'AlphaGo'(알파고)와 이세돌 9단의 대결에 부쳐
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'AlphaGo'(알파고)와 이세돌 9단의 대결에 부쳐
| 감동근 2016-02-04 오후 07:11 [프린트] |
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1996년, 나는 물리학을 전공으로 선택했다. 뉴턴 역학은 라플라스가 “우주의 모든 입자의 위치와 속도를 안다면 우주의 미래를 예측할 수 있다”고 말한 것처럼 만물의 이치를 결정적으로 설명할 수 있을 것 같았고, 해밀턴 역학은 말초적인(외부에서 힘이 가해지면 즉각 가속도로 반응하므로) 뉴턴 역학에 비해 심지어 만물이 철학적으로 움직이는 것 같은 인상을 주는데 매료되었다. 그러나 이듬해 3학년이 되어 양자역학을 배우면서, 현상을 정확히 파악하면 미래를 예측할 수 있다는 결정론에 회의가 들었고, ‘우주의 모든 입자’는 커녕 입자수가 서너 개만 돼도 이들의 상호작용을 깔끔한 수식으로 풀어낼 수 없다는 데 크게 실망하고 방황했다.
그러던 중 우연히 TV에서 IBM의 체스 컴퓨터 ‘Deep Blue’가 세계 챔피언 개리 카스파로프(Garry Kasparov)를 역사상 처음으로 이기는 것을 보게 됐다. 나도 언젠가는 Big Blue (IBM의 별명)에서 슈퍼 컴퓨터를 만드는데 참여하고 싶다는 막연한 꿈을 갖고 전자공학으로 전공을 바꿨다. 그리고 그로부터 10년 뒤인 2007년에 뉴욕의 IBM 연구소에 입사하게 된다.
당시 IBM은 체스 다음으로 퀴즈를 푸는 슈퍼 컴퓨터 ‘Watson’을 개발하고 있었고 나도 이 프로젝트에 간접적으로 참여했다. 체스는 경우의 수는 많지만, 규칙과 목표 자체는 단순한 게임이다. 컴퓨터의 장점, 즉 극대화된 연산 능력이 빛을 발하기에 꼭 맞는 분야이다. 그러나 인간이 사용하는 자연어(natural language)는 규칙이 단순하지 않고, 같은 표현이라도 전체 맥락에 따라 의미가 달라지며, 온갖 비유와 역설적인 표현으로 가득 차 있어서 컴퓨터에게는 훨씬 어려운 분야로 여겨진다. 그러나 2011년 라는 퀴즈 쇼에서 Watson은 역대 최고의 출연자 두 명을 압도적인 차이로 물리친다. 퀴즈 쇼 당시 Watson은 인터넷에 연결되어 있지 않았지만, 출전 전에 백과사전 몇 세트와 위키피디아의 모든 페이지를 학습한 결과를 방대한 메모리에 담고 있었다.
Watson은 66 문제를 맞췄고 9 문제를 틀렸다. 맞춘 문제들 중에는 비교적 단순한 사실을 묻는 문제들도 있었지만, 쉽지 않은 추론이나 연상을 요구하는 문제들도 있었다. 예를 들면, ‘Also on your computer keys(컴퓨터 자판 위에도)’라는 제시어를 주고, “Proverbially, it’s where the heart is(마음이 머무는 곳-필자 의역)”라는 질문에 “Home.”이라고 답한 것처럼 말이다 (자판에 ‘Home’키가 있고, “Home is where the heart is”라는 구문이 있다). 그러나 인간 출연자가 쉽게 맞춘 것을 Watson은 틀리기도 했다. ‘U.S. cities’라는 제시어의 “Its largest airport is named for a World War II Hero; its second largest, for a World War II Battle.”라는 질문에 Toronto라고 답했는데 이는 캐나다의 도시다. 정답은 전쟁 영웅 O’Hare와 Midway 해전의 이름을 딴 공항들을 갖고 있는 시카고다. 나중에 Watson의 개발 책임자 Dave Ferruci는 미국에도 토론토라는 이름의 도시가 있고, 캐나다 토론토가 미 프로야구 아메리칸 리그에 속한 팀을 보유하고 있는 점 등이 Watson이 토론토를 걸러내지 못한 이유로 들었고, 또 다른 개발자 Chris Welty는 Watson이 “its second largest, for a World War II Battle”을 제대로 해석하지 못하고 ‘it’s (the) second largest’로 오해한 것 같다고 설명한 바 있다 (토론토는 뉴욕에 이어 북미에서 두 번째로 큰 공항을 갖고 있다).
2011년 가을 IBM을 퇴사하고 귀국해서 아주대에서 교편을 잡으면서 컴퓨터의 하드웨어 분야를 연구하기는 하지만, 직접적인 슈퍼 컴퓨터 개발이나 인공 지능 분야와는 한 발 떨어져 지냈다. 본업 외에 내가 가장 관심 있는 분야가 바로 바둑이다. 나는 한국기원 공인 아마 5단으로 2면기 내지 3면기로 두는 프로 사범님과의 지도 대국에서 넉 점으로는 지지 않을 자신이 있다. 넉 점으로 네댓 판 연승을 거둔 뒤로 최근에는 석 점에 두는데, 만약 이세돌 9단과 100만불이 걸린 바둑을 일대일로 둔다면 여섯 점에도 힘들 것 같다. 그런데 얼마 전 알파고 소식을 듣고 깜짝 놀랬다. 지금까지 최고의 바둑 컴퓨터는 기껏해야 나와 비슷한 수준이었는데, 알파고는 (정상급과는 실력 차이가 많이 난다 하더라도 여하튼) 프로를 호선으로 이기고 이세돌 9단에게 도전한다니!
우선 알파고와 판후위의 기보를 찾아봤다. 흑백 어느 쪽이 사람이고 컴퓨터인지 나로서는 구분하기 어려웠다. 둘 다 나보다 기력이 세다는 것은 느낄 수 있었다. 이 둘을 구분할 수 있는지 여부는 인공 지능에서 매우 의미심장한 문제이다. “컴퓨터가 생각할 수 있는가?” 내지는 “컴퓨터가 지능을 갖췄는가?”라는 질문은 모호하다. ‘지능’이 무엇인지 명확히 정의하기가 어렵기 때문이다. 그래서 인공 지능의 아버지로 꼽히는 앨런 튜링(Alan Turing, 영화 <이미테이션 게임>의 모델)은 ‘튜링 테스트’라는 것을 제안했다. 사람의 대화를 흉내 낼 수 있도록 만든 자연어 처리 컴퓨터가 있다고 하자. 이 컴퓨터가 사람 A와 대화한 지문을, 평가자인 또 다른 사람 B가 읽고 어느 쪽이 사람이고 어느 쪽이 컴퓨터인지 구별할 수 있는지를 따지는 것이 바로 튜링 테스트이다.
카카오톡이 나오기 전 MSN 메신저가 크게 유행했을 때, ‘심심이’라는 채팅하는 로봇(챗봇)이 있었음을 기억할 것이다. 심심이가 사람과 채팅한 기록을 아이디를 가리고 보더라도 금새 어느 쪽이 챗봇인지를 별로 어렵게 않게 구별해낼 수 있었다. 즉, 튜링 테스트에 따르면 심심이는 대화하는 지능을 아직 갖추지 못한 것이다. 튜링 테스트를 바둑에 적용하면, 알파고가 바둑 두는 지능을 갖췄느냐는 문제는 우리가 기보를 보고 알파고가 어느 쪽인지를 판별할 수 있는지 여부로 귀결된다. 이제 겨우 말하고 읽기 시작한 어린 아이가 대화문을 보고 어느 쪽이 심심이인지 찾아내기 어렵듯이, 기력이 약한 나로서는 알파고와 판후위를 구별하는 것이 당연히 어려울 것이다. 하지만 최근 세계 1인자로 인정되는 커제 9단이 인터뷰에서 밝힌 것처럼 초일류 기사들도 기보에서 알파고를 구별해내기 어렵다면, 기력과 무관하게 알파고는 “바둑 두는 지능을 갖췄다”라고 얘기할 수 있는 것이다.
알파고의 개발팀이 Nature에 발표한 논문에는 알파고와 판후위의 대결에 관해 좀 더 자세한 내용이 실려있다. 우선, 알파고는 판후위와 공식 대국 다섯 판 외에도 비공식 대국 다섯 판을 더 겨뤘다. 모두 중국룰(덤 7집반)을 적용하되, 공식 대국은 생각시간 각자 한 시간에 30초 초읽기 3회로, 비공식 대국은 생각시간 없이 30초 초읽기 3회만 갖고 뒀다. 일견 속기 대국일수록 컴퓨터가 유리할 것 같지만, 알파고는 공식 대국 다섯 판을 모두 승리한 반면 비공식 대국 다섯 판 중 두 판을 졌다.
이 점에서 알파고가 포석 단계 이후에 착수를 결정할 때 수읽기에 과도하게 의존하는 것으로 보인다. 알파고의 수읽기는 아직 완벽할 수가 없다. 체스에서 컴퓨터가 사람을 이긴 것이 20년 전이고 컴퓨터의 연산 능력은 그 뒤로도 지금까지 매 2년마다 두 배씩 발전해왔지만 컴퓨터가 아직도 체스를 ‘완전히 풀어내’지는 못했다. 완전히 풀어낸다는 것은, 종국까지 모든 경우의 수를 따져서 각 장면에서의 최선의 수를 특정할 수 있다는 것이다. 즉, “흑백 모두가 최선으로 두면 몇 번째 수에 이르러 어느 쪽이 이긴다(또는 비긴다)”고 말할 수 있다는 것이다. 예를 들어, 15줄 바둑판에서 두는 (3-3, 4-4 제한 없는) 오목에서는 이미 1993년에 백이 어떻게 응수하더라도 선착하는 흑이 무조건 이길 수 있는 수순을 찾아냈다. 체스는 오목보다 경우의 수가 훨씬 많아서 이제 겨우 기물이 흑백 합해 6개 남아있을 때 배치에 관계 없이 모두 풀렸고, 7개 남은 경우가 일부 풀린 정도다. 체스도 32개의 기물로 처음 시작할 때부터 풀기에는 아직 까마득한 시간이 필요하고, 하물며 체스보다 경우의 수가 훨씬 많은 바둑에서는 정말로 요원한 일이다.
물론 알파고의 계산(수읽기) 속도는 사람(일류 프로라고 하더라도)을 압도하지만, 프로는 착수를 결정할 때 수읽기에만 전적으로 의존하지는 않는다. 즉, 프로는 바둑 이론, 형태에 따른 급소 또는 흔히 ‘감각’이라고 부르는 직관을 통해서 안될 법한 수는 일찌감치 가지치기하고 될 법한 수만 집중적으로 따져본다. 알파고는 아직 이런 면에서 한참 떨어지는 것으로 생각된다. 알파고의 프로그래머들이 변변찮은 바둑 실력을 가진 것은 차치하더라도, 추상적인 바둑 이론, 예를 들면 ‘입계의완’ 같은 것을 어떻게 컴퓨터가 이해할 수 있도록 기호화(수치화)할 것인가? 또, 사람은 바둑 책에서 공부한 맥은, 실전에서 ‘비슷한 형태’가 나오면 곧잘 적용할 수 있다. 책에 나왔던 예제와는 약간 다르긴 하지만 같은 맥락이라는 것을 인지하는 것이다.
이러한 인지 분야는 계산 분야와는 달리 컴퓨터가 매우 취약한 분야다. 사진을 보고 개와 고양이를 구별해내는 것은 다섯 살 된 어린 아이에게 아주 쉬운 일이다. 그런데 개와 고양이를 구분하는 기준을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 한 번 만들어보라. 1) 고양이가 개보다 꼬리가 긴 편이다! -> 그런데 컴퓨터는 꼬리를 찾지 못한다. 2) 몸통에서 폭이 갑자기 좁아지는 부분이 꼬리다! -> 그럼 몸통은? …… 어찌어찌해서 겨우 컴퓨터가 꼬리를 찾을 수 있게 한다고 하더라도, 이런 규칙으로는 불행한 사고로 꼬리가 잘린 고양이는 절대 구분해내지 못한다. 그러나 우리 아이들에게는 이런 식으로 가르치지 않는다. 길 가면서 보이는 대로 이것은 고양이, 저것은 개 하는 식으로 몇 번 시범을 보여주면 아이들은 한 눈에(직관) 개와 고양이를 구분하는 것은 물론, 고양이가 개보다 꼬리가 긴 편이라는 특징도 파악한다(통찰). 사람의 이러한 학습 방식을 머신 러닝 기법이 흉내 내려고 하지만, 최신 기법을 적용해도 아직 컴퓨터의 정답률은 많이 떨어진다. 본론으로 돌아가면, 알파고는 바둑 이론이나 형태를 이해하지 못한 관계로, 수읽기 할 때 프로라면 처음부터 고려하지도 않았을 수들을 계산하느라 대부분의 연산 능력을 허비하므로 속기에서 오히려 약한 모습을 보인 것으로 생각된다.
알파고는 중반 이후 수읽기에 절대적으로 의존하는 것과는 달리 초반에는 기존 기보들을 통계적으로 분석한 결과를 이용하는 것으로 보인다. 우리나라에 오로, 타이젬과 같은 대국 사이트가 있는 것처럼 주로 외국인들이 이용하는 KGS라는 사이트가 있는데, 알파고는 KGS에서 벌어진 6-9단 유저들의 기보 16만 건에서 나타난 약 3천만 경우의 착점을 학습했다고 논문에서 밝혔다. 명시적으로 밝히진 않았지만 논문의 그림 5를 보면, 알파고는 초반 포석 단계에서 각 착점 위치 별로 16만 판의 데이터베이스를 바탕으로 승률 기대치를 계산해서 그 중 가장 높은 곳을 선택하는 것으로 보인다. 그나마 중반에는 상대가 착수한 지점 주위로 수읽기 할 곳이 어느 정도 한정되지만, 초반에는 범위가 너무 넓기 때문에 어쩔 수 없는 선택으로 생각된다.
이세돌 9단이 처음 몇 수를 귀 보다는 변이나 중앙에 착점 한다든지 해서, 프로 바둑에서 절대 나오지 않을 법한 포석을 들고 나온다면 알파고가 어떻게 대응할 지 몹시 궁금하다. 특히, 그런 상황에서 먼 곳에 축머리를 쓴다면 알파고가 초반에 망할 가능성도 있다고 생각한다. 한 번도 가본 적이 없는 길로 이끌고 감으로써 컴퓨터를 압도적인 기억 능력으로부터 무장해제시키는 전략은 1997년에 이미 카스파로프가 Deep Blue와 대결한 여섯 판 시리즈 중 첫 판에서 쓴 적이 있다. 체스의 첫 수로는 수십 가지가 가능하지만 실제로 많이 두어지는 것은 대개 네 가지라고 하는데 (바둑에서 화점, 소목, 외/고목 두는 것처럼) 카스파로프는 이를 벗어나 불과 3수 만에 적어도 프로 레벨에서는 한 번도 나왔을 것 같지 않은 포석을 만들었고 결국 그 판을 쉽게 이겼다.
또, 그 대결에서 Deep Blue는 대세관에 취약한 모습을 보였다. 카스파로프가 폰(장기의 졸과 같이 앞으로 한 칸만 움직이는 기물로 점수는 1점, 그러나 상대 진영의 끝까지 진출하면 퀸, 룩, 비숍, 나이트 등으로 프로모션 할 수 있다)들의 진출을 묶고 있던 Deep Blue의 비숍(대각선으로 움직이는 기물로 점수는 3점)을 제거하기 위해 자신의 룩(장기의 차와 같이 직선으로 움직이는 기물로 점수는 5점)을 미끼로 내걸었을 때 Deep Blue는 여기에 걸려 들었다. 보다 점수가 높은 기물과 언제든지 맞교환 하라는 체스의 기본 이론에 얽매여서 그 뒤에 숨겨진 장기적인 전략을 읽지 못한 것이다. Deep Blue의 한 쪽 진영이 취약해진 틈을 타서 카스파로프의 폰들이 진출해서 40여수만에 매우 우세한 국면으로 만들었다. 이세돌 9단이 초반 사석 작전을 구사해서 압도적인 세력을 쌓으려고 할 때 알파고가 이에 대응할 수 있을지 궁금하다.
카스파로프가 첫 판을 쉽게 이겼음에도 왜 전체 시리즈에서는 패배했을까? 앞서 얘기한 대로 첫 판의 40여수 만에 카스파로프가 압도적으로 우세한 형세가 되었는데, 44수째 Deep Blue가 둔 수가 바로 문제였다. 나중에 밝혀진 바에 따르면 그것은 Deep Blue 프로그램의 버그 때문에 나온 것인데 형세에 아무 도움도 안 되는 수(소위 떡수)였다. 그 대신 체스의 고수라면 이 한 수라고 할만한 다른 유력한 수가 있었다. 그리고 바로 다음 45수째에 Deep Blue가 항복을 선언했다.
카스파로프는 이겼지만 Deep Blue의 44수가 도무지 이해가 안 되는 것이 매우 답답했다. 그래서 숙소로 돌아와 다른 일류 고수들과 함께, Deep Blue가 나오기 전까지 최고로 치던 Fritz라는 체스 컴퓨터까지 동원해서 이후 진행을 분석했다. 그 결과, 44수 대신 일견 유력해 보였던 수를 Deep Blue가 뒀다면 그로부터 20수 뒤에 카스파로프가 외통으로 이기는 길이 있다는 것을 발견했다. Deep Blue의 44수는 단지 버그 때문에 다음 착점을 찾지 못해 임의로 둔 것인데, 이를 카스파로프는 Deep Blue가 20수 뒤까지 내다볼 수 있어서 일견 유력해 보이는 수를 비튼 것이라고 오해했다.
2국에서는 Deep Blue가 백을 잡았다. 바둑에서는 흑이 선착하는 어드밴티지를 덤을 부담시킴으로써 상쇄하지만, 체스에서는 덤 같은 것이 없어서 먼저 두는 백이 절대적으로 유리하다. 대신, 백을 번갈아 잡기 위해 항상 번기로 두고 점수(승 1점, 무 0.5점, 패 0점)로 승부를 가린다. 즉, 흑 입장에서는 상대가 비슷한 실력이면 대개 불리한 형세가 될 수 밖에 없지만, 그렇더라도 비길 수 있는 길을 찾는 것이 중요하다. 그런데 2국에서 카스파로프는 조금 불리한 형세가 되자 일찍 포기해버렸다. 카스파로프로는 총 6번기 중에서 1국을 이겼고 아직 네 번의 대국이 남았는데, 20수나 내다볼 수 있는 컴퓨터를 상대로 무리하지 말자는 생각이었다. 그런데 2국이 끝난 뒤에 흑이 어렵지 않게 비길 수 있는 길이 있었다는 것이 밝혀지자 카스파로프는 더욱 심리적으로 동요됐다. 3~5국을 어렵게 비긴 뒤 맞이한 6국에서 카스파로프는 초반에 간단한 수순을 착각해서 한 시간도 안돼서 항복했고, 전체 시리즈가 Deep Blue의 승리로 돌아갔다. 이세돌 9단이 경계할 만한 대목이다.
3월에 있을 대결을 예상해보면 나는 이세돌 9단이 특별한 작전 없이 그저 여느 인터넷 바둑 두듯이 임하면 5대 0으로 이길 것으로 본다. 한 가지 더 바란다면, 3대 0으로 시리즈 승리를 결정짓고 난 다음에 나머지 두 판 정도는, 앞서 얘기한 대로 초반을 완전히 새롭게 짜는 동시에 축머리를 활용한다는지 멋진 사석작전을 펼친다든지 해서 최신 인공 지능 알고리즘과 강력한 계산력에만 의존해서 바둑에 도전하는 것이 아직 분명한 한계가 있음을 보여주면 좋겠다.
2016. 2. 2. 아주대학교 전자공학과 교수 감동근 (kam@ajou.ac.kr)
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 高句麗 |
｜ 2016-02-06 오전 8:15:00 [동감0] 
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옛날 컴퓨터가 체스에서 체스 최강자를 이겼을때의 당시 수준으로 생각하고 그와 같은 방식으로 떡수나 꽁수 변칙수 쓰다가는 이세돌9단이 크게 망한다는 것이죠
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| 高句麗 |
｜ 2016-02-06 오전 8:13:00 [동감0]
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다만 컴퓨터도 인간이 떡수나 꽁수 변칙수를 두면 응징하고 대응하는 능력은 있으나
그래도 인간같이 사고가 자유롭지 못한 관계로 변칙수나 떡수 꽁수에 대한 대응능력이
인간보다 많이 차이가 날 것이라 봅니다
문제는 알고리즘의 똑수나 변칙수에 대한 대응능력과 응징늘력이 어느정도 되냐?
즉 아마1단 수준이냐 2단 수준이냐 5단 수준이냐 7단 수준이냐 아니면 정말로 프로와 정선정도의 차이나 맞바둑 수준급으로 떡수나 변칙수에 대응할수 있느냐를 파악하는 것이 중요하다 봅니다
더 간단하게 말하면 떡수나 꽁수 변칙수에 대응 능력이 칫수로 치면 프로와 몇점정도의 차이를 보일까 개발자의 능력에 따라 9점차이일수도 있고 7점차이일수도 있고 한점이나 두점 차이일수도 있고 이것을 정확히 알고 대처애햐 꽁수던 변칙수던 제대로 써벅을수 있겠죠
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| 高句麗 |
｜ 2016-02-06 오전 8:07:00 [동감0]
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지금의 몬테스까롤로 방식에서도 우리가 변이나 중앙부터 두는 변칙수로 대응해 보세요
과연 컴퓨터가 버벅 거리고 혼란스러워 하는지
제가 해보니까 컴퓨터는 거기에 대응하지 않고 어디가 제일 효율적인 곳 귀보터 착수하더군요
그러니까 사람이 이상한수 두면 거기에 맞춰 대등하는 것이 아니라 제일 효율적이고 중요한 위치를 찾이하면서 너는 너 갈길로 가라 나는 내 갈길로 간다라는 식으로 대응하더군요
알파고는 더 효율적으로 대처하리라 봅니다
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| luciole |
｜ 2016-02-06 오전 8:04:00 [동감0]
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이세돌이 알파고의 알고리즘 - 기존의 바둑 알고리즘과는 차원이 전혀 다른 - 에 대한 충분한
연구가 있어야 할 듯.....
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| luciole |
｜ 2016-02-06 오전 8:02:00 [동감0]
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컴퓨터에는 인간이 넘볼 수 없는 장점이 있습니다.
인간의 장점..... 아직은 컴퓨터가 넘볼 수 없는 것이 맞겠지요. (아직 그런 경우가 없었으
니).
그러나, 알파고의 기력...... 판휘를 이긴 것만 봐도 이미 얕잡아 볼 수 없는 수준인 듯 합니
다.
이 번 시합에 돈을 배팅한다면,
큰 돈이라면 이세돌.... 작은 액수라면 알파고에다 할 듯......... (이세돌이 이기는 것이 당
연하겠지만 이변은 충분히 있을 수 있다는....)
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| 사막에핀꽃 |
｜ 2016-02-06 오전 7:49:00 [동감0]
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인공지는 바둑과의 대결에서, 이세돌이 이전 판과 같은 착점을 계속 할 경우, 알파고도 같
은 착점을 할 것인가?
물론 전판의 결과에 따라 틀려질 수도 있다는
주장도 가능합니다. 그럼 제 2판을 이세돌이 아닌 사람이 같은 수를 둘때, 알파고가 상대
를 인지해서 다르게 둘 수가 있을까요?
두번째. 학습기능이라는 것입니다. 1판을 이세돌한테 지고 그 후판 중에서 이세돌이 같은
수를 둘 경우, 그 대응이 한 번 졌다는 것만으로 알파고가 착수를 바꿀까요? 어느 수 부
터?
거기다가 그 학습기능라는 것을, 두 알파고가 대결한다고 봅시다. 정말 학습기능이있다
면, 무한히 발전해서 9단이 아니라 99단이 되어야합니다.
알파고는 이미 수없이 많이 두어진 수를 연장하는 것에 불과할 것입니다. 즉 매 착점마
다, 가장 근사한 착점을 한다는 것이지요.
헌데 과연 착수가 동일한 대국이 한 번이라도 발생했을까요?
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 高句麗
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제가 컴퓨터하고 장기를 두는데 같은 상황에서 같은수 반복해서 두어보는데 컴퓨터는 항상 다른 방법으로 대응합니다
기존의 컴퓨터라고 해도 같은 상황일경우 10가지 종류의 대처방법을 프로그램하면 10가지를 차례로 번갈아 가면서 대등하더군요
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| 그리움이 |
｜ 2016-02-05 오후 8:55:00 [동감0]
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참 대단한 분석입니다. 물리학자다운
이세돌9단이 본다면 분명 도움이 되겠습니다.
이세돌9단에게 충고를 한다면 적을 얕보면 안된다는 것입니다. 착실히 준비하시기 바랍니다.
판후이 2단과의 기보가 알파고의 모든 것을 보여주었다고 생각하지는 않습니다. 5연승이라는 것은 어느 정도의 차이인지를 모르는 것입니다. 1패를 한 것과는 차원이 다르죠. 그리고 계속 학습을 하고 있다니 무섭습니다. 철저하게 준비를 잘해서 이기길 바랍니다. 적을 알고 나를 알면 백전백승이라는 말이 있듯이 약점을 파고 드는 것이 중요합니다. 이런 의미에서 위의 글도 매우 의의가 있다는 생각입니다. 철저한 준비가 사고를 미연에 방지하는 것입니다. 이9단은 개인이 아니라 인간을 대표하고 있습니다. 이9단 화이팅!
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| moorisu2 |
｜ 2016-02-05 오후 6:42:00 [동감0]
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인공지능 개발에 실제 참여한 적이 있는 교수님의 의견이어서 상당히 흥미롭고 또 신빙성도 높아 보입니다. 여러모로 알찬 내용이고 잘 읽었습니다. 그런데, 한가지 중요한 점에 대해 언급이 빠진거 같군요. 기존 deep blue나 zen 등은 기존 데이터 베이스를 활용한 연산이 위주인데 이번 알파고는 접근방식 자체가 learning by doing 식으로 인간의 학습패턴과 유사하다고 들었습니다. 혹시 교수님이 이글을 보신다면 이점에 대해 의견을 주시면 감사하겠습니다.
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 킬러의수담 |
｜ 2016-02-05 오후 5:27:00 [동감0]
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<질문있습니다>
전문가로 부터 분석적인 이야기를 들을수 있어서 좋았습니다.
궁금한것은 판후의와의 대국후 몇개월의 시간동안
알파고의 실력이 얼마나 향상될수 있는가입니다.
또 컴퓨터 스스로 시뮬레이션 게임을 통해서
데이터를 생성하고 보다 나은수를 발견하는 방법으로
실력을 향상시킬수 있는지 궁금합니다.
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| 高句麗 |
｜ 2016-02-05 오후 2:44:00 [동감0]
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엉뚱한 수를 두어서 컴퓨터가 혼란을 오게 만들려면 알파고에 대해 제대로 알고 해야 한다는 것이다 꽁수나 엉뚱한 수는 사람이 도저히 컴퓨터에게 안된다 거의 인정될때쯤 마지막 승부수로 시도해보는 것이 좋다고 본다
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| 高句麗 |
｜ 2016-02-05 오후 2:42:00 [동감0]
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서양장기를 컴퓨터가 사람을 이겼을 때는 그당시는 알고리즘이나 몬테카를로라는 프로그램을 개발하기 전이라 사람이 안두는 방식 이상한 방식으로 두면 컴퓨터가 혼란을 일으켜 버럭거려서 꽁수나 엉뚱한 수가 통했는지 모르나
지금은 몬테카롤로 방식이나 알고리즘 방식이 생겨서 컴퓨터도 응용능력이 생기고
스스로 학습능력이 생겨서 컴퓨터가 서양장기 정복했을 당시와 같은 방식으로 꽁수나 엉뚱한수로 대응하다가는 오히려 이세돌이 엄청 망할수도 있다라는 것이다
이세돌은 알파고의 장점과 단점을 모르고 두고 개발자는 이세돌에 대해서는 하나부터 열까지 다 알고 있으니 얼마든지 대처방법을 개발하여 대결할수 있어 공평한 경쟁이 아니라 생각이 든다
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| jtleee |
｜ 2016-02-05 오후 12:09:00 [동감0]
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KGS라는 외국사이트 고수들의 기보를 학습할 게 아니라 오로나 타이젬 같은 사이트의 최고
수 기보들(공식기전 포함)을 학습했었더라면 훨씬 기력이 좋았겠네요ㅋㅋ
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| 바거 |
｜ 2016-02-05 오전 11:57:00 [동감0]
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알고리즘의 인공지능 분야 딥 러닝 에 대해서 말씀을 해주셔야지....
뭔 소리인지~~~~~
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 무구 |
｜ 2016-02-05 오전 9:29:00 [동감0]
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물리학을 전공했고 인공지능에 참가했던 당사자로 부터 얘기를 들을 수 있다는 것은 행운입니다. 역시 분석이 날카롭습니다. 하지만 감교수님의 의견에 동의할 수 없는 점은, 알파고는 이전과는 다른 알고리즘을 복합적으로 사용했다고 발표했으며, 교수님의 의견이 맞다면 지금 현재의 알파고만한 실력을 애당초 만들 수 없었을 거란 생각이 듭니다. 구글이 단순히 실력이 출중하지도 않는 프로기사를 이겼다고 우쭐해서 어설프게 도전하는 것이 아니라고 판단됩니다. 또 그들이 모든 것을 오픈하지 않고 비장의 무기를 더 장착하고 있거나, 시합전까지 약점들을 보완할 수도 있을 수 있기 때문에 쉬운 승부는 아닐거라 예상합니다.
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| 도도원 |
｜ 2016-02-05 오전 9:07:00 [동감0]
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좋은 글 잘 봤습니다.
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| 카이잽 |
｜ 2016-02-05 오전 8:09:00 [동감0]
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2016/01/10 오전 9:13
재밌는건근혜가사람특히사내들관상을전혀볼줄모르는다는거다
입조아림이예술(따로눈코)윤병세하며입술이예쁜(몰린눈코)최경환하며
늘열받아(받힌눈코)이병기하며ㅡ왜그런몰골들을끼고살팔잔지좀재밌다
침흘리려밑으로(빠진눈코) 이준식이부총리후보란다척봐도얌체상이다
웃는게좀어색한김관진이그나마관상은최곤데근혜지가뽑은사람아니다
나중에그김관직덕에근혜는처형만큼은면하게된다믿어도된다
각설하고ㅡ
■싸가지없는아베오바마의합작품
지난문자의끄트머리다@오바마가맘상할까봐일단고쳐노코ㅡ
■싸가지없는아베와약삭바른오바마의합작품
약삭빠른이아닌약삭바른이다명민하고올곧다는말인데오바마가
다음셋을이루면세계사가오바마이전과오바마이후로나뉠그런오바마가된다
유구한태프트가츠라(조약)에치슨(라인)이래한반도포기가미국의개념인데
이번북핵뭐가그개념실현을앞당긴다북은고려왕국을기정사실로알고있다
따라서군권장악이관건인데남북군부간에근혜몰래그간물밑합의가돼있다
아시안게임직후통일협의차방한3인방에낀박양건의사멸제거가그징후다
ㅗ
미군철수발표와동시에그합의에따라군부가즉각청와대접수후근혜제거ㅡ
지난내글속[사면초가고립무원의근혜]란말은지금6사건에엮어대법원에갔다
대법관좀비놈들이그걸근혜귀에넣어줄리만무하다■오바마3책이란
1.미군철수ㅡ한반도통일
2.트뤼도국왕추대ㅡ미국캐나다합병
3.수니시아근원적화해ㅡ이슬람통합
역사적2014년6월11일의스쿨오청원ㅡ그근혜살길은딱1년의유통기한였다
2015/12/31 오전 10:30
미군철수를미국과한국ㅡ누가먼저발표하는가에따라한반도운명은갈린다
아무도못말릴남북빅딜의왕국형통일안발표와동시에￡미군나가라ㅡ
금융배상국채1천5백조원을북한건설에투자ㅡ미군역할은북한군부가대체
가 아니고,
미국이먼저￡철수하겠다ㅡ미군따라외국자본도함께철수할건불보듯뻔>>
한국금융붕괴혼란@군부가근혜축출처단후집권ㅡ북한과일촉즉발의대치
둘중뭐든미국이볼때한반도주변그림이간단해져판정리가쉽다
아무데나폭격을해댈수있고일본군을대신밀어넣을수있게된다
그런뒤동북아는대륙과일본열도의단선대치로세력판도가아주깨끗ㅡ하다
이제라도>미친지배의유체이탈😱근혜가뿔나도착한👿근혜가돼>>
통일로한국은국내투자에10년간2천조를쓰게돼GDP2배의국가채무로
일본과비슷해져외채안는순채권국에다♤hexaCity선도국가로국부충만>HE
(HappyEverafter)죽은박통과근혜는통일Korea의국부와국녀로영원히
국정이든검인정이든신경끈교과서에올라불천위가된다믿어도된다그런데
이번위안부10억엔은300억엔이래야떠나며때벗긴목욕비는되지안켔어?
싸가지없는아베오바마의합작품
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| 카이잽 |
｜ 2016-02-05 오전 8:16:00 [동감0]
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2015/12/04 오전 9:59
출생후남자는여자를정복하려들고여자는남자를지배하려든다
정복욕지배욕등욕구구성비의남녀차는인류진화의결과다
한국은박통이정복했다가빗나가한참뒤근혜가지배하게됐다
이후근혜가지배덜된놈들껜레이저를쏴댄다고보도되고있다
그레이저맞은놈들은히죽히죽비실비실몸을낮춰ㅡ숨어라다
근혜가오바마시진핑푸틴아베한테도레이저를쏘는진모르겠다
시월에오바마가통일말도못꺼내ㅡ레이저맞은것같기도하다
다들그EyeLaser를드라마M의여주인공보듯즐기고있다
나를포함온국민이그EL쇼즐기다시리아짝날까불안하기는하다
근혜가사면초가란건정복욕의화신네남자가둘러싸고있다ㅡ
여자가집안서지배에수틀리면밖에나가바람피우거나
그럴몸이안되면몸을불리거나몸에처바를걸찾는다
근혜가안에선점점수틀려가고있지만밖에서...만회하면된다
부지런히EL을쏴대그네남자등의정복욕을확실히꺽어놔야한다
입헌군주국형통일은근혜지가왕이못돼절대안하려는거다
영국.엘1세가25살에왕돼70살에죽은뒤대뚝ㅡ
근혜는30년하고난뒤윤회딸에게물려50년..쭈욱대를잇게된다
그걸레이저신공이라후대에일컫게됐다
ㅡ믿거나말거나국정교과서다
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| 카이잽 |
｜ 2016-02-05 오전 7:31:00 [동감0]
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구글이 대결 취소 발표 때까지 기우님들 심심풀이로 아래 @
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 파툭 |
｜ 2016-02-04 오후 11:34:00 [동감0]
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첫판은 지더라도 미끼로 기계의 한계를 알아보앗으면
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| 꾸시꾸시 |
｜ 2016-02-04 오후 10:51:00 [동감0]
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몰랐던 분야를 올린 글 읽고나서 조금이라도 알게된거 같아 감사 드립니다.
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| 하나바★ |
｜ 2016-02-04 오후 9:48:00 [동감0]
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3선승제면 3:0일 경우 더 이상 두지 않겠죠? 5:0이 나오지 않는 거 아닌가요?
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신중히,,
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3대0이어도 다섯판 다 두기로했습니다.
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| 전후절수 |
｜ 2016-02-04 오후 8:45:00 [동감1]
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재밌게 잘 읽었습니다.
바둑 팬이고, 관련 연구 일선에서 떨어져 있는 분이라 응원글에 가깝군요.
강동윤과 김지석이 지적했듯이 이세돌이 그리 쉽게 이기진 못할겁니다.
어쨌든 3월이 얼마 안 남았네요. 많이 기대됩니다.
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 돌부처쎈돌 |
｜ 2016-02-04 오후 8:41:00 [동감4]
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감사히 읽었습니다.
분석기사를 어떻게 써야 하는지 감교수님께서 잘 보여주셨군요^^
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| 연하선경 |
｜ 2016-02-04 오후 7:51:00 [동감2]
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와~ 좋은 글입니다. 분석자체가 매우 흥미롭고, 공감이 갑니다.. 컴퓨터는 쓸데없은 일 - 일어
날 가능성이 거의 없는 - 에 계산하느라 시간을 대부분 허비할 수도 ^^ 그리고 속기에는 분
명히 아직 많이 딸릴 것으로 저도 보고 있습니다. 글 잘 보고 갑니다.
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| 빛의토아 |
｜ 2016-02-04 오후 7:48:00 [동감2]
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흥미있는 분석내용 잘 보았습니다... 3월의 대결이 더 기다려지네요.
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