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일상적인 대화, 벡터·행렬로 수치화 가능하죠

“벡터와 행렬은 컴퓨터에 인간의 언어를 가르치는 언어 교과서다.” 이 말을 들으면 어떤 생각이 드나요? 우리가 일상적으로 사용하는 말과 글이 수학적 구조, 특히 벡터와 행렬로 표현된다는 사실은 다소 놀라울 수 있습니다. 그러나 이는 자연어처리(Natural Language Processing), 즉 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 소통할 수 있도록 하는 기술의 핵심 원리입니다. 단어와 문장은 단순히 나열된 기호가 아니라, 컴퓨터가 처리할 수 있도록 수학적 데이터로 변환됩니다. 그리고 이 과정에서 벡터와 행렬은 복잡한 언어 체계를 명확하고 효율적으로 다룰 수 있는 강력한 도구로 사용됩니다. 오늘은 자연어처리가 어떻게 수학의 도움으로 발전해왔는지, 그리고 이 과정에서 벡터와 행렬이 어떤 역할을 했는지 살펴보겠습니다.단순히 계산을 빠르게 처리하거나 그림을 그리는 도구로 사용되던 컴퓨터가 점차 인간처럼 언어를 이해하고 소통하는 도구로 발전할 수 있다면 어떨까요? 초기의 연구자들은 컴퓨터에 인간의 언어를 이해시키기 위해 단순한 방법을 사용했습니다. 수많은 ‘if’ 조건문을 작성해 컴퓨터가 특정 단어와 상황에 따라 반응하도록 학습시키려 한 것입니다. 그러나 이 방식은 한계가 명확했습니다. 언어는 복잡하고 유연하며, 단어의 의미는 문맥에 따라 달라지기 때문에 모든 상황을 ‘if’ 조건문으로 정의하는 것은 불가능에 가까웠습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 컴퓨터가 언어를 수학적으로 다루고, 의미를 수치로 표현하는 새로운 접근법이 필요하게 되었습니다.각 사물의 그림에 이름표(label)를 붙여서 컴퓨터가 그림을 배울 수 있도록 하는 방법을 생각해보았습

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그림·소리 데이터화에 최적…'딥러닝 혁명' 일으켜

행렬은 17세기에 이르러 수학자들에 의해 더욱 체계적으로 구조화되었습니다. 당시 수학자들은 행렬을 단순히 숫자의 배열로 인식하는 것을 넘어, 이를 연립방정식과 선형 변환을 처리하는 강력한 도구로 정립하려 했습니다. 이러한 체계화 과정은 19세기 아서 케일리와 제임스 실베스터의 연구로 완성되며 현대적인 행렬 이론의 토대를 마련했습니다.단순 계산을 빠르게 하기 위해 주판 같은 수작업 도구를 사용했고, 17세기에는 블레이즈 파스칼이 덧셈과 뺄셈을 자동으로 처리할 수 있는 계산기를 발명했습니다. 이후 고트프리트 빌헬름 라이프니츠는 곱셈과 나눗셈까지 가능한 기계를 개발하며 계산 도구를 한 단계 발전시켰습니다.19세기에는 찰스 배비지가 기계적으로 수학적 계산을 수행하고, 조건문과 반복문을 활용해 프로그래밍이 가능한 기계를 구상했습니다.1945년에 개발된 ENIAC은 데이터를 처리하기 위해 이진법을 사용했는데, 0과 1이라는 단순한 입력 체계가 전자회로 설계를 단순화하고 연산을 빠르게 처리할 수 있게 했습니다. 이후 컴퓨터는 더 작은 크기와 강력한 연산 능력을 갖추기 위해 발전했으며, 1950년대 트랜지스터의 발명과 1960년대 집적회로(IC)의 개발로 컴퓨터는 빠른 연산과 복잡한 데이터를 처리할 수 있게 되었습니다.행렬은 데이터를 직사각형 배열로 정리해 복잡한 문제를 단순화하는 데 유용했으며, 이를 기반으로 프로그래밍 언어를 좀 더 쉽게 설계할 수 있었습니다. 특히 1950~1960년대에는 포트란(Fortran) 같은 고급 프로그래밍 언어를 개발함으로써 행렬 연산을 자동화하고 복잡한 계산을 간단한 명령으로 구현할 수 있게 되었습니다. 이러한 언어는 행렬 연산을 간편하게