컴퓨터는 어떻게 인간의 말을 이해할까?

우리가 일상에서 사용하는 자연스러운 말을 컴퓨터가 알아듣는 시대가 되었습니다.
"날씨 알려줘", "이 노래 제목이 뭐야?", "이메일 보내줘"라고 말하면 스마트폰이 척척 대답하는 세상입니다.
그렇다면, 말도 못 하고 감정도 없는 컴퓨터가 어떻게 인간의 말을 이해하는 걸까요?
그 과정을 차근차근 살펴보겠습니다.

1. 말은 곧 데이터다

우리는 ‘말’을 소리로 표현하지만, 컴퓨터는 오직 숫자만 이해합니다.
그래서 우리가 말한 문장은 컴퓨터가 이해할 수 있도록 숫자로 바꾸는 작업이 필요합니다.
이 과정을 **자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)**라고 부릅니다.

예를 들어,

“오늘 날씨 어때?”

이 한 문장은 컴퓨터에게는 전혀 낯선 기호일 뿐입니다.
이를 단어 단위로 나누고("오늘", "날씨", "어때")
각 단어를 숫자로 바꾸면, 컴퓨터가 비로소 분석할 수 있게 됩니다.

2. 단어에도 ‘숫자 주소’가 있다

단어를 숫자로 표현하는 방법은 다양하지만, 가장 널리 쓰이는 방식 중 하나는 **워드 임베딩(Word Embedding)**입니다.

‘사과’라는 단어를 예를 들어 보겠습니다.
컴퓨터는 ‘사과’를 [0.3, 0.7, 0.9, ...] 같은 숫자 배열로 기억합니다.
‘바나나’도 비슷한 벡터를 가지게 되죠.
이 숫자들이 서로 가까이 있으면 의미가 비슷하다고 판단합니다.

이처럼 컴퓨터는 단어를 숫자로 기억하고, 숫자 간의 거리로 의미를 파악합니다.

3. 문장을 이해하는 비결은 ‘문맥’에 있다

단어만 알면 충분할까요?
"은행에 갔다"라는 문장을 보면,
여기서 ‘은행’이 돈을 맡기는 곳인지, 물가의 강둑인지는 문장 전체의 문맥을 봐야 알 수 있습니다.

그래서 컴퓨터는 문장 전체의 흐름과 관계를 파악할 수 있도록 딥러닝이라는 기술을 사용합니다.
특히 **트랜스포머(Transformer)**라는 뇌 구조를 모방한 모델이 대표적입니다.
지금 여러분이 사용 중인 ChatGPT도 이 트랜스포머 기술로 작동합니다.

이 기술 덕분에 컴퓨터는 문장의 흐름, 질문의 의도, 상황의 맥락을 파악할 수 있게 되었습니다.

4. 컴퓨터는 '경험'을 통해 똑똑해진다

컴퓨터가 똑똑해지려면 수많은 글과 말을 미리 학습해야 합니다.
책, 뉴스, 웹사이트, 이메일, 블로그 등에서 수십억 문장을 읽고 익혀야 하죠.
이렇게 배운 것을 바탕으로 새로운 말을 만나도 적절히 대응할 수 있습니다.

사전학습: 일반적인 언어 능력을 익힘
미세조정: 의료, 법률, 시니어 등 특정 분야에 맞게 추가 훈련

우리 인간이 경험을 통해 배우듯이, 인공지능도 학습과 반복을 통해 성장합니다.

5. 컴퓨터의 이해는 ‘예측’이다

여기서 중요한 점이 하나 있습니다.
컴퓨터는 사람처럼 감정을 담아 이해하지 않습니다.
대신 지금까지 학습한 수많은 데이터를 바탕으로, 가장 가능성 높은 반응을 예측합니다.

예를 들어,

사람이 “안녕하세요”라고 말하면
컴퓨터는 “안녕하세요. 무엇을 도와드릴까요?”와 같은 대답이 가장 적절하다고 계산하여 보여줍니다.

이런 식으로 컴퓨터는 확률적인 계산을 통해 말에 반응합니다.

마무리하며

우리가 오늘처럼 인공지능과 자연스럽게 대화할 수 있는 건,
수많은 기술의 발전과 데이터의 축적 덕분입니다.
자연어 처리, 워드 임베딩, 딥러닝, 트랜스포머 같은 기술이
‘말’이라는 인간 고유의 소통 수단을 컴퓨터가 이해할 수 있게 만든 것이죠.

컴퓨터는 아직도 배우는 중입니다.
하지만 분명한 것은, 그 속도와 능력은 놀라울 만큼 빠르게 진화하고 있다는 사실입니다.