"책상을 먹는다"라든지 "컵을 고발한다"라고 하는 사람이 상식적으로 있을 수 없다고 생각하는 행동들을 해버리는 인공 지능(AI)에게 상식을 주입하기 위해, 연구자는 "AI에게 Wikipedia를 읽게한다"라는 것이 밝혀지고 있다.
방에 들어가 의자를 보면, 뇌는 "앉을 수 있습니까?"나 "올릴 수 있나요?"라고 판단하지만, "이것이 마실 수 있습니까?"나 "이것이 프로그래밍 할 수 있을까?"등은 생각하지 않는다. 이러한 인간 다운 사물의 판단에 대해 브리검 영 대학에서 컴퓨터 과학을 가르치는 데이비드 윈 게이트 교수는, "특정의 동사가 특정의 명사와 자연적으로 한쌍이되고, 대부분의 동사는 임의의 명사와 함께 의미가 없는 것을 인간은 직관적으로 이해하고 있다"고 설명하고 있다.
"책상 위에있는 모니터에 대해 생각해보십시오. 모니터를 "보거나", "전원을 켜거나", "들어올려 던지거나"는 가능하지만, "고발하거나", "정당화하거나", "정정하거나" 하는 것은 할 수 없다. 마찬가지로, 당신은 "왕위를 물러나"거나 "숭배" 될 수 있을지도 모르지만, 스마트폰처럼 당신을 "잠금해제" 할 수 없고, 당신의 "날짜를 결정하다" 또는 "수확" 할 수 없습다"라고 특정 동사는 특정 명사와 만 결합 할 수 없음을 윈 게이트 교수는 예를 들면서 설명하고 있다.
그러나 "어떤 명사와 어떤 동사가 결합하는지?"라는 직감을 AI는 가지고 있지 않다. 예를 들어 놓여져 있는 것이 의자인지 전화기인지를 구별 할 수있는 AI 에이전트는 여러가지가 있지만, 그 물체가 무엇에 사용되는 것인지까지 이해할 수는 지금까지 거의 없다는 것. 그래서 윈 게이트 교수는 3명의 학생과 함께, AI에 "어포던스"를 이해시키는 방법을 개발하고 AI 관련의 국제 회의에서 그 내용을 발표했다.
https://news.byu.edu/news/researchers-use-wikipedia-give-ai-context-clues
"기계 학습의 연구자가, 구조화되어 있지 않은 환경에서 로봇과 AI 에이전트를 개발하면 개발된 AI는 모든 종류의 미친 조합을 시도하기 시작한다. AI는 인간이 가지는 일반 상식적인 이해가 부족하기 때문에, 책상을 먹으려고 몇시간 동안 도전을 계속하는 로봇이 완성되어 버릴 수도있다."고 말하는 것은 연구에 참여한 학생 중 한명 인 벤 머독 씨.
핸드 코딩에서 AI에 "어떤 명사에 어떤 동사를 결합하면 의미가 통하게 되는가"를 이해하는 것은 어렵고, 작업 전체를 침체시키는 데에도 도움이된다. 그래서 브리검 영 대학 연구팀은 선형 대수학과 Wikipedia를 사용하는 방법을 취한 것 같다. Wikipedia를 "최신언어를 사용하여 방대한 데이터베이스를 제공해주는 플랫폼"이라고 생각해 문장에서 단어를 조사해 알고리즘을 도입하고, AI가 인간과 같은 "상식적인 지식"을 갖출 수 있도록 할 셈이다. 윈 게이트 교수는 실제로 "AI가 인간과 같은 상식적인 지식을 갖추게됐다"고 언급한 바 있다.
연구에서 개발 한 선형 대수학과 Wikipedia를 가진 AI의 학습 방법의 정확성을 확인하기 위하여 인간의 플레이어와 AI 에이전트가 텍스트의 상호 작용하는 텍스트 기반의 게임을 하고있다. 게임은 AI 에이전트가 상황을 제시하고, 플레이어가 문장으로 응답하는 것으로, AI에 Wikipedia를 읽게했는데, 16회중 12회에서 AI의 성능을 향상시킬 수 있다. 물론 Wikipedia를 읽게해도 AI 에이전트는 실수를 하지만, "산타가 불도저를 운전하는 것은 아니다"라고 연구에 참여한 낸시 풀다 씨.
윈 게이트 교수들의 연구팀의 최종 목표는 전 세계를 돌아다니며, 지적으로 상호 작용할 수있는 안드로이드의 구축을 지원하는 것이라고 한다. 이러한 안드로이드의 용도로 윈 게이트 교수는 "간호 로봇"을 들었고, "내 안경을 따다 줘"라고 말한 로봇이 "안경이 어디 있느냐?", "얼마나 무거운 것인가?", "어떻게 드는 것이 최선인가?" 등을 모두 이해하고 요구(안경을)를 충족시킬 수 있게된다고 설명하고 있다.