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[리뷰] 구글이 새롭게 선보인 인공지능 서비스 Talk to Books

음성인식을 통한 인공지능 서비스는 User들에게 다양한 서비스를 제공하고 그 안에는 더 많은 User의 Needs 수집하기 위해 글로벌적인 트렌드이자 이슈입니다. 우리들에게 시리 빅스비, 혹은 스피커, 로봇, 챗봇 등 다양한 디바이스의 형태로 이미 익숙해져 있습니다. 하지만 국내 AI 스피커 사례를 보면 비슷한 기능과 서비스로 스피커의 디자인 차별성을 내세우고 있는데 실제 사용자 입장에서 보면 초기에는 다양한 호기심과 낯선 경험으로 AI 디바이스의 능력을 테스트하려 다양한 시도를 해보지만, 결국엔 스피커 본연의 음악듣기기능으로만 집 한 켠에 자리 잡고 있는 경우가 많습니다. 그냥 음성인식이 가능한 스피커 정도로만 사용하고 있다는 것입니다.

VUX (Voice User Experience) 프로젝트를 진행하다 보면 User들은 AI 디바이스를 의인화하여 사람에게 말하듯 하지만 아직 우리 내 기술력으로는 인간의 감성과 맥락을 이해하고 채워주기에는 역부족이라는 생각을 종종 했었습니다.
‘조금 더 의미 있는 대화와 User와 디바이스 간의 다소 인간적인 교류를 할 수는 없을까?’ 를 고민하던 차에 그 고민을 일부 해결해 줄 수도 있을 것 같은 서비스를 하나 소개해 드리려고 합니다.

Google에서 지난 달 TED 2018 컨퍼런스를 통해 새로 선보인 ‘Talk to books’를 언뜻 보았을 때는 검색 tool로 결과값을 책에서 찾아오는 거 아닌가? 라고 단순하게 생각했었습니다. 물론 이 단순한 프로세스가 맞긴 하나 실제로 서비스를 경험해보고서는 이 서비스의 가치를 높이 평가하지 않을 수 없었습니다.
Talk to books 사이트에 들어가 검색창 링크 (https://books.google.com/talktobooks)에 질문을 넣으면 구글의 인공지능이 구글북스에 있는 10만 권에 이르는 책의 모든 문장을 스캔해서, 책과 저자는 물론, 질문에 맞는 적절한 문장과 해당 페이지까지 찾아주는 방식입니다. 질문도 평소에 사람에게 말하는 것처럼 자연스러운 문장으로 물으면 됩니다. 구글 인공지능이 ‘자연어’를 이해하고 답을 찾아주는 방식이기 때문입니다. 전통적인 인터넷 서칭하는 검색이 아니라 책과의 대화 검색 tool로서의 경험을 강조하고 있고, 자신의 관심 주제로 다양한 답변을 얻을 수 있는 창의적인 도구로 활용될 수 있으며 키워드나 짧은 구절보다는 전체 문장을 사용하여 수천만의 책 구절과의 다양한 맥락에서 예측 가능한 데이터들을 연결해 줄 수 있다고 합니다.

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Semantic Experiences

구글에서 사용자에게 전달하고자 하는 새로운 경험! ‘의미론적 경험’이라…. 한 번 링크를 열어 경험해보면 구글에서 전달하고자 하는 경험이 어떤 경험인지 더 와 닿을 것입니다. 책 속에서 답변을 얻는 어쩌면 철학적이고도 한 단계 더 들어간 심오함을 느낄 수도 있지만, 필자는 책 속에서 나오는 언어적인 유희와 우리들의 생각을 한 단계 뛰어넘을 수 있는 영감의 신세계를 맛보았습니다. 책을 읽다 보면 나에게 다가오는 문구에 밑줄을 그어 본 기억이 종종 있을 것입니다. 그 의미는 나만이 오롯이 느낄 수 있는 감성이고 내게 다가온 메시지입니다. Talk to books 을 하다 보면 나에게 전달되는 ‘의미’와 나 아닌 다른 사람에게 다가온 그 ‘의미'가 이렇게 다를 수도 있구나 하는 ‘다름’을 깨닫기도 하고, 다른 시각에서의 감성과 메시지를 공유하게 됩니다. 이는 나에게 새로운 호기심을 자극시키는 묘한 매력과 함께 지적 욕구를 충족시키고 싶은 매개체였습니다.

구글은 “Talk to books가 머신러닝(machine learning)을 통해 개발됐기 때문에 자연어를 이해하고, 키워드나 구문보다는 문장 전체의 의미를 찾아서 답을 한다”고 말합니다.  이들이 말하는 의미론적인 경험은 사용자가 단어를 부여할 때 그 키워드와 연관성 있는 단어의 리스트를 제공하고 가장 근접한 의미를 부여한 순으로 결과를 제공하여 조금 더 맥락에 맞는 정보와 매칭시키고 있습니다.

image1google -Semantris Arcade

자연어를 이해한다.

Talk to books에서 자연어를 이해한다는 것은 매력적인 점입니다. 자연어라고 하면 생소할 듯하지만, 최근 AI 스피커 사용자가 늘어나고 스마트폰에서의 음성검색의 경험이 풍부해진 User들에게는 자연어로 요청하고 답변을 받고 있는 것이 자연스러워지고 있습니다.

[자연어(自然語) 혹은 자연 언어는 사람들이 일상적으로 쓰는 인공적으로 만들어진 언어인 구분하여 부르는 개념이다.] 위키백과에서는 이렇게 말하고 있습니다. 쉽게 우리가 일상에서 쓰는 언어라고 생각하면 되는 것입니다.

인공지능 음성인식 서비스에서 이 자연어를 이해하는 것은 기술의 핵심이자 매우 어려운 과정입니다.  컴퓨터가 사람이 자연스럽게 말하는 자연어를 이해하기 위해서는 NLU(Natural Language Understanding) 즉, ‘자연어 이해’와  NLP(Natural Language Process)에서 자연어를 처리하는 과정인데 이는 문맥을 파악하기 위해 의도(Intent), 개체명(Entity)을 정확히 파악하는 것이 필요하다.  사용자가 쓴 문장의 문법 구조를 파악한 후, 그 문장 안의 의도와 개체명을 분석하여 사람처럼 이해할 수 있도록 합니다. 우리가 사용하는 일상언어의 맥락을 이해하면 그 에 맞는 답변의 정확도는 높아질 수 있다는 것입니다.

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예를 들면 우리가 인터넷에 검색할 때는 보통 ‘맛집 추천’ 이라는 단어로 검색합니다. 하지만 자연어로 검색한다고 가정하면, ‘요즘 맛있는 거 뭐 없을까?’ 라고 옆에 있는 친구와 대화 하듯이 질문을 하면 그것을 인식하고 답변을 해줍니다.  여기서 잘 학습된 인공지능은 ‘요즘’ 이라는 단어에서 현재 계절과 최신 기간에 맞는 기간설정을 하고 ‘ 맛있는 거’ 에서 맛있는 음식이라는 개체를 인식하고 “뭐 없을까?” 에서는 ‘추천’에 관련된 확장 발화 즉 유의어로 의도를 분석해야 합니다. 우리들이 자연스럽게 사용하는 언어의 맥락과 의도를 컴퓨터는 정확하게 분석하기 위해 품사,명사,조사 등의 단어 하나하나의 이해와 처리가 필요한 것입니다.

수십만 권의 책들 중 전문적인 도서 외 일반 소설 에세이 등에는 얼마나 많은 자연어 들이 있을까요? 그 자연어들의 맥락을 이해하는 학습과정을 통해 인간이 만들어 놓은 명언들을 다시 인간에게 큐레이션 하여 제시할 수 있는 것입니다. 인공지능 서비스 기획의 경험이 있는 필자로서는 이 얼마나 아름다운 능력인가? 감탄하지 않을 수 없었습니다.

 

일반 검색    Vs   Talk to Books 검색

그렇다면 그들이 주장하는 의미론적 경험은 무엇을 의미하고 일반검색과 얼마나 다를 것인지 ‘ Is love a redemption?’ 이라는 주제를 검색창에 넣어 보았습니다.  조금은 철학적인 질문이지만 자연어를 얼마나 이해하고 있는지 확인해 보고 싶었습니다.

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일반검색은 해당 문장 중 해당 키워드가 많이 들어간 정확도를 높인 검색결과로 관련 매거진, TV, 책, 사전적 의미 등 다양한 리스트를 제공하고 있습니다. 반면에 Talk to books 은 책 속에 관련 키워가 포함된 문장들을 제시하고 있는데 책장 하나하나를 넘기다 밑줄 그어 놓은 듯한 구절에 볼드처리가 되어 나에게 강한 메시지로 전달되고 있었습니다.

 But “Redemption through love” is something else again

Redemption is recovery of original innocence by letting love rule one’s heart. 

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‘ 그러나 사랑을 통한 구속은 또 다른 것입니다’ 라는 문장에서는 그 책의 구절을 더 읽어보고 싶었고, ‘구속은 사랑이 자신의 마음을 지배하게 함으로써 원래의 무죄를 회복하는 것입니다 ‘ 탄성을 자아내지 않을 수 없었습니다. 결과에서 제공되어 볼드처리 된 문장들을 보다 보니 어느새 구절의 꼬리에 꼬리를 물어 계속해서 탐색하는 나를 발견하였습니다. 누군가 나와 함께 그 주제에 대해 토론하는 듯한 경험을 느꼈고, 나 역시 끊임없이 탐구해보고 싶은 욕구가 생겼습니다.

아무리 진화된 딥러닝의 기술로 학습된 인공지능이더라도 이러한 답변을 제공할 수 있을까? 인간이 만들어 놓은 사물에게 인간 이상의 것을 기대하기 마련이지만 감성적인 또는 창의적이고 철학적인 내면을 채워주기에는 무리가 있습니다. 하지만 그 기대를 채워 줄 수 있는 것이 Talk to books가 아닌가 하는 생각이 들었습니다.

Talk to books로 답변을 얻고는 필자의 책상에 놓여 있는 인공지능 스피커에게도 한 번 물어보았습니다.  “ 사랑은 구속일까? “ 제가 가진 인공지능 스피커는 “ 원하시는 답변을 찾지 못했습니다.”  라고 말합니다. 이번엔 애플의 시리에게 물어보았습니다. 그녀의 대답은 “너무 어려운 주제이네요 hyunju님” 이라고 답한다.  결국 Talk to books의 감성에 찬물을 끼얹은 이 아이들을 외면해 버리고 말았습니다. 하지만 이 아이가 “구속은 사랑이 자신의 마음을 지배하게 함으로써 원래의 무죄를 회복하는 것입니다.” 라고 말해줬다면,  어쩌면 나는 그 아이와 밤새도록 토론을 하고 있었을 지도 모른다는 생각이 들었습니다.

비교를 위해 짧은 단어로 검색해보기로 했습니다.

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검색 결과를 확인해 보니 Talk to books 가이드에서 왜 긴 문장으로 검색해달라고 하는지 의미를 알 것 같았습니다. 일반검색은 관련 이미지나 사전적 의미, 다양한 서비스별 매칭된 결과리스트를 제공하지만 Talk to books 에서는 사랑에 관한 이론적 정의나 사랑에 대한 종교적 견해 등의 다양한 구절들을 좀 더 포괄적으로 제공하고 있었습니다.

단어 하나만 검색했을 때는 내가 얻고자 하는 맥락의 의미를 충분히 구분할 수가 없기 때문에 결과가 내 마음에 와닿기에는 광범위한 정의로 난무했고. 오히려 일반 검색에서의 사랑에 대한 위키피아의 정의가 좀 더 사랑이라는 단어 자체의 의미를 정확히 전달하고 있습니다.

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이번엔 제가 좋아하는 문구를 검색해서 책을 찾아내는 방법으로 접근해보았습니다.
해당 문구가 있는 책의 목록도 있고 그 문구를 인용한 도서의 리스트도 볼 수 있었습니다.
원하는 책을 누르면 저작권 보호를 위해 책의 일부 내용만 보여주며, 해당 문구는 노란색 하이라이트가 되며 페이지 정보 및 도서 가격에서 바로 구매까지 할 수 있는 프로세스도 제공되고 있습니다.

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새로운 서비스에 익숙하지 않은 User들에게는 Sample Topic을 제공하여 경험할 수 있게 서비스되고 있습니다. 하지만 Talk to Books는궁극적으로 내게 맞는 주제 검색을 통해 그 지적 욕구를 채워줄 책을 검색하는tool로 활용되기를 원합니다.

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마치며

수십만 구절의 문장이라는 빅데이터 속에서 의미 있는 양질의 문장을 큐레이션 해주는 이러한 역할은 인공지능의 미래의 역할에  비약적으로 발전하는데 기여할 것으로 보입니다.
자신의 내면을 갈구하고, 어떠한 주제에 맞닥트려 끊임없는 목마름이 있을 때, 혹은 자신의 일에 있어 창의적인 영감을 얻기 위함이나 내가 예상치 못한 다양한 답변을 기대한다면 이 tool을 이용해 그 갈증을 해결할 수 있을 것입니다.
한국어 지원이 아직 되지 않아 아쉽지만 이러한 서비스가 국내 AI  디바이스와 접목해서 활용된다면 인공지능다운 면모를 갖춘 서비스가 될 것으로 보입니다. 인공지능의 힘을 빌리지만 결국은 인간이 묻는 질문에 인간이 답한 글을 매칭시켜줌으로 인간의 맥락으로 의미 있게 전달되는 가치를 얻을 것으로 생각됩니다.
또한  Display가 가능한 디바이스에서는  최근 발달된 이미지기술로 User의 질문에 Talk to books와 같이 글로 답할 수도 있겠지만, 이미지로 화답하는 서비스가  같은 맥락으로 제공된다면 User에게 새로운 Semantic Experiences를 선사하는 Ideal한 서비스가 되지 않을까 하는 기대감도 가져 봅니다.

 

– 가치UX그룹 박현주

 

* 본문 이미지 : google Talk to Books
* 타이틀 이미지 : 슈투트가르트 도서관 (Stadtbibliothek Stuttgart)

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