무슨 글을 쓸까?

블로그를 만들기 전부터 기술에 대한 이야기를 풀어 써 보고 싶다는 생각은 들었습니다. 그런데 막상 글을 쓰려니 하고 싶은 말이 손 끝에서 맴돌고 실타래처럼 엉켜서 어떻게 풀지 모르겠네요. 그래도 우선 뭐라도 글을 써보는 것이 낫겠다 싶어 이렇게 블로그 한 페이지에 타이핑을 시작해 봅니다.

자연어처리, 딥러닝, 그리고 서비스

저는 이 블로그에서 제가 가장 관심있어 하는 자연어 처리, 딥러닝 그리고 관련 서비스들에 관련된 주제를 다뤄보고자 합니다. 그런데 자연어처리, 딥러닝, 그리고 서비스 이 세 가지에 대한 이야기를 왜 할까요? 그리고 왜 제가 가장 관심있어 할까요? 인공지능을 활용한 서비스 중 AI 비서가 우리 생활에 큰 변화를 줄 것이기 때문이고 이 서비스가 바로 자연어처리, 딥러닝, 서비스 3 요소가 반드시 필요하기 때문입니다. AI 비서는 지금으로부터 약 3~4년 전에서 부터 나왔던 이야기로 알고 있는데요. 과거에만 해도 광고에 나온 AI 비서 컨셉은 굉장히 현실적이지 않았던 경우가 많았습니다. 그런데 지금은 어떤가요? 어느정도 AI 비서가 단순한 일은 충분히 수행하는 듯 합니다. 비록 우리가 생각하고 기대했던 것 보다 긴 시간이 걸려 더 나아진 AI 서비스들을 볼 수 있었지만, 이를 가능하게 한 가장 큰 요인은 바로 이 자연어처리, 딥러닝의 기술의 발전입니다.

자연어처리 기술은 이미 1960년대에서 부터 지속적으로 연구를 해 온 분야 였지만 딥러닝 기술을 만나 괄목할 만한 성장을 이뤄온 분야입니다. 특히, Google과 Open AI에서 개발한 BERT와 GPT 기술은 현실적으로 인공지능이 똑똑해졌다라고 느낄 수 있는 수준까지 이르게 했습니다. 하지만, 기술 성장만이 AI 비서를 발전 시킬수 없습니다. AI 비서를 사용하는 유저들을 파악하고 제공할 수 있는 서비스 설계의 노하우 역시 필요합니다. 초기 AI 비서 서비스를 시작하는 사람들 입장에서는 모든 것이 다 맨땅에 헤딩이었을 겁니다. 하지만 지금은 나름 5년에 가까운 시간이 지났고 많은 인공지능을 다루는 기술 서비스들이 무르익었을 겁니다. 그래서, 엄청난 기술과 더불어 성숙한 서비스의 노하우가 지금의 괜찮은 AI 비서를 있도록 만들었습니다.

블로그에서는 AI 비서를 포함한 인공지능 서비스에 대한 최신 자연어처리, 딥러닝 기술과 더불어 성공적으로 인공지능 서비스로 이끈 사례까지 스토리를 풀어 이야기 합니다. 각 기술에 대한 내용을 하나하나 살피면서 서비스와 어떻게 연결을 지었는지 같이 살펴보았으면 합니다.

과거를 통해 AI 서비스의 미래를 알아보기

이제 제가 이야기 할 거리가 무엇인지, 왜 이야기를 하는지 다들 아셨을 겁니다. 그런데 무엇을 하고 싶어서 이런 블로깅을 하는지에 대해서 아직 이야기 하지 않았습니다. 제가 블로그를 통해 하고 싶은 것은 과거의 AI 서비스를 통해 앞으로의 AI 서비스가 어떻게 변화할 수 있는지를 보는 것입니다. 독자분들이 사용하는 많은 서비스들은 수많은 실패와 경험을 통해서 지금의 서비스가 존재하고 있습니다. 과거에서부터 지금까지 어떤 기술과 서비스의 한계가 있었고 이들을 극복하기 위해 어떤 아이디어들이 등장했고 그리고 미래에 어떻게 활용할 수 있는지를 이야기하다보면 미래의 AI 서비스는 어떻게 될 수 있겠다는 예상을 할 수 있지 않을까요? 마치 인공지능처럼 말이죠.

스토리 끝에는 “앞으로 AI 서비스는 어떻게 될 수 있을까?” 라는 내용을 이야기 할 것입니다. 이 부분에 대해서 여러분과 같이 이야기를 나눠볼 수 있으면 좋을 것 같습니다.

이제부터 흥미진진한 이야기를 시작하도록 하겠습니다.