당신은 ‘우가리트어와 선형문자B’를 해독한 AI를 골랐습니다. 원리를 파악한 뒤 고대 비문을 해독하세요.
_ 인터뷰
“해독은 정보가 거의 없는 채로 도전하는 번역이에요”
안녕하세요. 현재 구글 번역기의 기계 번역 모형을 만들고 있는 지아밍 루오입니다. MIT에서 박사후연구원으로 지내던 시절에 고대 문자를 해독하는 AI를 개발했습니다.
Q 연구를 소개해 주세요.
저는 기계 학습을 이용한 ‘자동 해독 프로그램’을 만들었어요. 시간의 흐름에 따른 언어 진화 패턴을 기계학습으로 분석해 고대 언어를 해독하지요. 해독은 각 문자가 실제로 무엇을 의미하는지 모른 채 고대 문자를 이해하려고 하는 작업이에요.
Q 고대 문자 해독에 어떻게 관심을 갖게 됐나요?
저는 학부 때 수학을 전공했어요. 하지만 정보학이나 컴퓨터과학 수업에도 흥미를 느끼고, 언어 쪽에도 관심이 많았답니다. 대학 졸업 후 MIT 컴퓨터과학 인공지능연구소에 들어가게 되면서 당시 지도 교수님이셨던 레지나 바질레이 교수님을 따라 고대 문자를 연구하게 됐습니다.
Q 수학이 연구에 많이 쓰였나요?
사실 연구 자체가 수학 분야라고 말하긴 어렵지만, 수학이 정말 중요한 역할을 했어요. 기계 학습의 특성상 많은 확률분포*를 다루는데 이때 수학을 많이 사용하거든요. 수학을 이용하지 않고는 기계학습을 처리할 수 없었을 거예요.
용어정리
* 확률분포 : 어떤 변수가 특정한 값을 가질 확률을 함수로 나타낸 것.
