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점점 강해지는 알파고의 원리는?

2016/3/30 16:40
조회:18941

   

사진 - 한국기원


알파고와 이세돌의 세기의 대결이 끝난지 보름이 지났지만 그 여운은 아직 가시지 않았다. 섬뜩한 것은 알파고는 지금 이 순간에도 점점 더 강해지고 있다는 사실이다.


그러면 알파고는 어떻게 나날이 강해질 수 있는 걸까? 바둑판은 가로, 세로 각각 19줄로 이루어지며 총 361개의 착점을 가진다. 바둑을 두는 인공지능을 설계할 때 가장 원시적인 방법으로는 상대가 한 수를 뒀을 때 나머지 360개의 착점 모두의 승률을 고려하는 브루트 포스(Brute-Force Tree Search) 기법이 이용된다. 알파고 이전에 세계 체스 챔피언 카스파로프와 대결을 벌였던 딥 소트(Deep Thought)와 딥 블루(Deep Blue)는 원시적인 브루트 포스 방식을 사용했다.


브루트 포스 개념도


여기서 한 단계 더 나아가면 몬테 카를로(Monte-Carlo Tree Search) 기법을 이용하는데 주된 로직은 바로 무작위 표본 추출이다. 무작위로 추출한 표본 집단으로 대국의 승률을 가늠하는 것이다. 인간 퀴즈 챔피언과 대결을 펼친 IBM 인공지능 컴퓨터 왓슨의 제작에 참여했던 감동근 아주대 교수는 왓슨까지도 몬테 카를로 방식을 이용했다고 말한다.

그렇다면 알파고는? 알파고는 바둑에 특화된 인공지능인 만큼 조금은 다른 로직을 사용한다. 바로 패턴 인식. 바둑을 두는 사람들은 알겠지만 바둑인들 사이에서는 ‘바둑은 형태가 중요한 스포츠’라는 인식이 기저에 깔려 있다. “바둑은 모양이 좋아야 한다” “모양 나쁜 수를 두느니 판을 엎겠다” 등의 말이 실제로 언급된 사례가 있을 정도로 모양새를 중요시한다. 알파고는 바로 이 패턴을 인식한다. 승률이 높은 대국에서 나오는 모양새를 인식하고 그 패턴을 만들려고 한다는 것이다. 간단히 이야기하자면 인간의 인지 학습을 알파고에서는 복잡한 방정식을 통해 연산으로 그 패턴을 만드는 것이라 할 수 있겠다.


대국 장면

그러나 알파고가 나날이 강력해지는 비결은 따로 있다. 바로 비지도 학습. 일명 ‘딥 러닝(Deep Learning)이라고 부르는 이 학습 기법을 통해 알파고는 스스로 공부한다. 예를 들어 어떤 패턴을 인식하고 전환된 방정식에 수치 변화를 준다. 즉 미세한 패턴 변경이 일어나는 것. 수치를 바꾸기 전과 바꾸고 난 후의 승률 변화는 알파고가 학습을 함으로써 같은 대국 상황이 벌어진다 해도 수를 달리 두는 것이다. 마치 사람이 오답노트를 만들어 푼 문제는 또 안 틀리려고 하듯 말이다. 때문에 알파고는 지금도 그 실력이 일취월장하고 있는 것이다.

한편, 5국을 마친 지난 15일, 한국기원은 알파고에 명예 프로 9단 단증을 수여했다. 이세돌 9단에 4대 1로 완승한 알파고의 실력이 정상 프로기사의 실력인 ‘입신(入神)’의 경지에 이르렀다고 판단했기 때문이다.


사진 - 한국기원

일각에서는 인공지능이 터미네이터 속 스카이넷이 되는 것 아니냐는 우려의 목소리를 내놓기도 하는 상황이다. 그러나 인공지능 전문가들은 이 같은 우려에 대해 일축한다. 감 교수는 “요즘 인공지능은 오직 한 영역에 특화되어 만들어진 인공 지능”이라고 하며 “이 인공지능들은 다른 영역과 교차하는 사고를 할 수 없기 때문에 인공지능보다는 보다 현실적인 위협들(테러, 바이러스 등)에 대한 대책 등을 고심해야 할 때”라고 말했다. 


MAXIM 김민겸기자 press@maximkorea.net

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태그 : maxim,알파고,스카이넷,인공지능

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