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[바이오토픽] 구글의 딥마인드, 이세돌 나와라!
생명과학 양병찬 (2016-01-28)

인간 바둑기사를 최초로 이긴 딥러닝 소프트웨어, 구글 딥마인드의 알파고. 다음 상대는 한국의 이세돌이라고 한다.

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이미지 출처: Nature

바둑은 오랫동안 인공지능(AI)이 도전하는 난공불락의 요새 중 하나로 간주되어 왔다. 그런데 최근 한 컴퓨터가 인간 바둑 전문가를 최초로 물리쳤다고 한다.

체스, 체커스(드래프트), 백개먼의 인간 최강자들은 죄다 컴퓨터에 무릎을 꿇었다. 그러나 컴퓨터가 바둑에 이기려면 한 가지 커다란 핸디캡이 필요했다. 마침내, 구글이 런던에서 운영하는 AI 업체인 딥마인드(DeepMind)는 자사의 기계가 바둑을 마스터했다고 주장했다.

딥마인드는 1월 27일 《Nature》에 실린 논문에서(참고 1), "딥마인드의 알파고(AlphaGo)라는 프로그램이 유럽의 바둑 챔피언인 판 후이에게 다섯 판을 모두 이겼다."고 발표했다. 또한 알파고는 현행 최고 프로그램들과의 시합에서 99.8%의 승률을 기록했다고 한다. 알파고는 아직 바둑의 세계최강자와 시합을 남겨놓고 있지만, 오늘 3월 (많은 이들이 세계 최고로 여기고 있는) 한국의 이세돌 기사와 자웅을 겨룰 것으로 생각된다. "우리는 매우 자신있다."라고 딥마인드의 공동창업자인 데미스 하사비는 말했다.

"이것은 매우 엄청난 결과다."라고 크레이지스톤(Crazy Stone)이라는 상업적 바둑 프로그램을 설계한 프랑스의 프로그래머 레미 쿨롱은 말했다. 그는 컴퓨터가 바둑을 마스터하려면 앞으로 10년은 더 있어야 할 거라고 생각해 왔다.

1997년 세계 체스 챔피언 게리 카스파로프를 이긴 것으로 유명한 IBM의 체스 컴퓨터 딥블루(Deep Blue)는 체스에서 이기려고 일부러 프로그램되었다. 그러나 알파고는 바둑을 하려고 프로그램된 것이 아니라, 다용도 알고리즘을 이용하여 게임의 패턴을 해석하는 법을 배웠다. 과거에도 딥마인드가 만든 한 프로그램은 49가지 상이한 아케이드 게임을 하는 방법을 배운 적이 있다
(참고 2, http://www.nature.com/news/game-playing-software-holds-lessons-for-neuroscience-1.16979).

"이번 결과는 다른 프로그램들이 (복잡한 패턴인식, 장기계획, 의사결정 등이 요구되는) 다른 AI 영역(http://www.nature.com/news/1.19230)에 적용될 수 있다는 것을 의미한다. 우리가 세계에서 시도하고 있는 일 중 상당수가 사정권 안에 들어왔다. 예컨대 의료영상을 이용하여 질병을 진단·치료하거나, 기후변화 모형을 개선하는 것 등도 포함된다."라고 하사비는 말했다.

바둑은 중국, 일본, 한국에서 엄청난 인기를 끌고 있으며, 많은 유명인사들도 바둑 삼매경에 빠져 있다. 그러나 그 복잡성 때문에 AI 연구자들은 오랫동안 바둑에 관심을 가져 왔다. 바둑의 규칙은 비교적 간단하다. 19 X 19의 격자 위에서 흑돌과 백돌을 놓거나 잡음으로써 많은 영토를 차지하면 된다. 그러나 평균 150수를 두다 보면, 10^170가지 이상의 가짓수가 나오는데, 이것은 우주에 존재하는 원자의 수보다 많은 숫자다. 그러니 가능한 가짓수를 모두 따져보는 알고리즘은 올바른 해법이 아니다.

추상적 전략

체스는 바둑보다 덜 복잡하지만, 가짓수 하나만으로 승부하기에는 여전히 복잡하다. 그 대신, 컴퓨터 프로그램은 몇 수 앞을 내다보고 어느 쪽이 우세한지를 판단함으로써 탐색횟수를 줄인다. 바둑의 경우에는 우세하거나 불리한 위치를 인식하기가 훨씬 더 어렵다. 왜냐하면 모든 돌의 가치가 동등하며, 바둑판 전체에 걸쳐 미세한 영향을 미치기 때문이다.

그래서 바둑판을 해석하여 최선의 수를 배우기 위해, 알파고 프로그램은 신경망의 딥러닝
(http://www.nature.com/news/computer-science-the-learning-machines-1.14481)을 적용했다. 딥러닝은 뇌에서 영감을 얻은  프로그램으로, 자극받은 뉴런층(層) 간의 연결을 사례와 경험을 통해 강화시키는 것을 말한다. 알파고는 우선 전문가들의 대국에서 수집한 3,000만 가지 수를 분석하여 - 마치 다른 프로그램들이 픽셀에서 이미지를 범주화하듯 - 판세에 관한 추상적 정보를 얻었다. 그리고는 50개의 컴퓨터를 사용하여 스스로 대국하면서, 강화학습(reinforcement learning)을 통해 실력을 향상시켰다.

알파고는 이미 기존의 뛰어난 상업용 바둑 프로그램들보다 경쟁력이 있었다. 기존의 프로그램들은 시뮬레이션을 통해 앞수를 내다보고 최고의 수를 선택한다. 딥마인드는 이러한 접근방법과 '수를 골라 판세를 해석하는 능력'을 결합하여, 알파고에게 최고의 성공전략을 선택하는 힘을 부여했다. "알파고의 기법은 경이롭다. 딥마인드는 (컴퓨터의 힘을 이용하여 게임을 크랙하려 했던) 지난 30년간의 트렌드를 답습하기보다, 인간과 유사한 지식을 흉내내는 방식으로 복귀한 것이다."라고 캐나다 앨버타 대학교의 조너선 쉐퍼 박사(컴튜터과학)는 말했다. 쉐퍼 박사가 개발한 치누크(Chinook)라는 소프트웨어(참고 3)는 2007년 체커스를 해결한 바 있다. 또한 딥마인드는 딥러닝의 힘
(http://www.nature.com/news/computer-science-the-learning-machines-1.14481)을 보여줬다. "딥러닝은 성공을 거듭하며 AI의 모든 문제를 해결하고 있다."라고 쿨롱은 말했다.

"알파고는 인간과 같은 방식으로 바둑을 둔다. 아무도 말해주지 않았다면, 나는 그것이 - 좀 이상하기는 하지만 - 매우 강력한, 진짜 기사라고 생각했을 것이다."라고 판 후이는 말했다. "알파고는 공격적이라기보다는 보수적인 스타일을 개발한 것 같았다."라고 이번 대국에 심판자로 나섰던 토비 매닝(바둑기사)은 말했다.

구글의 라이벌사 페이스북은 머신러닝(machine learning)을 이용하여 바둑을 두는 소프트웨어를 개발해 왔다. 2015년 11월에 공개된 출판전 자료에 의하면(참고 4), 페이스북이 개발한 다크포리스트(darkforest) 프로그램은 아직 최신 상업용 AI 시스템에 뒤처진다고 한다.

"딥마인드는 '일반적인 AI 시스템을 개발한다'는 목표를 달성하기 위해, 아직도 많은 도전에 직면해 있다. 특히 우리의 프로그램은 하나의 시스템에서 학습한 내용을 새로운 과업에 효과적으로 이전하지 못하고 있다. 인간은 그것을 매끄럽게 해낸다. 우리는 인간의 능력을 흉내내는 방법을 아직 모른다."라고 하사비는 말했다.

그렇다면 인간의 바둑은 이제 어떻게 될까? "하사비는 '딥마인드는 알파고의 상업용 버전을 만들지 아직 결정하지 않았다'고 말했지만, 바둑 기사들은 알파고를 이용하여 바둑 실력을 향상시키는 데 관심이 많다."라고 매닝은 말했다.

"알파고는 바둑의 즐거움까지 없애지는 못했다. 물론 '컴퓨터가 바둑을 이길 순 없다'는 선전문구는 바뀌어야 한다. 그러나 일부 소프트웨어가 가공할 만한 위력을 가졌다 해도, 나는 바둑을 그만두지 않을 것이다."라고 매닝은 덧붙였다.

※ 참고문헌
1. Silver, D. et al. Nature 529, 484–489 (2016).
2. Mnih, V. et al. Nature 518, 529–533 (2015).
3. Schaeffer, J. et al. Science 317, 1518–1522 (2007).
4. Tian, Y. & Zhu, Y. Preprint at arXiv http://arxiv.org/pdf/1511.06410.pdf (2015).

※ 출처: Nature 529, 445–446 (28 January 2016) doi:10.1038/529445a
http://www.nature.com/news/google-ai-algorithm-masters-ancient-game-of-go-1.19234

 

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양병찬 (약사, 번역가)
서울대학교 경영학과와 동대학원을 졸업하고, 은행, 증권사, 대기업 기획조정실 등에서 일하다가, 진로를 바꿔 중앙대학교 약학대학을 졸업하고 약사면허를 취득한 이색경력의 소유자다. 현재 서울 구로구에서 거주하며 낮에는 약사로, 밤에는 전문 번역가와 과학 리포터로...
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