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“인공 지능의 반대편에 베팅하는 것은 어리석다”?
'AlphaGo’(알파고)와 이세돌 9단의 대결에 부쳐 – 두 번째
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| ▲ 구글의 알파벳의 인공지능이 수순을 탐색하고 결정하는 트리, 출처(구글) |
지난 2월 4일 아주대 전자공학과 감동근 교수의 'AlphaGo’(알파고)와 이세돌 9단의 대결에 부쳐' 가 오로뉴스에 게재되었습니다. 감동근 교수는 2월 6일 '2편'을 보내왔습니다. 2편에서 감동근 교수는 현재 알파벳에 적용된 인공지능 기술의 놀라운 성과와 능력치, 알고리즘을 알기쉽게 설명하고 '이세돌-알파고'대결의 향방을 예측합니다. '2편'을 게재합니다. - 오로바둑
'AlphaGo’(알파고)와 이세돌 9단의 대결에 부쳐 1편
'AlphaGo’(알파고)와 이세돌 9단의 대결에 부쳐 – 두 번째
1. 서론
첫 번째 글이 나간 이후 몇몇 인공 지능 분야를 연구하고 계신 지인들께서 최근 deep learning (딥러닝) 기법이 이룬 놀라운 성과들을 소개해주셨다.
사례 1: http://youtu.be/U_Wgc1JOsBk
사례 2: http://youtu.be/-R9bJGNHltQ
지난 글에서 컴퓨터의 인지 능력을 개와 고양이를 어렵게 구분하는 수준으로 여겼는데 요 며칠 딥러닝 분야를 공부하면서 내가 과문했음을 알게 됐고, 잘못 전달한 정보를 바로잡기 위해 두 번째 글을 쓰기로 했다. 나는 딥러닝 분야의 전문가는 전혀 아니지만 (내 전공은 반도체 시스템에서의 전자파 장해 문제이다) 내 눈높이에서 파악한 딥러닝 기법을 설명하고, 그것을 바탕으로 이번 대결과 그 이후에 벌어질 일들을 예상해보고자 한다.
2. 인공 신경망
이전 글에서 설명한 것처럼 사진을 보고 개와 고양이를 구분하는 등의 인지 문제를 규칙 기반 프로그래밍으로 접근하는 방식은 규칙을 (모든 예외를 포함해서) 정의하기도 어렵고 성능도 떨어진다. 이의 대안으로 제시된 인공 신경망 (artificial neural network)은 인간 및 인간과 유사한 동물의 뇌가 동작하는 방식에 관해 우리가 알고 있는 사실에서 영감을 받아 만든 것이다. 인간의 지능이 아무리 강력하고 신비한 존재라 하더라도, 물리적인 차원에서 보면 뇌 안에 시냅스로 연결된 뉴런들이 주고받는 전기 신호의 상호작용으로 벌어지는 현상이다. 즉, 특정한 순간 인간의 정신 상태는 복잡한 신경망 내에서 어떤 뉴런들이 활성화되어 있느냐로 나타낼 수 있다. 그렇다면 이러한 현상을 흉내 냄으로써 지능도 흉내 낼 수 있지 않을까 하는 시도인 것이다.
파블로프는 개에게 먹이를 줄 때마다 종소리를 들려주면 나중에는 종소리만 들어도 개가 침을 흘리게 된다는 실험을 통해 ‘조건 반사’라는 일종의 학습 능력을 증명했다. 이 실험을 신경망 이론으로 설명하면 그림 1과 같다. 원래 개는 음식을 봐야 침을 흘린다. 이는 무조건적인 반사 행동으로, 뉴런 1이 시각 신호에 의해서 활성화되면 그 신호가 시냅스 1을 통해 뉴런 3에 전달되고 그 결과 침 분비 신호가 근육으로 보내진다. 그런데 개에게 음식을 줄 때마다 종소리를 들려주면, 시냅스 1이 활성화될 때마다 시냅스 2도 활성화되고, 그 결과 시냅스 2가 강화된다고 설명한다. 나중에는 시각 신호 없이 청각 신호만 줘도 뉴런 2의 활성 상태가 시냅스 2를 통해 뉴런 3에 전달되고 결국 침이 분비되는 것이다.
▲ 그림1
직관적인 설명을 위해 간단하게 도식화한 위 모델을, 지능을 구성하는 더 복잡한 기능을 흉내내기 위해 확장해서 프로그램으로 구현한 것이 다음 그림 2와 같은 인공 신경망이다. 각각의 노드 (실제 신경망의 뉴런에 해당)가 하는 역할은 아주 단순해서, 자기보다 앞 단의 노드들이 내놓은 출력값에 각각 가중치 (시냅스의 결합 세기에 해당)를 곱한 다음 모두 더해 특정 값을 넘으면 활성화된다 (즉, 다음 단으로 신호를 출력한다).
▲ 그림2
인공 신경망의 핵심은 바로 각 노드가 사용하는 가중치에 있다. 아직 ‘학습’을 전혀 거치지 않은 인공 신경망은 무작위로 설정한 가중치를 갖고 있다. 이를 갖고 입력 값을 처리했더니 옳지 않는 출력 값이 나왔다고 하자. 이번 실수를 올바른 결과로 바로잡기 위해 자기가 가진 노드 가중치들을 조금씩 조정하는 것이 인공 지능에서 말하는 ‘학습’이다. 반복되는 실수와 학습을 거칠수록 인공 신경망의 정확도는 향상된다.
3. 알파고
바둑에서 다음 수를 결정할 때 모든 경우의 수를 따지는 것은 슈퍼 컴퓨터에 몬테 카를로 탐색 기법을 적용하더라도 턱도 없이 불가능하다. 그러나 사람은 돌의 형태에 따라 떠오르는 몇 가지 급소(흔히 일감, 이감이라고 하는)를 중심으로 탐색(수읽기) 공간을 효과적으로 줄여 나간다. 이 과정은 고도로 추상적인 지능 활동이다. 현재의 모양을 간략화해서 특징을 찾아내고, 기존에 알고 있는 모양과 유추해서 급소를 찾아내야 하기 때문이다. 또한, 판 전체의 배석 관계에 따라 부분적인 형태에 따른 급소가 정수가 아닌 경우도 많다.
이러한 고도의 패턴 인식 문제를 푸는데 유력한 방법이 그림 2의 은닉 층(hidden layer)을 다수 개 사용한 인공 신경망 (deep neural network 혹은 deep learning) 기법이다. 바둑의 경우에는 현재 돌의 배치와 다음 착점을 나타내기 위해 최소한 19 x 19개의 입력(input) 노드와 19 x 19개의 출력(output) 노드가 필요하다. 특정 입력(현재 상황)으로부터 특정한 출력(다음 수)이 어떻게 결정되는지 도무지 알 수는 없지만 (단순한 수식으로 표현할 수는 없지만), 앞서 설명한 대로 이는 고도로 추상적인 지능 활동이므로 입력 층과 출력 층 사이에 다수의 중간 단계를 넣어 흉내 내고자 한 것이다.
인공 신경망에서 ‘학습’이란 시행착오를 통해 각 연결의 가중치(계수, coefficient)를 찾는 과정이라고 했다. (논문에 발표된) 알파고는 13개의 은닉 층을 썼다. 1층에 19 x 19개의 입력 노드가 있고 15층에 19 x 19개의 출력 노드가 있는데, 그 사이 2층부터 14층까지 층마다 수십~수백 개의 중간 노드를 둔 것이다. 그러면 노드 간 총 연결 수는 수백만 개에 이를 것으로 추측된다. 이러한 아이디어 자체는 이미 1970년대에 나온 것이다.
다만, 이 정도로 복잡한 신경망의 학습을 위해서는 막강한 계산 능력 외에도 풍부한 샘플(big data)이 필요한데, 컴퓨터 하드웨어의 끊임없는 발전과 인터넷 바둑의 활성화로 축적된 전자 기보가 이를 가능케 했다. 알파고는 KGS의 6~9단 유저들의 기보 16만 건에서 추출된 약 3천만 건의 데이터를 사용해서 수백만 개의 미지수(가중치)를 각종 최적화 기법으로 찾은 것이다. 각각의 중간 노드와 연결 가중치가 어떤 의미를 갖는 지는 이 문제를 푸는 데 별로 중요하지 않다. 딥 러닝 기법의 핵심은 컴퓨터가 취약했던 고도의 인지 문제를, 컴퓨터가 강력한 힘을 발휘할 수 있는 계산 문제로 치환하는 데 있다.
4. 알파고 vs 이세돌
판후위 2단과의 대결이 벌어졌던 작년 10월의 알파고의 기력은 비공식 대국에서 3승 2패를 거둔 것으로 볼 때 판후위와 비슷하거나 약간 센 정도로 생각된다. 여러 프로 기사들의 증언에 따르면 초일류 레벨과는 두 점 이상 차이가 난다.
내가 DeepMind의 알파고 개발자라면 3월에 있을 이세돌 9단과의 대결을 위해 알파고를 다시 학습(알파고2라고 하자) 시킬 것이다. 기존의 알파고(알파고1)는 KGS의 6~9단 유저들의 기보 16만 건을 닥치는 대로 학습했는데 이 중에는 절대 배워서는 안될 행마도 수두룩할 것이다. 이것이 최종 학습 결과(즉, 도출된 연결 가중치)에 어떤 식으로든 악영향을 끼쳤을 가능성이 높다.
그렇다면 알파고2는 보다 엄선된 기보 만으로 학습하는 것이다. 프로 기사들의 기보 만으로 한정한다든지, 샘플 수가 부족하다면 인터넷 사이트 기보 중에서 양질의 것을 추려서 추가하는 식으로 말이다. 적당히 돌아가는 인공 신경망이 있으면 왜곡된 샘플을 배제하기가 쉽다. 즉, 이미 상당한 기력을 갖춘 알파고1으로 하여금 각 기보를 평가하게 해서 참고할 가치가 있는 것만 자동으로 수집하게 할 수 있다.
또한 은닉 층의 개수를 늘리는 등 좀 더 복잡한 신경망을 시험해볼 수도 있겠다. 알파고1이 수백만 개의 연결(시냅스에 해당)을 갖췄지만 이는 하등 동물의 뇌에도 못 미치는 수준이다. 인간은 대뇌 피질에만 약 100억 개 이상의 뉴런이 10의 100만승 개나 되는 시냅스로 연결돼 있다고 한다. 알파고2가 3월까지 얼마나 강해질 수 있을지 궁금하다.
앞으로 딥 러닝 기법이 발전하고 컴퓨터의 연산 능력이 발전함에 따라, 또 엄선된 데이터베이스가 증가함에 따라, 알파고가 진화를 성공적으로 거듭한다면 궁극적으로는 초일류 프로기사의 ‘감각’을 갖출 수 있을 것이다.
3인 상담기로 벌어진 지난 금용성배 결승에서 우리의 박정환-김지석-이동훈 팀은 거의 완벽한 기보를 남기며 우승했다. 20xx년, 알파고10과 겨룰 당대 최고 기사는 100인 상담기를 상대하는 듯한 느낌을 받을 것이다. 작전의 일관성이 떨어질 소지가 있지만 알파고10의 초, 중, 종반에 어디 하나 빈틈이 없다면 선으로도 어려울 지 모르겠다.
단, 아무리 복잡한 신경망이라도 전혀 새로운 패턴이 입력되었을 때 황당한 값을 출력할 가능성은 여전히 유효하다. 그럴 일이 없기를 바라지만, 혹시 이세돌 9단이 궁지에 몰리면 초반 괴초식으로 승부를 걸어봐야 한다.
누군가 “인공 지능의 반대편에 베팅하는 것은 어리석다”고 했다지만, 나는 이세돌 9단의 승리를 고대한다. 바둑에는, 수백만 개의 별 의미도 없는 가중치를 계산하는 것으로는 극복할 수 없는, 더 높은 차원의 무엇인가가 있다고 믿고 싶기 때문이다!
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 luciole |
｜ 2016-02-10 오전 7:29:00 [동감0] 
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그렇군요..... 가만히 생각해 보니,
더 이상 인간의 기보로 학습 할 필요도 없겠군요...
예를 들어 자기와 비슷한 기력의 AlphaGo들끼리 서로 바둑을 두며 (수 천만판씩) 서로 새
로운 수를 시도하고, 보다 완벽한 수를 찾게 되고 서로 기력이 향상되는 상황이라고 볼 수
있는거네요...
...... 인간이 따라 올 수 없는......
영화 터미네이터 상황이 멀지 않았네.....
최종 AI 컴퓨터의 결론은 인간은 지구와 우주에 위험한 존재들 이라던가?!
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 재끼고 |
｜ 2016-02-08 오후 10:36:00 [동감0]
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언젠가는 AI 가 인간을 지배하는 날이 오리라는 생각이 들지만, 아직은 초보 단계라고 본다. 그러나 이번 대결은 컴터의 승리가 확실하다. ㅎㅎ
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 한결푸름 |
｜ 2016-02-08 오후 5:31:00 [동감1]
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뭣이 이기든 대단하기도 하고 별 것 아니기도 하다.
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| 민들레88 |
｜ 2016-02-08 오전 9:53:00 [동감0]
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input을 어떻게 하느냐에 따라 컴퓨터의 능력은 10급이 될수도, 절대고수가 될수도 있겠지요.
만일 수천만판이 입력되어 있고 각각 경우의 모든 수와 각각의 수에서 최선을 찾도록 input되어있는 컴퓨터가 나온다면 인간이 이길 방법은 없다고 봅니다.
이세돌구단은 실수없이 최선의 수를 둔다면 현재 싯점에선 컴을 이길수도 있지 않을까, 하지만 컴퓨터는 점점 진화되고 결국 인간에 앞설것이라 봅니다.
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| 홍성범 |
｜ 2016-02-08 오전 9:16:00 [동감0]
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김동근교수의 글은 나름대로 충분한 설득력이 있으며, computer가 인간 두뇌의 오묘함을
따라잡을수 있을까? 흥미로움을 자극합니다. 나도 무슨 학문적인 근거는 없지만 그냥 느
낌으로 이세돌9단이 computer를 이길것 같습니다. 그리고 알파고는 이세돌의 주특기 흔들
기가 통하지 않을것이라고들 하는데, 이세돌의 흔들기에서 나오는수는 떡수가 아닙니다.
충분이 효과를 보리라고 보며, 초반 포석부터 손해가 없는 흔들기수를 이세돌선수는 찾아
낼수있는 천재 기사임을 믿어 의심치 않습니다.그리고 인간대표인 이세돌선수가 com에
이기는것을 바라지만,설사 진다고 하더라도, 무슨 명예에 손상이 있을것이라거나, 바둑대
회가 의미가 없어진다는등 헛소리들이 나돌기도 하는데, 그건 당치도 않은소리입니다. c
omputer는 인간이 만든기계이고 어떤경우에도 인간보다 우위에 설수 없는것입니다.
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| 소마필사 |
｜ 2016-02-08 오전 12:42:00 [동감0]
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이세돌의 주특기 흔들기가 컴에게는 전혀 먹히지 않는다. 사람은 심리적으로 위축되기때문에 흔들기가 통하지만 컴은 그렇지 않다..
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| 대자리 |
｜ 2016-02-07 오후 5:53:00 [동감0]
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전번 글도 그렇고 너무 나간 느낌이다.인공지능의 특성과 인간과의 가장 큰 차이 정도면 도움이 됐을 것이다.이세돌은 이런 글에 너무 신경쓰지 않는 게 좋을듯하다.그냥 평소처럼,인간 강자와 두는 것처럼 두면 된다고 본다.1국을 두고 나면 나름 판단이 설 것이다.
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| 카이잽 |
｜ 2016-02-07 오후 6:53:00 [동감0]
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■□●○ 또한, 알파고는 자체 대국으로 4일(96시간)에 100만 판을 둬
1시간(3,600초)에 1만 판, 즉 1초에 3판을 시물레이션 가능
ㅡ 그 3천만 판에서 벗어난 수가 나올 경우에 대비함
■□●○ 3천만 판이 기억돼 있고 그 기억에 없는 상대의 신수가 나오면 1분 장고? 끝
에 180판을 둬본 후 다음 착수 결정한다는 말
(인간의 모든 신수가 모조리 떡수임을 증명)
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| 카이잽 |
｜ 2016-02-07 오후 6:07:00 [동감0]
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■□●○ 이 글의 필자가 알지 못 한 것은 알파고의 학습 앨거리듬ㅡ
시초 16만 판을 검색트리로 해 각 판의 끝 수(평균 200수)까지의 각 수에서 출발해
새로운 판을 형성해 그 3천만(16만x200) 판으로 새로운 검색트리를 조직
따라서, 인간 최고수가 어떤 수를 두더라도 그 검색트리에 걸려 도저히 못 헤어남
(각 판마다 부여된 백승/흑승 표시에 따라 검색된 판들 중 이긴 판의 착수를 따라감)
* 이긴 판이 여럿일 경우 다수결로 착수 결정
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| foxair |
｜ 2016-02-07 오후 3:23:00 [동감1]
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알파고 두점 치수의 극복과 동률의 변수..이세돌 프로가 한번 실수하고(사람이니 착각이나 수읽기 실패 가능), 알파고의 승부패로 역전의 발판이후 동률이 되면서 앞으로의 승부는 알 수 없음.
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| eflight |
｜ 2016-02-07 오후 1:28:00 [동감1]
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그나저나 쎈돌은 이 시대의 승부사가 맞는 것 같다.
조훈현 이창호 국수 이후로 승부사로서 누구보다 뛰어난 자질을 갖추고 있기도 하지만
시대가 그를 다시 승부사로 곧추 세워주고 있다고 할까
다소 침체되려고하는 그를 구리와 부활한 십번기로 큰 승부를 겨루게하고 이기고
또 14년이나 어린, 바둑 실력은 떨어지나 상대를 긁어놓는 실력은 뛰어난 커제와
대결하게 만들고 또 그게 다소 어이없게 실패하자마자 이번엔 뛰어난 인공지능과의 대결!
무난하게 이기고 응씨배까지 낚는다면 오히려 50대까지 롱런할지도 몰라...
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| 호구666 |
｜ 2016-02-07 오후 12:52:00 [동감0]
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어떤 정신병자가 인공지능[고철]반대편에 배팅이 어리섞다고하였는지 밣혀 주시고요?아마 그정신병자는 도박사로서 자신의 배당율때문에 수작을 부리는 더러운 사기꾼이 않일까 사료됩니다,하여간 결과는 나올테니 그때봐야 알겄지만 야비하게 중간을 선택하진 맙시다,
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 카이잽
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아래 카이잽. 더 프라핏
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| 호구666 |
｜ 2016-02-07 오후 12:47:00 [동감0]
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종말의 문명은 국가에까지 개망신 시키는 사기꾼 황우석이며 인간의 폐해입니다,문명이 인간을 이롭고 편하게 해준다고 하지만 사실은 인간[자연]을 파괴하는것이 자연입니다 보이스피싱이 문명이고 비행기간 문명이라면 인간을 피로로 살기어려운 궁지에 봉착할것입니다,
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| 호구666 |
｜ 2016-02-07 오후 12:42:00 [동감0]
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인간은 자연이며 문명은 자연의일부 지구의 혹성 달도 분석 못하며 지구내에서의 분화 폭발 지진. 해일.태풍같은 자연의 분노에 문명은 어떤 대응을 할수 있나요?문명은 속수무책이며 파괴되고 더러운 쓰래기만 남길뿐입니다,
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 덤벙덤벙 |
｜ 2016-02-07 오후 12:35:00 [동감2]
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KGS의 유단자 6~9단의 기보 16만개를 알파고에 저장하였다고 하는데 그래보아야 이세돌 한 명에는 못 미친다. 기계는 기계일뿐, 인간의 무궁무진한 상상력에는 따라올 수 없다고 본다. 구글에서 마케팅 측면에서는 성공하였는지 몰라도--이미 광고 효과만 하여도 1백만불 이상을 뽑았다--, 바둑은 체스가 아니다. 제한 시간 3시간에 1분 초읽기 1~5회면 이세돌 9단이 절대로 지지 않는다. 판후이같은 프로 1,000명이 이세돌과 붙어서 이길 수 없는 이치와 같다고 본다.
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기전불패
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승부의 세계에서 절대라는 말은 성급하게 할말은 아니라고 봅니다. 저도 이세돌9단이 이기길 바라는 바둑팬으로서 3대1정도로 조심스러운 관측을 해 봅니다
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덤벙덤벙
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기전불패님, 맞습니다. 絶對라는 말은 恒常 操心스럽게 써야되는 單語가 맞습니다. 이번 일을 契機로 바둑의 國際化가 이루어지면 정말 좋겠습니다. 누가 바둑의 起源을 韓民族으로 보기도 하였지만 西洋애들의 장난같은 체스에 比해 越等하고 卓越한 深奧한 바둑의 境地가 全世界에 알려지는 機會가 되었으면 합니다. 그렇게만 된다면 棋士들도 平均年俸이 5,000萬원이 아니고 테니스나 골프처럼 5億, 50億원 될 날도 올 것입니다.
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알랑깡숑
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알랑깡숑
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컴퓨터는 인간의 적이 아닙니다. 또한 그리 멀지 않은 시일 내에 바둑에서 컴퓨터가 인간을 이길 거고요. 인간의 상상력이 무한하다는 것도 하나의 해석일 뿐이고요, 근거는 없는 이야기입니다. 인간이란 것도 역사 안에서는 고정된 것이 아니라 하나의 흐름일 뿐이에요. 지금 우리가 '인간은 이런 것이다'라고 하면서 믿고 있는 인간의 모습이 나중에도 같은 게 아니란 말입니다. 세상 이치의 울타리를 이렇듯 좁게 보면 미래를 살 수가 없어요. 인간이 더 보잘 것 없어지는 거고, 그렇다고 믿고 계시는 '인간의 무궁무진한 상상력'도 발휘될 수 없죠.
물론 컴퓨터가 인간을 바둑에서 이기고 나면 바둑의 취미적 가치는 많이 줄어들겠군요. 그런 의미에서 조금 늦게 그런 날이 왔으면 좋겠긴 해요.
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| 호구666 |
｜ 2016-02-07 오후 12:35:00 [동감0]
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결국 이분도 노랑내나는 물드신 서양물에 젓은분이실수밖에 없으시군요?문명이라?문명이 자연을 지배할것이란 밑음을 같은 분이시군요?그러나 그것은 밑음일뿐일 가능성이 농후합니다 솔직히 말해봅시다,문명이 인간에게 어떤 도움을 주엇나요?냉정히 따져보면 문명은 인간에게 온갖 패해만주는 애물의 근본입니다,,
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 킬러의수담 |
｜ 2016-02-07 오후 12:14:00 [동감3]
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지나치게 전문적인 부분도 있었지만
알파고의 학습능력에 대한설명이 있어서 좋았습니다.
얼마나 더 강해져서 나타날지 기대됩니다.
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카이잽
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카이잽
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카이잽
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카이잽
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카이잽
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카이잽
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5조각 난 글을 삭제 후 아래에 하나로ㅡ 죄송함
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카이잽
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■□●○ 이 글의 필자가 알지 못 한 것은 알파고의 학습 앨거리듬ㅡ
시초 16만 판을 검색트리로 해 각 판의 끝 수(평균 200수)까지의 각 수에서 출발
해
새로운 판을 형성해 그 3천만(16만x200) 판으로 새로운 검색트리를 조직 ㅣ
따라서, 인간 최고수가 어떤 수를 두더라도 그 검색트리에 걸려 도저히 못 헤어남
(각 판마다 부여된 백승/흑승 표시에 따라 검색된 판들 중 이긴 판의 착수를 따라
감)
* 이긴 판이 여럿일 경우 다수결 또는 최단명국으로 착수 결정
■□●○ 또한, 알파고는 자체 대국으로 4일(96시간)에 100만 판을 둬
1시간(3,600초)에 1만 판, 즉 1초에 3판을 시물레이션 가능
ㅡ 그 3천만 판에서 벗어난 수가 나올 경우에 대비함
3천만 판이 기억돼 있고 기억에 없는 상대의 신수가 나오면 1분 장고? 끝에 180
판을 둬본 후 다음 착수 결정한다는 말
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카이잽
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■□●○ 인간의 모든 신수가 모조리 떡수임을 증명한다는 말
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| 현묘구현 |
｜ 2016-02-07 오후 12:04:00 [동감0]
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이게 말이 안되는게 학습능력이 있어서 양질의 기보에서 취사선택 한다는게, 아니 프로기사
들도 선악구별이 안되는 상황이 수두룩한데 지금 배우고 있는 프로그램이 좋은 수법을 취사
선택한다? 그게 되려면 위에서 내려다봐야 되는건데 말이 안되는 모순.
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