[방송통신대학교] 2019년도 언어의 이해 중간 과제물

2019년도 1학기 언어의 이해 중간 과제물

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과제 내용

AI와 컴퓨터언어학에 대해 간략히 서술하시오

1. 머리말

 ‘homo sapiens(지능을 가진 인간), homo loquens(말하는 인간)’ 나를 포함한 모든 인간들이 불리는 또 다른 이름이자 곧 우리의 정의다. 말 처럼 인간인 우리는 동물과는 다르게 고유한 특징을 가지고 있고 그렇게 살아가고 있다. 인간은 저마다 지능을 가지고 있었고 지능을 통해서 언어라는 놀라운 도구를 이용하면서 문화를 창조하였고, 더 나아가 형성하였고 점차 발달을 시켜 나갔다. 인간은 언어를 통해서 오늘날 문화, 문명을 발달을 이루었고 그를 통해서 많은 부분을 누리며 살아갈 수 있었다. 이처럼 인간에게 있어서 언어 능력은 다른 어떠한 것들 과도 비교대상 자체가 되지 않는 고유하면서 강력한 능력이다.

 과거에서 오늘날까지 진행되어 오면서 인간의 언어는 진화하였으며 그에따라 과학 역시도 많은 발전을 이루었다. 그 중에서도 인류의 가장 위대한 발명품 ‘컴퓨터'가 등장하고 발달해오면서 AI(Artificial Intelligence)와 컴퓨터 언어학이 등장하면서 또다른 언어의 응용 분야를 개척해 나가고 있다.

 

2. 본문

  인간에게 있어서 언어는 뗄래야 뗄 수 없는 존재일 것이다. 매일매일 생활 속에서 언어 생활이 차지 하고 있는 부분은 거의 대부분이며 그 부분에서 언어의 중요성은 충분하다는 것을 알 수 있다. 그만큼 언어는 인간관계 있어서 많은 영향을 주며 개개인의 생각에도 많은 영향을 준다.

 언어의 중요성에 대해서 좀 더 자세하게 알아보자면 보자면 오늘의 세계는 다양한 문화적 교류와 자본 및 정보의 유통과 지역 간의 사회등의 이유로 국가적이고 지역적인 경계가 의미가 없어진채로 단일화된 지구촌이라는 개념이 형성된 세계화 시대이며, 더 나아가 오늘날 정보의 효율적인 관리 저장 배분 능력이 요구되는 지식 정보사회의 특성이 나날이 심화하고 있기 때문이다. 이러한 사회에서는 언어의 중요성이 많은 부분을 차지하고 영향을 끼치고 있다. 이렇듯 언어는 인간 개개인에게도 중요하지만, 인간의 발명품인 컴퓨터에도 적용되며 또다른 소통수단이 되어 가고 있다.

 

 

a. AI(Artificial Intelligence)

 

 AI(Artificial Intelligence)란 시스템에 의해서 만들어진 지능을 뜻하며 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 따라하며 학습하고 생각하여 스스로 판단할 수 있도록 개발된 기술이다. AI 분야는 긴 역사를 가지고 있으며 지금은 일상적인 것으로 간주되는 광학 문자 인식을 포함하여 일찍이 여러 가지 혁신적 발전이 있었다. 인공 지능은 로봇 공학이나 미래의 모습을 내포하고 있을 수도 있지만, AI는 공상 과학 소설에 나오는 작은 로봇을 넘어 첨단 컴퓨터 공학의 현실이 되고 있다. 이 분야의 저명한 과학자인 Pedro Domingos 교수는 논리와 철학에 기원을 둔 상징주의자, 신경 과학에서 유래한 연결주의자, 진화 생물학과 관련된 진화론자, 통계와 개연성을 다루는 베이지안, 그리고 심리학에 기반을 둔 유추론자로 구성된 기계 학습의 "5가지 집단"을 설명한다. 최근에 통계 컴퓨팅 효율성이 개선되면서 베이지안이 "기계 학습"이라는 분야에서 몇 가지 영역을 성공적으로 발전시킬 수 있게 되었는데이와 마찬가지로 네트워크 컴퓨팅이 발전하면서 연결주의자도 "딥 러닝"이라는 이름으로 하위 분야를 더욱 발전시킬 수 있게 되었다. 참고로 기계 학습(ML)과 딥러닝(DL)은 모두 인공 지능 분야에서 파생된 컴퓨터 과학 분야이다.

 인공지능은 1940년대 후반과 1950년대 초반에 이르러서 수학, 철학, 공학, 경제등 다양한 영역의 과학자들에게서 인공적인 두뇌의 가능성이 논의되었다. 1956년에 이르러서, 인공지능이 학문 분야로 들어섰다.

 1958년에 리스프(LISP), 1972년에는 프롤로그(Prolog)4) 등 논리 프로그래밍 언어 가 개발되었고, 이어 1980년대 초반에는 인공지능 관련 추론개념, 뉴럴 네트워크 (neural network), 퍼지 이론 등 기초 이론이 정립되었다.

 1990년대부터는 컴퓨터 기술이 진보하면서 실제 데이터로 구동되는 시스템을 구 축하는 작업이 훨씬 수월해졌다. 하드웨어가 저렴해지고 감지와 작동이 안정적으로 이루어지면서 로봇 제작이 쉬워졌다. 또한, 인터넷상에서 대용량 자료를 수집하고 이를 처리할 수 있는 가용성이 증가하면서 통계 기술이 발달하게 되었고 이로 인해 데이터로부터 솔루션을 도출해내기가 훨씬 수월해졌다.

 최근에 와서 AI 기술은 상용화가 되고 있고 이에 따라 인간과 기기간 상호작용 접근법의 활용에 새로운 패러다임을 제시하고 있다.

 

 b. 컴퓨터 언어학

 

  컴퓨터 언어학이란 컴퓨터가 직접 인간의 언어로 작성된 텍스트를 이해하고 (음성 텍스트 및 문서 텍스트) 분석하여, 인간이 수행하는 언어 관련 작업(가령 문서를 작성한다든지, 정보를 검색한다든지, 외국어로 번역한다든지 하는 등의 작업)을 수행하고 그 결과를 인간에게 자연언어의 형태로 전달할 수 있도록 연구하는 분야를 말하며 전산언어학이라는 용어로 불리기도 한다. 어셈블리 언어, 컴퓨터 프로그래밍 언어 등을 지칭하는 언어는 자연어(인간의 언어)에 비교했을 때 형식언어라고 불린다.

 컴퓨터 언어학(전산 언어학)은 인공 지능에 바탕이 되는 분야로 종종 언급되고 다루어지기도 한다. 컴퓨터 언어학은 1950년대 미국에서, 외국어, 특히 러시아의 과학 잡지를 영어로 자동 번역하려는 노력으로부터 기원한다. 컴퓨터는 인간보다 수리적 능력이 더욱 빠르고 정확하다고 입증되었다. 그렇기 때문에 기술적으로 컴퓨터가 인간처럼 언어를 처리할 능력을 갖게 될 수 있는 것은 단지 시간문제 불과하다고 생각되게 되었다.

 인공지능의 응용분야인 기계 번역이 정확한 번역을 즉시 해내는 것에 실패했을 때, 인간 언어 자동화 프로세싱은 원래 여겨지던 것보다 더욱 복잡한 것으로 인식되었다. 전산 언어학은 언어 데이터를 지적으로 처리할 수 있는 산술과 소프트웨어의 발달에 힘입어 새로운 학문 분야의 이름을 가지고 탄생했다. 인공지능(AI)이 1960년대에 접어들면서, 인간 수준의 이해를 다루고 자연 언어의 생산을 다루는 전산 언어학의 분야는 인공지능의 하위 분야가 되었다.

 한 언어를 다른 언어로 번역하기 위해서, 각각의 언어들의 형태론과 구문론을 포함한 문법을 이해해야 했다. 구문론을 이해하기 위해서는, 또한 의미론과 사전학(또는 어휘), 심지어 언어 사용의 화용론에 대해서도 이해해야 했다. 따라서, 어떻게 표상되는가를 이해하기 위한 전체 분야로 진화하는 언어들과 컴퓨터를 이용한 자연 언어 처리 사이를 번역하기 위한 노력으로써 시작되었다고 볼 수 있다.

 

3. 맺음말

 오늘날 우리 인간은 대상에 국한되지 않은 채로 서로간 상호작용에 관하여 많은 연구를 하고 있다. 그 중에서도 단연 화두가 되는 요소중 하나가 인공지능, 즉 컴퓨터 기기와의 상호작용 일 것이다. 최근 그 범위가 폭넓게 확장되고 있는 AI는 인간과 상호 작용이 가능하도록 제작된 전자기기, 소프트웨어, 로봇등 응용 분야가 무긍무진하다. 이 분야에 대해서는 실제 실생활에서 효과적으로 활용할 수 있는 방안을 찾기 위한 연구가 활발하게 이루어 지고 있다. 그중에서도 특히 언어학 분야에서는 AI를 통해서 언어학습에 도움을 주거나 언어습득 측면에서 보조도구로  활용할 수 있는 방안을 모색하고 있다. 언어학 영역에서 AI를 이용하여 인간과 기기, 즉 컴퓨터와 인간간의 상호작용을 통해서 언어 학습자들이 기기를 활용하여 다양한 방식으로 언어 학습을 진행할 수 있고 궁극적으로 외국어의 학습불안을 감소시킬 수 있는 효과가 있다. 더 나아가 사회에 속한 개개인의 사회성에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있다.

 사회성은 곧 인간의 기본적인 본성 중 하나라고 볼 수 있다. 이 사회성은 인간의 언어학습을 발달시킬 수 있는 힘을 가지고 있다. AI와 컴퓨터 언어학은 인간에게 언어적으로 직간접적인 도움을 줄 수 있으며 나아가 개인의 내재된 사회성을 발현시킬 수 있는 효과를 가지고 있다. 결론적으로 AI, 컴퓨터 언어학은 인간과 인간의 사회적 지능과 상호작용하여 인간에게 있어서 추상적인 언어 양식을 생성하고 발달시키고 공유할 수 있도록 하는 효과가 있다는 점

많은 가능성을 발견할 수 있었고 연구를 통해서 이에 대해 기대 하는 바가 크다고 할 수 있다.

 

4. 참고문헌

1. 위키피디아 백과, 인공지능

2. 위키피디아 백과, 전산언어학

3. 언어습득에 미치는 영향, 광주교육대학교 교육대학원
4. 권재일ㆍ김현권ㆍ남승호(2015), 언어의 이해, 한국방송통신대학교출판문화원

5. 백경선(2018), AI 활용을 위한 언어학의 융합적 교양강의 사례

6. 정성훈(2019), 언어학과 기계 번역-한문학 텍스트의 기계 번역과 관련하여

 

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끝으로

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