터 긴 문장까지 다양하게 넣어줬어요.



그런 다음 Train 버튼을 눌러 우리가 입력한 데이터를 AI가 학습하도록 하겠습니다. 학습이 끝나면 테스트 문구를 넣어서 AI가 우리 말을 잘 인식하는지 확인해봅니다.


 

‘뭘 먹어?’라고 물어봤더니 ‘먹다’ 카테고리일 확률이 99.9999%라고 예측했네요. 테스트 결과가 정확한 걸 보니 AI 학습이 잘 된 것 같습니다.


그럼 두 번째 단계로 블록 프로그래밍을 통해 AI 챗봇을 완성해보겠습니다.


● 블록 프로그래밍

코지는 블록 프로그래밍을 통해 AI 챗봇을 완성했어요.


  1. 우리가 학습시킨 AI 정보를 불러오기 위해, 인증정보를 먼저 세팅해 줍니다.

  2. 대답의 신뢰도가 50% 이상일 때만 대답을 하도록 설정하고 그 외에는 ‘죄송해요. 아직 그 주제에 대해서는 배우지 못했어요.’라고 대답하도록 합니다.

  3. 질문의 주제에 따라 챗봇의 모양과 대답을 바꾸는 코드를 추가합니다.

 

챗봇의 모양은 ‘Costume’ 메뉴에서 주제별로 다른 사진으로 구성해 줬습니다.



여기까지 했으면 코끼리 챗봇 개발이 끝났는데요. 잘 대답하는지 확인해볼까요?


 

어때요? AI가 질문의 주제를 잘 인식하고 대답하고 있죠?



지금까지 AI 챗봇을 학습시키고 구현까지 해보았는데, 어떠셨나요? 음성인식 기능까지 추가한다면 완전히 아마존 알렉사랑 비슷하겠죠?



여러분도 관심 있는 주제로 다양한 챗봇 만들기에 도전해보세요. 그럼 다음 시간에 만나요!


글 l LG CNS 대외협력팀


* 해당 콘텐츠는 저작권법에 의해 보호받는 저작물로 LG CNS 블로그에 저작권이 있습니다.

* 해당 콘텐츠는 사전 동의없이 2차 가공 및 영리적인 이용을 금하고 있습니다.



Posted by IT로 만드는 새로운 미래를 열어갑니다 LG CNS

댓글을 달아 주세요

위로