[카드뉴스] 알파고의 신의 한 수 ‘딥러닝’

[산업일보]
[카드뉴스] 알파고의 신의 한 수 ‘딥러닝’

3월 15일을 마지막으로 7일간 프로바둑기사 이세돌 9단과 구글 딥마인드의 인공지능(AI) 바둑 프로그램 알파고의 5번기 바둑 대결이 알파고의 4승 1패로 마무리됐습니다.
(캡션) 알파고와의 5대국을 마치고 승패를 떠나 대국장에서 웃고 있는 이세돌 9단의 모습. (자료: 구글 딥마인드)

인류 대표 이세돌 9단의 패배를 보는 전 세계 사람들은 경악을 금치 못했습니다. 지금 시점에서 AI가 이만큼이나 발전한 줄 예상 못했기 때문이죠.

알파고는 어떻게 이러한 성과를 낼 수 있었을까요? 알파고의 아버지로 불리는 데미스 허사비스 구글 딥마인드 CEO의 말대로 직관력이 필요한 바둑은 AI가 도전하기 가장 어려운 분야 중 하나인데 말입니다.
(캡션) 좌측부터 데미스 허사비스 CEO와 이세돌 9단.

알파고의 핵심은 자신에게 승률이 높은 선택을 하도록 돕는 알고리즘 ‘몬테카를로 트리탐색’ 형식을 바탕으로 ‘딥러닝 분석 기법’을 적용했기 때문이라는 분석이 나옵니다. (자료: 구글 딥마인드)

딥러닝은 기계학습의 한 종류로 컴퓨터가 ‘인공 신경망’을 기반으로 많은 데이터를 활용해 사람처럼 스스로 학습할 수 있게 한 기계학습 기술입니다. 알파고는 AI를 위해 ’가치망‘과 ‘정책망’의 신경을 결합했습니다. AI는 사실 딥러닝 기법에 따른 강화학습인 것이죠.

알파고의 ‘정책망’은 상대방의 다음 수를 예측해 자신에게 가장 승률 높은 수를 계산하고, ‘가치망’은 바둑돌의 위치 분석으로 승자를 예측합니다.

알파고는 딥러닝을 통해 수많은 알고리즘 경우의 수를 가지치기하고, 자신이 수를 둘 때 상대방의 승률 변화까지 계산하면서 상대방에게 불리한 경우의 수를 추렸는데요.

바둑은 경우의 수가 많은 편으로 사람의 직관이 필요해 지금까지 AI가 도전하기 힘든 분야였지만, 알파고는 이세돌 9단을 상대로 승리했습니다. (자료: 구글 딥마인드)

학습에서도 사람과 확연한 차이를 보입니다. 알파고의 학습방법 ‘딥러닝’은 빅데이터를 기반으로 합니다. 허사비스 CEO는 이번 대국 전에 바둑 기사의 3천만 기보를 알파고에 입력했습니다. 사람이 3천만 기보를 학습하려면 약 1천 년 동안의 시간이 걸린다고 합니다.

결국, 기계와 사람이 상황을 분석하고 판단하는 시간은 다를 수밖에 없을 텐데요. 이것은 실제 알파고와의 대국 중에서도 이세돌 9단에게 압박감으로 다가왔던 점입니다.

AI의 목적은 신이 아니라 사람에 가까워지는 것에 있다고 합니다. 앞으로 딥러닝을 통해 기계가 사람의 뇌 신경세포를 얼마나 잘 이해하고 모방할 수 있을지 기대됩니다.

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