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더욱 강력해진 알파고, 지난 1년간 무슨 일 있었나?

  • 송고 2017.05.25 14:55 | 수정 2017.05.25 14:56
  • 차은지 기자 (chacha@ebn.co.kr)

현재 알파고, 전년 대비 컴퓨팅 파워 1/10 사용·더 빠른 학습 가능

"AI와 함께하는 인간의 직관 엄청난 가능성의 문 열 것"

(사진 왼쪽부터) 데이비드 실버 딥마인드 리서치 사이언티스트, 데미스 하사비스 딥마인드 CEO.ⓒ구글

(사진 왼쪽부터) 데이비드 실버 딥마인드 리서치 사이언티스트, 데미스 하사비스 딥마인드 CEO.ⓒ구글

지난해 이세돌 9단과의 바둑 대국에서 한 번의 패배를 경험했던 구글의 인공지능(AI) 바둑 프로그램 '알파고'가 스스로 학습을 통해 더욱 강력한 모습으로 돌아왔다.

데미스 하사비스 딥마인드 공동창업자 겸 CEO와 데이비드 실버 딥마인드 리서치 사이언티스트는 25일 중국 우전에서 화상연결을 통해 알파고의 진화에 대해 소개했다.

현재 버전의 알파고는 전년 대비 컴퓨팅 파워의 1/10만 쓰고도 훨씬 더 빨리 학습이 가능하고 스스로의 탐색을 기반으로 학습하는 것이 특징이다.

알파고는 바둑의 엄청난 복잡성을 해결하기 위해 '지도학습'과 '강화학습'의 강점을 결합한 새로운 기계학습 기법을 사용했다.

지도학습 과정에서는 바둑판에 돌이 놓인 각 위치를 질문으로 만들고 특정 수를 가지고 해답을 제시한다. 강화학습 과정에서는 수를 선택하기 위한 정책을 개선한다.

이러한 훈련 과정의 결과는 정책망으로서 바둑판의 상태를 추출한 데이터를 활용해 가능한 여러 가지 수를 대상으로 개연성을 분석한다.

가치망은 셀프 대국에서 특정 위치에 높인 돌을 보고 승리 확률을 예측해 -1(상대편의 승리 확실)부터 1(알파고의 승리 확실)까지의 점수를 매긴다.

실버 리서치 사이언티스트트 "현재 알파고는 알고리즘 범용성, 효율성을 제고하는데 집중했다"며 "알파고에 사용되는 알고리즘 자체의 범용성 증대를 통해 다양한 응용 영역으로 확대될 것"이라고 말했다.

알파고는 단순히 바둑 플레이를 보여주는 것이 아닌 복잡한 과제를 해결하는 능력을 습득하기 위한 인간과 같은 자가 학습 기반의 방식을 보여줬다.

알파고의 기반이 된 연구는 앞으로 인류가 혁신적인 변화를 맞이하게 될 것임을 시사하고 있다. 인공지능이 단순히 바둑을 마스터하는데 그치지 않고 과학 자체의 문제들을 해결하는데 핵심적인 역할을 하게 될 전망이다.

중기적으로는 여러 분야에서 활용될 수 있는 다목적 인공지능이라는 큰 도약을 이뤄냈고 장기적으로는 실제 인간의 수준에 가까운 보편화된 인공지능이라는 목표를 향해 나아가게 됐다.

딥마인드는 인간과 기계가 함께 만날 때 더욱 강력해지고 더 좋은 결과를 낼 수 있으며 AI와 함께하는 인간의 직관은 엄청난 가능성의 문을 열 것이라고 내다봤다.

하사비스 CEO는 "알파고는 기억력, 상상력, 계획력, 언어에 있어서 인간 수준의 역량을 보유하기 위해서는 갈 길이 멀지만 연구하는 영역에 있어서는 무궁무진한 발전이이뤄질 것"이라고 말했다.

한편 알파고는 지난 23일 중국 저장성 우전 국제인터넷컨벤션센터에서 열린 커제 9단과의 '바둑의 미래 서밋' 첫 번째 대국에서 289수 만에 백 1집반 승을 거뒀다.

현재 커제 9단과 두 번째 대국을 진행 중이며 오는 27일 커제 9단과 마지막 대국을 남겨두고 있다.


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