제네바 대학의 연구원들은 서면 지침만으로 작업을 학습한 다음 해당 작업을 사전 교육 없이 동일한 작업을 수행할 수 있는 다른 인공지능(AI)에 전달할 수 있는 인공 신경망을 모델링하는 데 성공했다. 이 과정은 인간이 지식을 학습하고 공유하는 방식을 모방하므로, AI 개발에서 중요한 진전을 의미한다. 그 연구팀은 인공지능 네트워크에 자연어 처리(NLP)를 장착했다. NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 것에 초점을 맞춘 인공지능의 하위 분야이다. NLP를 활용함으로써, AI 네트워크는 쓰여진 지시사항을 이해하고 그것에 기초하여 작업을 수행할 수 있다. 그 연구원들은 기존의 NLP 모델과 인간의 뇌에서 영감을 받은 신경망 모델을 사용하여 인공지능 네트워크를 훈련시켰다. 이 조합은 AI가 쓰여진 지시문을 해석하고 놀라운 정확성으로 작업을 실행하도록 하여, 평균 83 퍼센트의 성공률을 달성했다. 그러나 이 연구가 다른 점은, 단순히 AI의 작업 수행 능력뿐만 아니라 다른 AI에게 자연어로 설명하는 능력이다. AI 간의 이러한 "언어 대화"는 로봇 공학에서 협력과 지식 공유의 새로운 가능성을 열어준다. 그 연구원들은 언어 인식, 해석, 그리고 지시 기반 행동을 담당하는 인간 뇌의 영역을 모의 실험함으로써 인간과 같은 학습과 의사소통 기술을 가진 인공지능 모델을 만들었다. 이 큰 발견은 제조업에서 의료에 이르기까지 다양한 산업에 깊은 영향을 미칠 수 있다. 이 연구의 연구자들은 휴머노이드 로봇에 통합시키기 위해 더 복잡한 인공지능 네트워크를 만드는 그들의 작업을 기반으로 구상한다. 언젠가, 우리는 인간과 다른 인공지능 시스템을 이해하고 소통할 수 있는 로봇을 볼게 될 수도 있다.