“사람이 운전하면 자동차가 주행하는 방법을 스스로 깨우친다.”실리콘밸리의 스타트업인 comma.ai의 창업자인 조지 핫츠(George Hotz)가 딥러닝 기반의 자율주행 자동차를 선보이며 한 말입니다. 딥러닝 기반 인공지능이 탑재된 자동차를 운전자가 주행하면 인공지능이 서서히 사람이 운전하는 방식을 깨우쳐 스스로 주행이 가능한 자동차로 발전해 나간다는 것입니다. 실제 comma.ai는 지난 2016년 3월 이런 방법으로 4주 만에 자율주행 학습이 가능한 인공지능을 만들어 자동차에 탑재했으며 10시간 동안의 학습으로 기본적인 자율주행 기능을 구현해 냈습니다. 고가의 특화 센서를 사용하지 않고 총 1,000달러 이하의 범용 센서만으로 딥러닝 기반 자율주행 기술을 개발해냈습니다. 주목받는 딥러닝 기반 자율주행..

챗봇은 인공지능이다?! ‘챗봇’ 하면 많은 분이 가장 먼저 떠올리는 것이 ‘인공지능’ 입니다. 인공지능은 챗봇의 중요한 요소 기술입니다. 체계적인 학습과 지속적인 관리가 중요합니다. 많은 기업이 ‘챗봇이 기술적으로 어디까지 되는 거야?’, ‘도입하는 절차랑 비용이 얼마나 되지?’를 알아보고 실제로 서비스를 오픈하기도 했습니다. 하지만 가장 중요한 것은 챗봇이 만드는 ‘가치’입니다. 기업 관점에서 챗봇이 할 수 있는 가치 있는 역할은 무엇일까요? 기업의 존재 목적은 고객입니다.기업은 고객의 요구를 파악하고 대응하기 위해 다양한 채널을 통해 고객과 만나고 소통합니다. 매장을 활용하거나 방문을 하기도 하고 오프라인, 웹이나 앱, 소셜미디어를 활용한 온라인 채널을 활용하기도 합니다. 일방향으로 광고를 하기도 하..

앞선 연재에서는 지능형 챗봇에 대한 역할과 미래, 적용 분야와 도입 절차에 대해 살펴보았습니다. 이번 연재에서는 실제 기업 챗봇을 관리하는 운영자 관점에서 바라본 챗봇의 현재 모습을 이야기해 보도록 하겠습니다. 잘 대답하고 있는가? 잘 대답하고 있는지에 대한 답을 하려면 챗봇에 기대하는 목표 설정에 대한 이해가 선행되어야 합니다. 감정 교류는 물론이고 지능까지 인간 수준을 뛰어넘는 SF영화 속 인간형상의 로봇이나 ‘바둑의 신’ 커제에게 승리한 인공지능 ‘알파고’(AlphaGo)를 연상하며 챗봇에 접근한다면 분명 큰 실망을 안고 돌아설지도 모르겠습니다. 전편에 언급된 기술 성장주기를 표현한 가트너의 하이프(hype)개론에 의하면 하이프 사이클에서도 챗봇의 중심 기술인 자연어 응답 기술은 부풀려진 기대의 정..