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챗봇 딥러닝 - 목적지향 대화 학습 - Learning End-to-End Goal-Oriented Dialog
AI Dev - 인공지능 개발자 모임
작년에 발표한 구글 듀플렉스는 식당 예약을 대신 해주는 인공지능입니다. 지금까지의 챗봇과 달리 사람이 직접 대화 흐름을 설계하지 않습니다. 대신 실제 통화 데이터를 학습하여 자동으로 문장을 생성합니다.
이처럼 특정한 업무를 달성하는 대화를 목적지향 다이얼로그(goal-oriented dialog)라고 합니다. 현재 딥러닝을 사용한 Seq2Seq 챗봇은 잡담 같은 단순한 대화는 가능합니다. 하지만 이렇게 데이터베이스나 함수 호출 같은 기능과 연동해야 하는 일은 적용하기가 매우 어렵습니다.
보통 챗봇에서 가장 많이 사용하는 방법은 슬롯 채우기(slot filling)입니다. 예를 들어, 식당 예약에 필요한 항목이 음식종류, 위치, 사람수, 가격이라면 모든 엔티티가 들어올 때까지 계속 반복하여 물어봅니다. 프로그래머가 일일이 프로그램을 작성하여 대화의 흐름을 조절하고 템플릿을 기반으로 문장을 만듭니다.
이런 과정을 학습으로 구현한 페이스북의 논문입니다. 2017년에 발표되어 좀 오래되었는데 당시 인기를 끌었던 엔드투엔드 메모리 네트워크(MemN2N)로 만들었습니다.
첫 번째 스크린샷을 보면 4가지 항목이 모두 나올 때까지 빠진 개체를 물어봅니다. 사용자가 정보를 다 말하고 나면 지식베이스에 요청하기 위한 명령어 문장을 생성합니다.
api_call(British, London, Four, Expensive)
이 명령어의 각 파라미터들은 따로 코딩으로 뽑아낸 것이 아니라, 대화의 문맥을 참고하여 학습으로 자동 생성된 것입니다. API 호출을 하고 지식베이스에서 받은 결과를 참고하여 계속 대화를 이어가는 것을 볼 수 있습니다. 두 번째 스크린샷은 학습을 위한 데이터셋입니다.
아직 이런 목적지향 대화를 학습으로 구현하기는 어렵습니다. 알고리즘도 그렇지만 실제 데이터를 구하여 정제하는 것도 쉽지 않습니다. 개인적인 생각으론 구글 듀플렉스도 100% 학습으로만 되어 있지는 않을 듯 합니다. 따로 논문이 나오지 않아서 확인할 방법이 없다는게 아쉽네요.
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