자연어 처리(NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능의 한 분야입니다. NLP의 역사는 1940년대로 거슬러 올라가는데요, 그 발전 과정을 함께 살펴보겠습니다.
1949년, 워런 위버(Warren Weaver)는 “Translation” 이라는 보고서에서 기계 번역의 가능성을 제시했습니다. 이는 NLP 연구의 시발점이 되었죠. 이후 1950년대에는 Georgetown-IBM 실험으로 러시아어를 영어로 자동 번역하는 데 성공했습니다.
1960년대에는 ELIZA라는 대화형 시스템이 등장했는데, 이는 제한된 패턴 매칭 기반이었지만 인간과 컴퓨터의 상호작용 가능성을 보여주었습니다. 1970년대에는 챗봇 PARRY가 개발되어 정신분열증 환자와 비슷한 대화를 수행할 수 있게 되었죠.
1980년대에는 히든 마르코프 모델(HMM)을 활용한 음성 인식 연구가 활발히 진행되었고, 1990년대에는 통계 기반 기계 번역과 최대 엔트로피 모델이 소개되었습니다. 이 시기에는 대량의 말뭉치를 활용한 통계적 방법론이 주를 이루게 됩니다.
2000년대 들어 조건부 랜덤 필드(CRF)와 같은 시퀀스 레이블링 기법이 제안되었고, 2010년대에는 딥러닝 기반의 NLP 연구가 큰 성과를 거두기 시작했죠.
2013년에는 Word2Vec을 통해 단어를 벡터로 표현하는 혁신적인 방법이 제시되었고, 2014년에는 Sequence to Sequence 학습으로 기계 번역에서 큰 성능 향상을 이루었습니다.
2017년에는 Transformer 아키텍처가 제안되어 어텐션 메커니즘 기반의 NLP 모델이 새로운 표준이 되었죠. 이를 기반으로 한 BERT나 GPT 같은 강력한 언어 모델들이 연이어 등장하게 됩니다.
그리고 2022년, ChatGPT의 등장으로 NLP 기술은 또 한 번의 큰 전환점을 맞이하게 되었습니다. 대화형 AI 시스템으로서 범용적인 자연어 이해와 생성 능력을 보여준 ChatGPT는 NLP 기술의 현주소를 보여주는 동시에 앞으로의 무한한 가능성을 시사하고 있습니다.
NLP 분야의 발전은 기술적 진보와 함께 인간과 컴퓨터의 소통 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 앞으로도 NLP 기술은 더욱 정교해지고 다양한 응용 분야에 활용되며 우리의 삶에 깊숙이 자리잡을 것으로 예상됩니다. 개발자로서 우리는 이러한 흐름을 잘 이해하고 적극적으로 활용해 나가는 자세가 필요할 것 같네요.