신경 주의 메모리 모델
Neural Attention Memory Model
AI가 중요한 정보에 집중하는 능력과 필요한 정보를 저장해 두었다가 꺼내 쓰는 능력을 함께 설계한 개념
쉽게 말하면
신경 주의 메모리 모델은 AI가 지금 보고 있는 정보 중 어디에 집중해야 할지 판단하는 능력과, 나중에 다시 필요할 정보를 저장해 두었다가 꺼내 쓰는 능력을 하나의 구조 안에 함께 넣은 설계 개념이에요.
회의록을 쓰는 비서를 떠올리면 이해가 쉬워요. 비서는 회의 중 나오는 수많은 말 가운데 중요한 문장에만 형광펜을 긋고, 그 내용을 나중에 다시 찾아볼 수 있도록 노트에 정리해 둬요. 형광펜을 긋는 일과 노트에 정리하는 일을 따로따로가 아니라 동시에, 그것도 아주 빠르게 해내는 비서를 만드는 문제가 바로 이 개념이 다루는 문제예요.
오늘날 챗봇이 긴 글의 앞부분을 참고해 뒤쪽 문장을 자연스럽게 잇거나, 이전 대화를 기억해 다음에 이어가는 것도 이 두 가지 능력의 조합 위에서 작동해요. 다만 컴퓨터 저장 장치처럼 무한히 담아두는 게 아니라, 정해진 용량 안에서 무엇을 남기고 무엇을 버릴지 계속 선택해야 한다는 점이 사람의 기억과 비슷하면서도 다른 대목이에요.
직접 해보기
챗봇과 대화하면서 이 능력을 직접 느껴볼 수 있어요.
- 여러 주제를 섞어 챗봇과 대화를 시작하세요.
- 대화 중간에 사소한 정보 하나를 슬쩍 끼워 넣어보세요. 예를 들어 '참고로 나는 파란색을 좋아해'라고요.
- 몇 차례 다른 이야기를 더 나눈 뒤 '내가 좋아한다고 한 색이 뭐였지?' 라고 물어보세요.
- 정확히 답하면 그 정보에 주의를 기울이고 기억해 둔 것이고, 틀리거나 모른다고 답하면 그 정보가 대화의 저장 한도를 벗어났거나 애초에 붙잡지 못한 거예요.