기계가 번역을 할 수 있을까?

[이덕하]

기계가 번역을 할 수 있을까?

이덕하

2010-01-30

번역 기계 놀이.. 1

초창기 인공 지능 연구자들의 오판.. 3

인간에게 쉬울 뿐이다.. 4

번역은 왜 어려운가?. 4

기계 번역은 불가능한가?. 5

번역 기계 놀이

다음은 『원영희 교수의 일급 번역교실』의 chapter 07에 나오는 예문이다. Google 번역기(http://translate.google.co.kr)를 이용해서 그것을 한국어로 번역한 다음, 그 번역문을 다시 영어로 번역하고, 그것을 다시 한국어로 번역하는 식으로 반복했다. 마지막으로 나온 결과가 참 가관이다.

The spring we were married my sister was pregnant. She telephoned from the hospital one evening in late April saying she was going into labor. I told her I’d be right over and dashed to tell Cliff.

“But if you leave, I’ll be stranded here without a car,” he objected.

“Cliff, she’s my sister. I have to be with her!”

“No!” he said. “You do what I tell you.”

“Please, this means a lot to me, I.” Cliff struck me across the face with such force that I fell to the floor. When I looked up, his eyes were glazed over with animal hate. But then they flooded with tears and he dropped to the floor to comfort me.

우리는 내 여동생이 결혼을했다 봄 임신했다. 그녀는 어느 날 저녁에 병원에서 4 월 하순, 그녀가 진통이 와서 말하는 전화. 전 그녀에게 줄 바로 이상 클리프에게 그랬어요.

"하지만 당신이 떠나면, 난 여기서 차없이는 꼼짝 못하게 될거야"고 반대했다.

"클리프, 그녀는 내 동생이야. 나는 그녀와 함께 해요! "

"안돼!"고 말했다. "당신은 내가 당신이 무엇을 말하지 않는거야."

"제발,이 많은 나한테 어떤 의미가, 나"클리프 얼굴 전체와 같은 강제로 나를 삼진 내가 바닥에 떨어졌다. 때, 그의 눈을 동물 증오에 유약을 바른 올라 보았다. 그런데 그들은 눈물로 홍수 그는 바닥에 나를 안위 하시 나 감소했다.

We were married last spring, my sister was pregnant. She's one evening in late April at the hospital, saying she was going into labor call. I give her more than it did to Cliff.

"But if you leave, I'll stop at nothing chaeopyineun here," he protested.

"Cliff, she is my sister. I'm with her!"

"No!" He said. "You tell me what you gonna do."

"Please, I have a lot of sense to me, and" Cliff faces, such as the full force struck me as I fell to the floor. When his eyes glazed up hatred and saw the animals. So they flood with tears, he fell to the floor, they comfort me do you.

우리는 지난 봄, 내 여동생이 임신 결혼했다. 그녀는 어느날 저녁, 4 월 하순에 병원에서, 그녀는 노동 통화 거라고 말하 잖아. 난 그녀에게보다 클리프 짓을 더.

"하지만 당신이 떠나면, 난 아무것도 chaeopyineun 여기에서 그만하겠다"고 항의했다.

"클리프, 그녀는 내 동생입니다. 난 그녀와 함께 해요!"

"안돼!" 그는 말했다. "당신은 어떻게 할 것인지 말해."

내가 바닥에 떨어졌다 "제발, 내가, 그리고 감각이 많다"클리프, 전군 같은 얼굴이 나를 당했다. 그의 눈은 증오를 글레이즈과 동물을 보았다. 눈물로 그래서 그들은 홍수, 그는 바닥에 떨어진, 내가 어떻게 그들이 편안하게.

We last spring, my sister married a pregnancy. She was one evening in late April at the hospital, she did say that Labor would call. Cliff, I did better than her.

"But if you leave, I will stop at nothing chaeopyineun here," he protested.

"Cliff, she is my sister. I'm with her!"

"No!" He said. "You tell me what to do."

I fell to the floor, "Please, I and a lot of sense," Cliff, my face was the same army. His eyes glazed and the animal saw the hate. So they flood with tears, he fell to the floor, how they comfort me.

우리는 지난 봄, 내 여동생이 임신을 결혼했다. 그녀는 어느날 저녁, 4 월 하순에 병원에서, 그녀는 노동이라고 부릅니다 뭐래했다. 클리프, 내가 그녀보다 더 않았다.

"하지만 당신이 떠나면, 난 아무것도 chaeopyineun 여기서 멈추지 않을 것"이라고 항의했다.

"클리프, 그녀는 내 동생입니다. 난 그녀와 함께 해요!"

"안돼!" 그는 말했다. "당신이 뭘해야할지 말해."

난 바닥에, "제발, 난 감각이 많지,"클리프, 내 얼굴에 같은 군인했습니다했다. 그의 눈을 윤기나는 동물을 싫어 보았다. 눈물로 그래서 그들은 홍수, 그는 바닥에, 그들이 어떻게 나를 안위 하시 나 감소했다.

초창기 인공 지능 연구자들의 오판

초창기 인공 지능 연구자들 중에는 컴퓨터가 인간이 하는 일이면 뭐든 다 하는 날이 조만간 올 것이라고 본 사람이 많았다고 한다. 저명한 인공 지능 연구자가 시각 메커니즘 만들기를 대학원생에게 숙제로 내 주었다는 이야기가 전설로 전해지고 있다. 그 전설이 사실인지는 모르겠지만 당시의 분위기를 잘 보여주는 일화다. 반면 21세기의 시각학자들은 인공 지능이 인간의 시각을 흉내 내는 일이 가까운 미래에는 거의 불가능에 가깝다고 생각한다.

초창기에는 곧 훌륭한 번역 기계가 나올 것이라는 예측이 많았다고 한다. 하지만 위에서 살펴보았듯이 아직 멀었다. 물론 돈을 내야 쓸 수 있는 더 좋은 번역기의 실력은 조금 더 낫겠지만 인간의 눈 높이에서 보면 도토리 키 재기다.

반면 인공 지능 체스의 경우에는 눈부시게 발전해서 Deep Blue가 이미 1997년에 세계 체스 챔피언을 이긴 적이 있다.

보통 사람들에게는 세계 체스 챔피언을 이기는 것이 보는 것이나 번역하는 것보다 훨씬 더 어렵다. 초창기 인공 지능 연구자들이 인공 지능의 발전 속도를 과대평가한 이유 중 하나는 아마 인간이 아주 힘들어하는 일 예컨대 미적분 문제 풀기를 컴퓨터가 이미 당시에도 잘 했기 때문인 것 같다. “인간이 어려워하는 것을 컴퓨터가 잘 하는데 인간이 쉽게 하는 것을 못할 이유가 무엇인가?”라고 생각했을 법하다.

인간에게 쉬울 뿐이다

다른 도구의 도움 없이 초음파를 이용해 “보는” 일이 박쥐에게는 아주 쉽다. 하지만 인간에게는 불가능한 일이다. 다른 도구의 도움 없이 하늘을 나는 일이 갈매기에게는 아주 쉽다. 하지만 인간에게는 불가능한 일이다. 초음파 이용이 박쥐에게 쉬운 이유는 그 자체가 쉽기 때문이 아니라 박쥐(정확히 말하면 박쥐의 직계 조상)가 그런 일을 잘 하도록 오랜 기간 진화했기 때문이다. 하늘을 나는 것이 갈매기에게 쉬운 이유는 그 자체가 쉽기 때문이 아니라 갈매기가 그런 일을 잘 하도록 오랜 기간 진화했기 때문이다.

인간은 많은 일들을 아주 쉽게 한다. 어떤 것들은 진짜 일 자체가 쉽기 때문일 것이다. 하지만 많은 경우 엄청나게 힘든 일임에도 인간이 쉽게 하는 이유는 인간이 그런 일을 잘 하도록 오랜 기간 진화했기 때문이다.

외국어만 잘 배우면 인간은 누구나 번역을 쉽게 한다. 물론 전문 번역가처럼 매끄럽게 번역하지는 못하고, 전문적인 내용일 때에는 번역을 못하는 경우도 있지만 일상적인 내용일 때에는 그럴 듯하게 번역한다.

인간이 이렇게 할 수 있는 이유는 엄청나게 복잡한 언어 처리 메커니즘 또는 언어 학습 메커니즘이 진화했기 때문이다. 인공 지능이 번역을 제대로 하도록 하기 위해서는 이 언어 처리 메커니즘들 중 많은 부분을 몽땅 만들어야 한다.

번역은 왜 어려운가?

얼핏 생각해 보면 번역 기계를 만드는 것이 별로 어려워 보이지 않는다. 외우는 것이야 컴퓨터가 인간보다 잘 하는 경우가 많다. 사전을 통째로 외우는 것이 인간에게는 사실상 불가능하지만 컴퓨터에게는 쉽다. 문법을 배우는 것도 별로 어려워 보이지 않는다. 컴퓨터는 상당히 복잡한 프로그래밍 언어를 “이해”해서 컴파일도 하고 실행도 한다.

만약 문법과 의미가 이분법적으로 칼 같이 나뉠 수 있다면 번역이 훨씬 쉬울 것이다. 컴퓨터는 해당 문장의 의미는 이해하지 못하더라도 문법만 파악해서 정확히 parsing(문장 해부)한 다음에 그대로 다른 언어로 옮기면 되기 때문이다. 하지만 parsing 과정에 의미론이 개입된다. 왜냐하면 두 가지 또는 그 이상으로 해석될 수 있는 경우가 많기 때문이다. 프로그래밍 언어는 이런 식으로 애매하게 해석될 수 없도록 설계되었다. 하지만 인간이 쓰는 자연어는 그렇지 않다. 따라서 의미를 정확히 알지 못하면 parsing조차도 제대로 할 수 없다.

게다가 한 단어가 여러 가지 의미로 쓰인다. 사전을 보면 10 개 이상의 항목으로 뜻 풀이를 해 놓은 경우도 많다. 어떤 단어가 동사로 쓰이기도 하고 명사로 쓰이기도 하기 때문에 상황은 더 복잡해진다. 한 단어가 뜻할 수 있는 여러 의미들 중 정확한 것을 선택하기 위해서는 문장의 의미를 파악해야 한다. 그리고 문장의 의미를 정확하게 파악하기 위해서는 해당 문단 또는 해당 책 전체의 맥락을 파악해야 한다.

인간이 이 모든 것을 그럴 듯하게 해낼 수 있는 이유는 엄청난 양의 상식과 전문 지식이 있기 때문이다. 어려운 전문 서적의 경우에는 해당 분야를 공부하지 않은 사람이 번역할 수 없다. 그 이유는 문장 해석에 전문 지식이 필요하기 때문이다.

기계 번역은 불가능한가?

컴퓨터가 제대로 번역하기 위해서는 단어의 의미와 문법에 대한 지식뿐 아니라 엄청난 양의 상식과 전문 지식이 있어야 한다. 다른 말로 하면 인간처럼 생각할 수 있어야 한다. 따라서 번역 기계의 완성은 인공 지능의 완성과 동등하다고 해도 큰 과장은 아니다.

결국 “기계가 번역할 수 있는가?”라는 문제는 “기계가 인간만큼 똑똑해질 수 있는가?”라는 문제와 거의 동등하다. 따라서 번역가들은 번역 기계가 자신의 일자리를 빼앗을 것이라고 특별히 걱정할 필요가 없다. 번역기가 번역가의 일자리를 빼앗을 때가 되면 모든 직종의 일자리가 컴퓨터에게 빼앗길 것이다.

하지만 나는 기계 번역이 가능하다고 본다. 그 이유는 컴퓨터가 결국 인간보다 더 똑똑해져서 물리학 연구도, 작곡도, 도덕 철학 연구도, 소설 창작도 인간보다 더 잘 날이 올 것이라고 믿기 때문이다.

이것은 인간의 지적 능력을 과소평가하는 것이 아닌가? 인간이 하는 지적인 것들이 너무 낮은 수준이라서 금방 흉내 낼 수 있다고 보는 것은 아닌가? 아니다. 오히려 나는 인간의 엄청난 지적 능력을 믿고 있다. 인간의 지능, 적어도 극소수 천재들의 지능은 너무나 뛰어나서 인간의 지적인 능력을 복제하는 엄청난 일도 해 낼 수 있을 정도라도 나는 믿는다.

[neonatas]

시멘틱 온톨로지 기술이 기계 번역에 효과적으로 적용될 수 있을 만큼의 성과를 낸다면 상당 부분 가능할 것 같습니다. 물론 충분한 온톨로지 인프라가 갖춰지는 것은 또 다른 문제기는 하지만요. 참고로 미국은 온톨로지 인프라 구축을 국가 사업으로도 진행하는 걸로 알고 있습니다. 제한된 온톨로지 사전내에서 인간의 추론 결과와 비슷한 것을 기계가 해내도록 하는 성과들도 많이 나오고 있구요. 결국, 누적된 정보나, 복잡도의 문제 인건가? 라는 생각과 합께 매우 흥미롭게 지켜보고 있습니다.

[이덕하]

정보를 많이 누적해도 인간처럼 생각하지 못하면 금방 한계를 보입니다. 조금만 꼬아 놓으면 헤매죠.

[neonatas]

네.. 저도 그 부분을 온톨로지 인프라가 갖춰지는 것과는 별개의 대상으로 보고 있습니다. 컴퓨터쪽에서 발전할 수 있는 건 복잡도 라고 보고 있구요.

[이정언]

하지만 기계에게 유머를 바라는 것은 불가능하리라 생각합니다. 기계에게 우리가 흔히 말하는 센스를 바라는 것은 그야말로 무리!

[neonatas]

저는 이런 가정을 해봅니다. 내가 기계어로 작성된 프로그램 내장 방식으로 돌아가는 최초의 컴퓨터를 봤을 때, 지금의 복잡하고 화려한 컴퓨터 어플리케이션들이 만들어 질 수 있다는 것을 상상이나 할 수 있었을까? 상상력이 풍부한 누군가는 가능했을지 몰라도.. 최소한 저는 상상할 수 없었을 것 같습니다. 그러나 현재 저는 엄청나게 복잡한 어플리케이션들을 사용하고 있고 이것은 불과 반세기만에 이루어진 일입니다. 이 진보의 속도는 제가 무언가를 불가능할 것이라고 자신있게 말할 수 없게 만듭니다. ㅜ.ㅜ

[hunk]

인간도 기계이므로 유머감각을 가진 기계를 만드는 것은 불가능한 일이 아닐겁니다 다만 그게 언제 나올지 그걸 모를 뿐이죠

[Seokha Kang]

유머감각을 프로그램화 하는 것은 그리 어렵지 않을 것 같습니다. 유머의 패턴을 찾아서 설계하면 되니까요. 물론 완벽하진 않겠지만요. 사실 완벽한 유머란 없는 것 같습니다. 100명 중 100명을 웃길 수 있는 유머가 있을까요?

기계가 인간수준의 지능을 언젠가는 갖게 될테고 그러면 번역도 잘 할 수 있겠지요. 그게 언제가 될런지는 전혀 모르겠습니다.