페이스북 AI 연구팀, 실험 통해 색깔 이름 붙여지는 원리 밝혀내
실험 반복하며 두 AI 소통하기 위해 노력... 반복 거쳐 색상 이름 생성
인간 언어의 특성 공유하는 AI 기반 통신 시스템 개발 가능성 보여줘

인간의 언어로 색을 표현하는 방법은 일관되다. 예를 들어 빨간색, 주황색이라는 구별되는 단어를 갖고 있지만, 주황색 안에서 색 차이에 따라 구분되어 사용되는 단어는 제한적이다. 주황색에 속하는 색상 이름들이 존재해도 일상에서 사용되지 않는다.

인간은 최소한의 노력으로 정확한 의사소통을 하기 위해 언어를 최적화하기 때문이다. 색상 이름의 가짓수를 늘리는 것은 효과적인 의사소통을 저해한다. (관련 논문)

24일 페이스북 AI에서 딥러닝 기반 인공 신경망이 인간의 언어와 유사한 색 명명 시스템으로 색상 이름을 생성하는 것을 발견했다고 밝혔다.

페이스북 AI의 통신 게임 도식화. 색상 가짓수는 다양하지만 인간은 일상생활에서 7가지 무지개색을 주로 사용한다. 이를 페이스북 AI가 인공 신경망 실험을 통해 증명했다. (사진=페이스북 AI 블로그)
페이스북 AI의 통신 게임 도식화. 색상 가짓수는 다양하지만 인간은 일상생활에서 7가지 무지개색을 주로 사용한다. 이를 페이스북 AI가 인공 신경망 실험을 통해 증명했다. (사진=페이스북 AI 블로그)

 

페이스북 AI는 스피커와 수신기 두 개의 신경망을 구축하고 서로 통신 게임을 하도록 했다. 먼저 스피커가 보라색 칩을 받아 'blap'으로 이름을 짓고 수신기에게 보낸다. (그림 참조) 다음 수신기는 'blap'을 듣고 1번과 2번 중 어느 색깔을 가리키는 것인지 선택한다. 수신기가 1번을 선택하면 성공을, 2번을 선택하면 실패로 정한다.

처음에 스피커는 무작위로 단어를 만들어 수신기에 전송한다. 게임을 반복할수록 성공률을 올리기 위해 스피커는 수신기가 맞추기 쉽게 색상 이름 가짓수를 조정한다. 게임 종료 후 성공률이 가장 높은 60개의 스피커와 수신기를 선별해 색상 명명 시스템을 분석했다. 그 결과 사람이 일상에서 사용하는 색상 이름의 가짓수와 비슷한 분포도를 보였다.

색상 명명 시스템이 복잡할수록 색상 하나당 차지하는 용량이 커진다. 늘어난 용량은 스피커의 정보 전송 능력을 저하시켜 실패율이 증가한다. 예를 들어 주황색을 '칸탈루프', '시에나', '다홍색' 등으로 다양하게 만들수록 수신기의 정답률은 떨어졌다. 스피커는 정확성을 유지하기 위해 색상 이름의 다양성을 줄였다.

이러한 실험은 인간이 의사소통을 할 때, 상대에게 명확한 의사 전달을 하기 위해 다양성을 줄이고 한정적으로 합의된(uniformed) 색 표현 방식을 선택한다는 것을 보여준다.

인간 언어와 인공 신경망 생성 언어의 정확성, 복잡성 분포도. (사진=페이스북 AI 블로그)
인간 언어와 인공 신경망 생성 언어의 정확성, 복잡성 분포도. (사진=페이스북 AI 블로그)

 

페이스북 AI 연구팀은 "언어는 인류의 독특한 특징이지만 우리는 아직도 언어의 핵심적 특성에 대해 잘 이해하지 못하고 있다. 우리 연구는 첨단 AI 모델이 실제 응용 분야뿐만 아니라 인간의 언어학과 인지 과학에 대한 과학적 실험 도구로 유용하다는 것을 보여준다."라고 말했다.

이번 연구를 통해 인간의 언어가 효율적인 시스템이라는 것을 보여준다. 인간의 행동을 모방한 계산 모델을 연구하고 해부해 효율적인 통신 시스템이 발생할 수 있는 조건을 설명할 수 있다.

공통 과제를 달성하기 위해 협업하는 인공 신경망은 인간 언어의 특성을 공유하는 AI 기반 통신 시스템을 개발 가능성을 증명했다.

 

AI타임스 정윤아 기자 donglee0408@aitimes.com

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