교육사회학 대화형 인공지능 서비스의 도입이 미래의 교육과 사회에 끼칠 순기능과 역기능

1. 대화형 AI


대화형 AI는 자연어 처리 (natual language processing, NLP)를 머신러닝과 결합하는데 이러한 NLP 프로세스는 머신러닝 프로세스와 함께 계속적인 피드백 루프로 흘러 들어가 계속 AI 알고리즘을 향상한다. 대화형 AI에는 자연적인 방식으로 처리하고 이해하고 응답을 제공하도록 지원하는 주된 구성 요소가 있다. (류태호, 2017) 머신러닝 (ML)은 경험을 통해 스스로 계속적으로 개선하는 일련의 알고리즘, 기능, 데이터 세트로 구성된 인공지능의 하위 분야이다. (류태호, 2017) 입력량이 많아질수록 AI 플랫폼 머신은 패턴을 더 잘 인식하게 되고 이러한 패턴을 예측에 활용한다. 자연어 처리는 대화형 AI에서 사용되는 머신러닝의 도움으로 언어를 분석하는 최신 방법이다. 머신러닝 이전에는 자연어 처리 방법론이 언어학에서 컴퓨터 언어학 그리고 통계적 자연어 처리 순으로 진화했다. 향후에는 러닝이 대화형 AI 의 자연어 처리 기능을 더욱 발전시킬 것이다. (류태호, 2017) NLP 는 입력 생성, 입력 분석, 출력 생성, 강화 학습의 네 단계로 구성된다. 비정형 데이터는 컴퓨터가 읽을 수 있는 형식으로 변환되며, 그 다음 적절한 응답을 생성…