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(일본어 버전 참고 :이 글을 집필 한 Jim Hunter는 Greenwave Systems의 수석 과학자 겸 에반게리온 목록이다)
몇 년 전, 기술과 의사 소통 방법을 썼다 . 당시 주변에 있던 어플이나 전화, 자동차, 반자동 커피 메이커 등 편리한 도구를 사용할 때 경험하는 약간의 불편이 뭔가 혁신적인 것이 등장 아니라 될 것이라는 것은 분명했다. 이러한 연결 기기를 사용하는데 많은 유형과 스 와이프하거나 앱에서 관리 할 필요가 있었기 때문이다.
혁신적인 것이라는 것은 어느 정도 현실화되었다고 할 수있다.
음성으로 교환이 그 것이다. 지금 스마트 폰 음성 비서, 주택이나 자동차와 연결하는 스마트 스피커를 사용할 때 음성 작업이 큰 역할을하고있다. 이 음성 조작 기술의 발전은 현재 진행형이다. 그것은 대단한 일이있다. 그러나 상호 작용은 대화라고 부를 것은 아니다.
왜냐하면이 음성 작업의 대부분은 친구 나 동료들과의 열매가있는 대화 같은 것이 아니라 오히려 4 세의 아이에게 "말한대로하라"고 명령의 가까운 때문이다.
도구 사용 시작의 불편을 최소화하고 음성 기술을 최대한 이용할 수 있도록하기 위해서는 무언가가 필요하다. 그것은 "문맥에서 뜻을 짐작"것이라고 나는 생각한다.
문맥에서 뜻을 짐작한다는 것은 대화에서 무엇을 의도하고 있는지를 생각하게된다. 누가, 무엇을, 어디서, 언제, 같은 간단한 질문에 대답은 그렇게 어렵지 않으며, IoT는 우리의 생활에 관한 모든 정보를 도입하게되었다. 나는 이전에 미국의 심리학자 매슬로의 욕구 단계설 의 차트를 본 받아, IoT 디바이스에 필요한 것을 피라미드 식으로 묘사 한 적이있다. 기술 분석 기법을 이용하여 로직이나 예측하는 것을 학습하고 더 복잡한 것을 할 수있게된다는 것이다. Amazon의 Alexa, Apple의 HomePod 등에서 사용되고있는 음성 조작이나 자연 언어 처리 기술은 바로 IoT 디바이스에 필요한 것을 실현 예다. 실시간 으로 정보를 수집하고 복잡한 기능을 가지고 처리하는 예지 분석과 기계 학습을 통합하고있다.
그래도, Alexa 및 HomePod과의 상호 작용은 대화와는 부를 수 없다. 역에 서 있지만, 커뮤니케이션은 아직 초기 단계에 있고, 성장의 여지가있다.
왜냐하면 "어떻게" "왜"라는 깊이있는 질문이 대화에서 중요한 의미를 가지기 때문이다. 진정한 양방향 대화가 가능하려면 이러한 질문에 대한 답변을 여러 가지뿐만 아니라 학습하고 기억해야한다. Google은 그러한 방법 을 몇 가지 온라인 검색에 가져와있다. 그러나 자연스러운 대화를 실현하기 위해서는 아직 많은 과제가있다.
문맥에서 뜻을 이어받는 능력 개발, 그것이 연결 기기의 최종 목표
사람의 대화의 대부분은 요약되어있다. 대화의 양이 얼마나 있든, 교환에 분해 할 수있다. 명사 나 고유 명사를 대명사로 대체하는 것이 좋은 예이다. "Dave 휴가에 대해 물었을 때, Jane은"내가 그를 공항으로 데려다 지내다 "고 말했다." 이러한 문장은 이제 시작에 간단하고는 안 됨,이 경우 대화는 굉장히 부 자연스러운 것이된다. 매번 제대로 된 명칭을 사용가되면 창 어렵고 원활하지 않는다.
대화라는 것을 간단하게 정의 짓는, 그것은 감정과 아이디어의 캐주얼 교환하는 것이된다. 그것은 사람들이 의사 소통을 위해 자연으로한다. 허물없는 대화라는 것은, 맥락 적 요소가 크고, 또한 응축하고 포괄적 인 것이다. 이야기를 말하는 같은 요소도 포함된다. 대화는 곳곳에 비행하고 시간축도 움직인다. 새로운 것에 대해 정보를 교환 할 때, 과거에 공유 한 것을 기반으로 말할 수있다. 추측을 수반 할 수도 있고 엄격하게 대화에 집착하지 않고 좋은 것도있다. 이러한 대화 방법은 IoT에 넣어 진 것과는 완전히 정반대의 것이다. 기계에 의한 커뮤니케이션이라는 것은 코드에 근거한다. 그것은 이분법이며 공급원에 제약이 있으며, 학자 연하이다. 정보이지만, 문맥이라는 것에 부족하다. 너무 딸깍 너무해서 이야기를 이야기에서 멀리이다.
IoT를 활용할 때 우리가 느끼는 위화감은 이러한 접근 방식의 차이에 따른 것이다. 장치를 조작 할 때 새로운 응용 프로그램을 다운로드하고 실행 기간을 설정한다. 그리고 다른 장치를 위해 딴소리를 설정하고 업데이트를 반복한다. 그런 상태이기 때문에, 구입 후 2 주 장치는 서랍으로 사장들이라는 것이되는 것이다. 사람이 원하는대로 교환이 아닌 것이다.
기분 나쁨 과 개인 정보 보호 문제는 커녕 우리 주변의 정보를 지속적으로 수집하는 장치에 관해서 말하면, 인간이 좋아하는 회화가 가능하도록 문맥을 읽는 기술을 획득하고있다. 지향점은 사람이 언제든지 위화감없이 장치를 사용할 수있게되는 것이다.
앞으로 해결해야 할 과제는 머신에 인간과 같은 회화 능력을 갖게 할 것이다. 대화가 자연적인 것이되도록 문맥이나 추측, 그리고 형식 장미 않도록 불어 넣어야한다. 이러한 노력을 이미 시작하고있는 것이 방위 고등 연구 계획국 이며 Amazon 과 Google 이기도하다. 실제로 기술을 개발함에있어 가장 주력하는 것은 인터페이스의 사용 어려움을 어떻게 줄일 것인가하는 점이다. 그런 의미에서 말하면, 대화의 질을 높인다는 사용의 용이성에 직결된다.
IoT, 증강 현실, 어시스턴트 지능 (AI라는 말을 나는 Assistive Intelligence로 파악하고있다), 심지어는 모바일 기기 디스플레이의 소형화 및 확장, 전기 주위의 개선 등도 모두 질 향상을 추구 한 결과라고 할 수있다. 그 기술은 문맥을 읽을 궁극적으로는 자연스러운 대화를 할 수있는 기능을 개발할 수있는 것으로 생각된다. 이를 활용하면 우리의 삶은 대화 넘치는 것이된다. 그리고 일단 기술과 의미있는 대화를 경험하면 중독 될 것 것이다.