나는 평생 동안 하나의 질문을 붙들고 살아왔다. 인간은 어떻게 언어를 이해하는가. 단순히 들은 말을 반복하는 능력도 아니고 표면적인 패턴을 알아보는 것도 아니며 어떻게 언어를 현실 세계의 의미와 연결하여 이해하는가. 이 근본적인 질문은 언제나 내 연구의 중심에 있었다. 전문가 열 명에게 묻는다면 열두 가지의 서로 다른 대답이 돌아올지도 모른다. 그만큼 언어 이해란 정의하기조차 어려운 복잡한 개념이다.
그러나 인간에게 이해란 훨씬 단순하다. 말과 의미가 순간적으로 연결되는 바로 그 순간이다. 의미는 예측하는 것이 아니라 체험으로 다가오는 것이다.
인공지능이라는 단어가 유행어가 되기 훨씬 이전부터 나는 기억 구조와 인지 패턴, 그리고 인간 뇌의 아키텍처에 대해 연구해 왔다. 신경과학, 발달심리학, 언어학, 논리학, 수학 등 여러 분야를 넘나들며 기계가 언어의 의미를 어떻게 이해할 수 있는지라는 질문을 파고들었다. 대기업에서 개발팀을 이끌며 복잡한 시스템을 구축하면서도 마음속에는 늘 이 질문이 자리 잡고 있었다.
오랜 연구 끝에 내가 내린 결론은 많은 AI 연구자들이 기꺼이 받아들이지 않는 것이었다. 인간의 언어 능력은 통계로 설명되지 않는다는 사실이다. 인간은 엄청난 양의 데이터를 보지 않아도 되고 다음 단어를 확률적으로 예측하지도 않는다. 아이는 확률 계산을 하지 않고 수천 번의 발화를 듣고 소리와 의미를 연결하며 뇌의 패턴 구조를 통해 일반화한다. 그것만으로도 언어를 습득한다.
이 관찰은 나를 PATOM 이론, Pattern-Oriented Theory of Mind로 이끌었다. PATOM은 신경망이나 베이지안 모델, 통계적 트랜스포머가 아니다. 인간의 기억이 어떻게 패턴을 형성하고 저장하고 압축하고 재사용하는지를 모델링한 인지 아키텍처다. 패턴이 층처럼 쌓이며 의미 네트워크를 만들고 그 네트워크가 유연하고 창의적인 이해력을 만든다.
PATOM을 처음 컴퓨터에 구현했을 때 단 한 번도 본 적 없는 문장을 이해하고 응답하는 모습을 보며 나는 경계가 넘어가는 순간을 경험했다. 그것은 확률이 아니라 인지에 기반한 이해였다. 언어가 의미로 직접 연결되는 순간이었다. 올바르게 설계된 패턴 이해는 진짜 지능을 만든다는 확신이 생겼다.
그러나 당시 AI 분야는 더 거대하게, 더 많은 데이터, 더 강력한 계산이라는 방향으로만 달려가고 있었다. 나는 계속 말했다. 크다고 해서 더 똑똑한 것은 아니라고. 앵무새는 사람 말을 완벽하게 따라 할 수 있어도 그 의미를 이해하지는 못한다. 소량의 언어에만 노출된 아이도 “공 좀 줘”라는 말을 정확히 이해한다. 이해의 본질은 패턴의 접지, 즉 현실 경험과 연결되는 능력이다. 접지가 없다면 아무리 자연스러운 문장을 만들어도 그것은 이해가 아니다.
나는 수년 동안 논문을 쓰고 강연하며 영어, 중국어, 아랍어, 한국어 등 다양한 언어를 하나의 인지 구조로 처리할 수 있음을 보여주었다. 예측과 이해의 차이를 설명했고 인간의 뇌처럼 의미가 성장하고 압축되는 과정을 시연했다. 그러나 핵심이 하나 부족했다. 엔진은 완성되었지만 실제 세상에서 이 엔진의 힘을 발휘할 수 있는 도구가 없었다.
그 빈 공간을 채운 것이 바로 크리스 론스데일이었다. 그는 나와 다른 방향에서 같은 문제를 연구하고 있었다. 내가 기계는 어떻게 이해하는가를 연구했다면 그는 인간의 뇌는 어떻게 자연스럽게 언어를 습득하는가를 연구했다. 그의 설명을 들으며 나는 즉시 깨달았다. 그는 내가 이론적으로 구축해 온 구조를 인간 학습 환경에서 현실적으로 설명하고 있었다.
의미 중심 환경, 감정적 부담이 적은 상태, 멀티센서 입력에 의한 깊은 기억 형성, 자연스럽게 성장하는 이해의 패턴. 우리는 같은 현상을 서로 다른 방향에서 바라보고 있었다.
크리스는 새로운 뇌 기반 언어 학습 시스템을 만들고 싶다고 말했다. 학습자에게 실시간으로 반응하고 수준에 맞춰 자연스럽게 적응하며 실수에 대한 두려움 없이 연습할 수 있는 환경이 필요하다고 했다. 그 말을 들었을 때 나는 즉시 이해했다. 바로 여기에 인지 AI가 해야 할 역할이 있다. AI는 인간의 의도를 이해하고 문맥을 읽으며 자연스러운 방향으로 학습을 이끄는 다리가 될 수 있다.
이렇게 해서 Speech Genie의基盤이 만들어졌다.
Speech Genie는 챗봇이 아니다. 외형만 바꾼 LLM이 아니다. 세계 최초로 실용적 수준에서 구현된 인지 기반 인공지능 언어 학습 시스템이다.
Speech Genie의 AI는 통계적 예측으로 다음 단어를 고르지 않는다. 학습자가 무엇을 말하려는지 그 의미를 이해한다. 발화 패턴을 파악하고 문맥을 해석하며 학습자의 처리 능력에 맞춰 응답한다. 아이가 모국어를 익히듯 새로운 언어의 의미 패턴을 뇌 안에 형성하도록 돕는다.
많은 AI가 유창하게 말해도 자신이 말하는 내용을 이해하지 못하는 문제가 있다. Speech Genie의 인지 AI는 다르다. 단어 사이의 관계를 이해하고 의도를 추론하며 학습자가 말하고자 한 방향으로 자연스럽게 이끈다. 틀려도 부끄럽지 않다. AI는 판단하지 않고 이해하며 학습자를 부드럽게 이끈다. 마치 부모가 아이의 발화를 자연스럽게正しい方向に導くように。
인간の脳は언어を扱うとき驚くべき능력을発揮한다。무한한表現을丸暗記するのではなくパターンとして圧縮し、限られたデータから無限の生成力を生み出す。PATOM理論はこの仕組みそのものをモデル化している。Speech Genieは巨大なデータを必要としない。構造化されたパターンによって学習し適応し新しい表現を生み出す。この仕組みは軽量で効率的で安全性が高い。意味に基づく理解であるためランダムな誤りも起きない。
クリスの脳ベース学習と私の認知AI研究が融合したとき、最後のピースがはまったように感じた。人間はリラックスした状態で理解可能な入力を受け取り、ジェスチャーや聞こえ方など複数の感覚から自然に言語を学ぶ。AIは意味を理解し意図に基づいて学習を導く。この相互作用が直感的で自然で安全な学習環境を作る。
大人の学習者が最もつまずく理由は恐れだ。間違えることへの恐れ、恥をかく恐れ、発音を指摘される不安。これらは脳の柔軟性を奪い新しいパターン形成を妨げる。しかしSpeech Genieの中ではその恐れが消える。AIは判断せず理解し文脈に合わせて優しく導く。
Speech Genieのフィードバックは統計ではなく認知に基づく。「多くの人が次にこう言いがちだから」ではなく「あなたの意図はこうだと思います。合っていますか」と問いかける。この違いは模倣から理解への決定的な差だ。
プロジェクトを進めるほど私は確信する。これはAI史上初めて意味基盤のモデルを人間の学習に実際に適用する試みだ。人をだますのではなく人自身の知性を高めるためのAI。知識を並べるAIではなく理解を一緒に築くAI。人間の学習を支える認知パートナーだ。
言語は人間にとって世界を広げる最も強力な手段だ。新しい言語を習得すれば新しい文化、新しい機会、新しい人間関係が生まれる。言語は使えば使うほど豊かになる。Speech Genieはこの成長を直感的に加速する。人間の学び方とAIの理解のしかたが初めて本当の意味で連動するからだ。
なぜ今この技術を公開するのか。それは準備が整ったからだ。認知AIの基盤は完成し意味理解エンジンは安定しクリスの研究が最適な環境を用意した。私たちは言語学習システムを作っているだけではない。学びそのものの構造を再発明している。
Speech Genieは認知AIの終わりではない。これは始まりだ。AIが人間の理解を深める認知パートナーとなる未来。その第一歩がここから始まる。
この旅に参加することは単に言語を学ぶことではない。意味を重視する新しい知能観の誕生を共にすることだ。予測ではなく意味、模倣ではなく理解、相関ではなく認知。Speech Genieはあなたの知性を引き上げるためのツールだ。
言語は理解への扉であり理解は知能の基盤であり知能とは意味のパターンから生まれる。Speech Genieはそのパターンをあなたの中に育てていく。
– John Ball
