인공지능 챗봇에 대한 선문답 알고리즘의 데이터 -- 심리치료 상담챗봇을 중심으로 =The Possibility of Machine Learning Algorithms for Seon Encounter Dialogues in the ‘Chatbot’ Development -- With Reference to the AI Mental Health Chatbots
제4차 산업혁명=The fourth industrial revolution; 인공지능=Artificial intelligence; 챗봇=Chatbot; 선문답 알고리즘=Machine learning algorithms for seon encounter dialogs; 심리치료=Psychotherapy
摘要
이 논문은 제4차 산업혁명시대의 핵심기술로서 주목받고 있는 인공지능을 이용한 심리치료 상담‘챗봇’에 대하여 선문답 알고리즘의 데이터를 구축할수 있을 지에 대한 논의이다. 선문답과 알고리즘 사이에는 단순성, 목표지향성, 최적화성이라는 유사성이 있다. 이에 착안하여 ‘딥러닝’기술을 통해 방대한 선문답의 대화패턴에 ‘특징값’을 도출시켜 알고리즘화하고 그것들을 분류, 범주화시켜 데이터를 구축할 수 있다는 것이다. 그 범주화의 예로서 심리치료효과를 기대할 수 있는 해소알고리즘, 은유알고리즘, 화두알고리즘 등을 제시할 수 있다. 각 범주로 분류된 데이터들은 심리치료효과가 내포된 고유한 대화패턴을 보여준다. 현재의 심리치료 챗봇기술은 기존의 데이터 시스템 안에서만 자연어 학습과 활용을 하는 방식이다. 그러나 선문답 알고리즘의 데이터를 통해 그 일상적 답변 패턴을 넘어서는 창의적 답변패턴을 선문답의 논법으로부터 차용할 수 있다. 이를 통해 심리치료 챗봇은 광범위한 데이터를 확보하여 보다 효과적인 상담을 할 수 있고, 이용자들은 선불교 전통 속 선사들의 지혜에 보편적 접근이 가능해질 것이다.
This study is an examination about whether mental health chatbots using leading-edge AI technology in the fourth industrial revolution can incorporate a selection of algorithms producing human interactive data for Seon encounter dialogues (SEDs). This comes from the finding that such similarities as simplicity, goal-directedness, and optimization exist between SEDs and algorithms. Thus, “keywords” scanned from the vast SED-oriented conversational patterns could be algorithmized by using “deep learning.” It can, then, be clustered to build data sets. The possible domains of such mental “telepathy” may encompass algorithms that provide examples of non-logical mental representation, algorithms that provide metaphorical examples and algorithms that provide conversation topics (Hwadu). This data group might show individually unique dialogue patterns inclusive of psychotherapy effectiveness. The current chatbot metrics rely on natural language processing within the established database system; however, SED-specific algorithms reply with more creative keywords. This goes beyond conventional quasi-stereotyped response patterns. This means that SED algorithm『powered mental health chatbot can offer more effective counseling based on much more data, making them access the wisdom of meditation masters in the traditional Seon Buddhism.
目次
Ⅰ. 시작하는 말 41 Ⅱ. 인공 지능 챗봇과 불교: 인공지능의 설계와 시스템적 인간 43 Ⅲ. 챗봇의 활용과 진화 그리고 전망 46 1. 챗봇(chatbot)과 제4차 산업혁명 시대 46 2. 현재의 심리치료 상담 챗봇의 활용 46 3. 챗봇의 진화방식: 인공무능에서 딥러닝으로 48 4. 향후 전망 53 Ⅳ. 선문답의 알고리즘 데이터: 상호 유사성 54 1. 해소알고리듬 데이터 56 2. 은유알고리듬 데이터 58 3. 화두알고리듬 데이터: ‘의도된 무의미’ 61 Ⅴ. 심리치료 상담 챗봇과 선문답의 융합: 선문답의 적용 가능성 64 1. 분류 알고리즘과 대기설법 64 2. 인공지능 챗봇을 통한 심리치료의 장점과 단점 그리고 한계 65 Ⅵ. 맺는 말 67
