AI에게 ‘맘마’ ‘멍멍이’부터 가르치면…

東亞日報
入力 2024年 2月 2日 03時 00分

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實際 아이가 보고 들은 資料로
사람이 말 배우듯 AI에 敎育
人間과 비슷한 言語能力驅使
言語習得 메커니즘 糾明期待

아기의 눈과 귀를 통해 언어를 학습한 AI 모델이 등장했다. 사진 출처 위키미디어 — 아기의 눈과 귀를 통해 言語를 學習한 AI 모델이 登場했다. 寫眞出處 위키미디어

한 名의 아이가 자라면서 얻는 視覺情報와 音聲情報만을 學習한 人工知能(AI) 모델이 나왔다. 人間이 어떻게 言語를 學習하는지 硏究하는 道具로 活用될 수 있을 展望이다.

브랜던 레이크 美國 뉴욕大心理學·데이터科學과 敎授硏究팀은 한 아이가 보고 들은 內容을 土臺로 한 AI 시스템을 開發하고 1日(現地時間) 國際學術誌 ‘사이언스’에 發表했다.

巨大言語모델(LLM)인 챗GPT와 같은 AI 시스템은 아이들이 言語를 習得할 때와는 比較가 안 될 程度로 많은 量의 單語를 入力받아 學習한다. 아이들이 1年에 數百萬個의 單語를 接한다면 LLM에는 兆單位의 單語가 入力된다.

이 같은 差異 때문에 AI가 人間의 腦를 模倣한 시스템이어도 AI의 學習過程을 통해 人間의 學習經路를 把握하기는 어렵다. AI를 통해 人間의 言語學習過程을 理解하려면 한꺼번에 많은 量의 데이터가 入力되는 AI 시스템이 아니라 한 名의 아이로부터 入力받은 데이터만으로 學習訓鍊을 한 AI 모델이 必要하다.

硏究팀은 한 아이의 學習 데이터만 入力되는 AI 모델을 만들기 爲해 生後 6個月 아이가 두 番째 生日을 맞을 때까지 헤드캠으로 映像錄畫를 했다. 헤드캠은 머리에 着用해 1人稱時點에서 撮影할 수 있는 카메라다. 아이가 머리에 着用하면 아이의 눈과 귀를 통해 보고 들은 內容을 담을 수 있다.

硏究팀은 生後 6∼25個月 아이가 깨어 있는 時間의 約 1%를 아이의 視線에서 헤드캠으로 錄畫했다. 映像에는 同一單語의 反復登場을 包含해 總 25萬個의 單語가 錄音됐다. 單語가 錄音되는 동안 아이의 視線으로 바라본 事物等視覺的인 情報도 貯藏됐다. 食事時間, 놀이 時間, 讀書時間等成長過程에 걸친 다양한 活動에서 發生한 情報들이다.

硏究팀은 錄畫한 內容을 AI 모델에 학습시켰다. 2個의 分離된 모듈로 멀티모달 神經網訓鍊을 進行했다. 멀티모달 神經網은 텍스트만이 아니라 音聲, 이미지 等도 處理할 수 있는 神經網을 意味한다. 하나의 모듈에는 視覺情報인 撮影映像 프레임을 훈련시켰고 다른 하나는 音聲情報인 錄音된 ‘兒童志向어’를 學習하도록 했다. 兒童志向語는 ‘맘마’, ‘멍멍이’처럼 아기들만 使用하는 單語로 構成된 話法을 意味한다.

硏究팀은 AI가 視覺情報와 音聲情報의 聯關性을 學習할 수 있도록 ‘大棗學習’이라고 불리는 알고리즘으로 結合訓鍊도 進行했다. 父母가 아이에게 말한 兒童志向語는 아이의 時點에서 바라본 事物을 의미할 可能性이 높다는 點에서 時刻信號와 言語信號를 連結해 槪念을 理解하도록 학습시킨 것이다. AI는 反復的인 對照學習을 통해 어떤 單語가 어떤 視覺的情報와 聯關되는지 學習했다.

訓鍊을 마친 뒤 硏究팀은 AI 모델에 테스트를 進行했다. 幼兒의 單語學習能力을 測定할 때 使用하는 테스트를 보도록 한 것이다. 單語 하나와 이미지 4個를 提示한 뒤 該當單語와 一致하는 이미지를 選擇하도록 하는 테스트였다.

試驗結果 AI는 單語와 이미지를 올바르게 連結하는 結果를 보였다. AI는 아이의 視角에서 얻은 情報만으로 單語와 그에 相應하는 視覺的對應物을 連結하는 言語學習能力을 보인 것이다. 레이크 敎授는 “아이들이 單語를 學習할 때 어떤 要素들이 必要한지에 對한 古典的인 論爭이 있는데 AI 모델로 解決해 나갈 수 있을 것으로 보인다”며 “AI 모델에 더 많은 學習을 시키면 더 많은 疑懼心을 解消할 수 있을 것”이라고 말했다.

문세영 동아사이언스 記者 moon09@donga.com

#ai #맘마 #멍멍이