전통적인' 채팅 로봇' 과는 달리 구글의 시스템은 손으로 쓴 프로그램 응답이나 세계에 대한 가설을 바탕으로 개발된 것이 아니라 기업이나 공개 문서의 예를 기반으로 언어와 대화를 모델링하는 법을 배웠다. "이 모델에는 명백한 한계가 있지만, 이는 순수한 데이터 기반 접근 방식이며, 규칙이 없고, 여러 유형의 문제보다 적절한 반응을 보이는 것이 더 낫다는 사실에 놀라움을 금치 못합니다." 구글은 연구 보고서에 다음과 같이 썼다.
이 시스템은 사용자가 제기한 질문에 답하고 길고 복잡한 대화를 할 수 있다. 구글에서 실시한 테스트에서 이 시스템은 사용자가 웹 브라우저 및 암호 문제와 같은 컴퓨터 문제를 진단하고 복구하는 데 도움이 됩니다. 또한 이 인공지능 시스템은 도덕과 철학에 관한 질문에 대답하는 법을 가르쳐 주었고, 그 대답은 너무 일치해서 대학 룸메이트가 그들의 질문에 대답했다고 잘못 생각할 수도 있다.
이렇게 할 수 있는 이유는 이 시스템이 문맥에 따라 사용자의 질문에 대한 적절한 답을 제공하도록 설계되었기 때문입니다. "이러한 예측이 시나리오의 맥락을 반영하는 이유는 대화가 완료되기 전에 전체 대화를 예측할 수 있기 때문이다." 구글 임원 제프 딘 (Jeff Dean) 이 5 월 회의에서 말했다. 이 시스템은 소위' 신경망' 을 바탕으로 대뇌피질의 일부 지각 특성을 시뮬레이션할 수 있다. 또한 이 시스템에는 컨텍스트에 대한 이해를 구축하는 데 도움이 되는 장기 메모리 구성 요소가 장착되어 있습니다.
이 연구는 구글 내부의 대규모 계획의 일환으로 대화를 위한 인공지능 도구를 개발하는 것을 목표로 하고 있다. Google London Research 부서인 DeepMind 는 지도 없이 비디오 게임을 하는 법을 배울 수 있는 인공지능 시스템을 개발했습니다. 구글 연구원 제프 싱턴 (Geoff Hinton) 은 다른 문장이나 이미지와 비교하기 위해 한 문장의 의미를 추출하는 이른바' 사고 벡터' 를 개발하기 위해 노력하고 있다. 이 개념은 구글의 새로운 Q & amp； 입니다. 프로젝트 a 가 지원을 제공합니다.
"누군가의 질문을 벡터로 표현할 수 있다면, 질문 벡터와 답변 벡터 사이의 구조를 찾기 시작할 수 있습니다." 신턴이 말했다. "이제 우리는 이미 벡터를 사용하여 문장을 표현하기 시작했기 때문에, 나는 우리가 대화 행동을 더욱 적절하게 만드는 방면에서 큰 발전을 이룰 것이라고 생각한다."
이와 동시에 이 개념은 구글의 엔지니어링 이사인 레이 쿠즈웰 (Ray Kurzweil) 이 이끄는 데카르트라는 새로운 프로젝트에 포함될 수 있습니다. "데카르트 프로젝트에서, 우리는 대화 대리인을 만들고 있다." 쿠즈웰이 말했다. "우리가 극복하려고 시도하는 한 가지 문제는 사람들과 상호 작용하는 로봇들이 자신의 동기와 목표를 가지고 있어야 한다는 것이다. 우리는 이러한 동기와 목표가 무엇인지 알아내야 한다. (알버트 아인슈타인, 도전명언)."
다른 기술 회사와 대학들도 마이크로소프트, 몬트리올 대학, 조지아 공대 등 이 분야에서 자체 프로젝트를 개발하고 있습니다. 이 가운데 조지아 공대도 비슷한 방법에 기반한 시스템을 발표했다.
구글은' 심도 있는 사고' 를 가진 이 새로운 로봇 외에도 지난주 이 회사가 개발한 인공지능 시스템이 어떻게' 화려하고 환상적인 예술품' 을 창조했는지를 보여주는 프로젝트를 선보였다.
벨기에 겐트 대학의 일부 박사생들은 구글의 인공지능 기술을 로봇의' 꿈' 으로 구성된 이미지를 무한히 확대할 수 있는 웹 기반 시스템에 통합했다.