인공지능 조교 질 왓슨에 대하여

미국의 조지아 공과 대학에서는 온라인 학습을 통해서 인공지능을 가르친다.

온라인 포럼에서는 학생들이 약 10,000개의 질문을 올리고, 인공지능 담당 교수인 아쇼크 고엘은 8명의 조교들과 함께 매해 약 300개 정도의 답변을 한다.

아쇼크 고엘 교수는 9번째 조교를 추가했는데, 그녀의 이름은 질 왓슨(Jill Watson)이다.

 

질 왓슨은 사실 사람이 아니고 IBM의 인공지능 시스템이다.

아쇼크 고엘 교수는 질 왓슨이 사람이 아닌 컴퓨터라는 사실을 알리지 않고 수업을 진행했다.

질 왓슨은 수업을 진행하면서 발생하는 학생들의 질문에 대해 빠르고 정확하게 답변했다.

그래서 학생들은 질 왓슨이 컴퓨터라는 사실을 전혀 인지하지 못했다.

 

어떻게 질 왓슨은 학생들의 질문에 빠르고 정확하게 답변하였을까?

그 해답은 바로 기계학습= 머신러닝(machine learning)에 있다.

기계학습은 말 그대로 기계(컴퓨터)에게 어떤 상황에서 어떤 행동을 하라고 가르치는 것이다.

2023.09.06 - [꿀팁] - 데이터 패턴을 통해 학습하는 머신러닝이란 (간단 정리)

 

 

질 왓슨을 예로 들어 설명해보겠다.

매해 인공지능 수업에서는 약 10,000개의 질문과 약 300개의 답변 데이터가 저장될 것이고, 해가 거듭될 수록 데이터의 양은 증가한다.

이렇게 저장된 질문과 답변 데이터를 이용해서 질 왓슨을 학습시킨 다음, 새로운 질문이 주어지면 질 왓슨은 학습한 질문 중에서 새로운 질문과 유사한 것을 찾는다.

이렇게 찾은 유사 질문에 대한 답변이 학생에게 제공되는 것이다.

컴퓨터를 이용해 이런 일련의 과정을 빠르게 실행하는 것이 바로 '질 왓슨'이다.

 

온라인 학습에서는 학생들의 질문에 대해 빠르고 정확하게 응답해 주는 것이 필요하다.

이러한 측면에서 질 왓슨과 같은 인공지능 기반의 조교가 도입된다면, 학생들이 온라인 학습에 더 집중하여 더 좋은 학습 효과를 나타낼 수 있을 것이다.