알파고 vs. 이세돌 2차전 예상 Etc

'직관'은 인간만 가지고 있는가..인공지능 알파고 '직관' 이세돌 압도 (알파고 이세돌 결과 분석)


필자의 알파고 5:0 승리 예상 중 첫 번째 게임이 끝났다. 


예상을 위해 필자가 주목한 것은 알파고의 학습 데이터였다. 

알파고는 지난해까지 아마추어 기보만을 학습해서 판후이 프로 2단을 이겼다. 

이후 프로 기사들의 기보는 물론, 이세돌 9단이 사용하게 될 수많은 변칙과 창의적인 수를 자체 대국을 통해 학습했다면, 그 실력이 이세돌 9단을 능가할 것이라고 봤기 때문이다. 


인간은 직관과 창의력이 있는 반면, 컴퓨터는 계산만 할 뿐, 창의적 수를 낼 수 없기 때문에 인간이 이길 거라는 예측이 많았다. 하지만 알파고가 사용한 딥러닝은 곧 직관을 의미한다.

직관이란 '왜' 답을 내놓았는지 설명할 수 없지만, 문제가 주어지면 답을 내놓는 것을 의미한다. 

이는 신비로운 과정이 아니라 경험과 학습을 통해 형성된 뇌신경 구조가 자극(입력)을 받아 내놓는 신호(출력)일 뿐이다. 

딥러닝에 사용되는 심층신경망은 바로 이 직관을 흉내 낸 것으로, 입력에 대해 요구되는 출력을 훈련한 것이다.

이세돌 9단은 수많은 학습과 경험을 통해 그 직관 뇌신경 구조를 발달시켜 왔을 것이다. 하지만 바로 그 학습과 경험을 의미하는 데이터의 양에서 알파고에 밀렸을 뿐이다.


이세돌 9단의 직관은 바둑의 역사 동안 축적되고 정련된 수많은 정석과 기보를 학습했고 수많은 대국을 거쳐오며 경험을 쌓았겠지만, 바둑 경우의 수는 우주의 원자보다 많아 인간이 시도해 본 수는 전체 중에 극히 일부일 따름이다.

알파고는 이러한 인간의 경험치에 더해 인간의 역사에서 시도해 보지 못했던 수많은 수들을 자체 대국을 통해 시도해 보고 그 결과를 학습했다.

"인간이라면 두지 않았을 수"라는 말이 나온 것은 당연한 결과이며, 이세돌 9단이 사용한 변칙공격에 제대로 대응한 것도 변칙 수들이 이미 학습돼 있기 때문이다.


직관을 제외하면 남은 것은 게임 전개를 예상해 보는 수읽기와 심리전, 변칙과 흔들기 같은 것인데 심리전은 컴퓨터에겐 통하지 않고, 변칙과 흔들기 수는 이미 학습됐을 가능성이 높다.

트리탐색을 의미하는 수읽기는 원래 컴퓨터가 압도하는 영역이다. 대국 후반이 되어 모든 경우의 수 계산이 가능해지는 단계부터는 컴퓨터가 100% 유리하다.
 
이세돌 9단이 첫 번째 대국을 통해 알파고의 기풍을 파악했고, 평정심을 되찾아 두 번째 대국부터는 승리할 수 있을 것이라는 예측들이 많지만, 필자의 예상은 여전히 5:0 알파고의 승리다.


환경TV 사이트  :  http://www.greenpostkorea.co.kr/news/article.html?no=57536


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덧글

  • ChristopherK 2016/03/10 18:01 # 답글

    오늘까지는 어떻게 2:0이 되었네요.
  • 최대선 2016/03/10 22:16 #

    그러게요. 저도 "우리편" 이세돌 9단을 응원합니다
  • Centigrade 2016/03/11 00:15 # 답글

    컴퓨터가 직관을 가지고 있다기보단 계산을 충분히 빠르게 할 수 있다면 실수와 계산의 한계가 있는 인간의 직관보다 빠르게 최선의 답을 찾아낼 수 있는 거죠.

    인간과 기계의 차이는 틀린 것을 알면서도 선택하는 감성의 영역일겁니다.
  • 최대선 2016/03/12 18:43 #

    저는 인간의 직관이 대단한 것이라고 생각하지 않습니다.
    수억년 동안 진화해온 신경세포망이라는 재료가, 경험, 학습에 의해 hard-wired 된 그야말로 네트웍에
    특정 input 신호에 대한 output 값이라고 생각합니다.
    컴퓨터 뉴럴넷이랑 똑같지요. 뉴럴넷이 뇌신경세포망을 보고 따라서 만든거니까요..

    뉴럴넷이 계산에 기반해 움직이기는 하지만, if - then- else 도 아니고, 신호를 처리하기 위한 방식일뿐이죠.
    인간의 신경세포망의 신호에 대한 반응은 그 어떤 gpu, 수퍼컴 보다 빠릅니다.
    가령 뉴런 간의 신호전달을 위한 화학물질 분비량을 수식계산해서 내놓는게 아니죠..
    근데 컴터는 몇 백만개의 덧셈 곱셈을 해야 그거 하나 계산하는 거죠.. 그런 계산이 한 수를 두려면 수천만개가 필요하고
    지금은 컴터가 많이 빨라져서 (gpu 등등..) 겨우 인간의 뇌세포 속도의 발치나 따라왔을까요?

    알파고의 직관망의 크기와 성능은 인간의 그것의 몇 백만분의 1이나 될까요?
    근데 어떻게 이기느냐고요?
    바둑이라는 극히 단순한 문제 (19 *19 에 대해 3가지 값만 존재하는..) 에 대해서는
    인간보다 훨씬 많은 데이터 (인간이 경험해 보지 못했던, 혹은 창의 적으로 생각해 낼만한 데이터를 포함해서)를 학습했기 때문입니다.
  • Centigrade 2016/03/12 20:32 #

    인간의 사고를 예 아니오의 이진법 체계로 분류할 수 있다면 모르지만

    애초에 수많은 계산의 결과로 나오는 최선의 값을 직관이라고 부르는 것 자체가 이상하다고 생각하는데요?

    바둑과 같은 확률 계산을 통한 승리가 가능한 게임을 컴퓨터로 이길 수 있다고 해서 컴퓨터가 직관을 가진다고 주장하는 건 좀 ;; 그저 빠르게 알고리즘된 가치의 판단을 계산하여 이길 수 있는 확률을 계산하는걸 직관이라고는 못한다고 생각하는데요. 알파고는 알고리즘을 통해 계산할 경우의 값 수를 충분히 줄여 인간을 이길 수 있게 만든 것이지 인간과 기계의 직관 대결은 아니죠

    인간은 항상 합리적인 행동을 하는 동물이 아닙니다. 정답과는 틀린 답을 내놓기도 하고, 잘못된 걸 알면서 선택하기도 하지만 그 이유따위는 모르죠. 애초에 인간의 사고방식에 대한것도 밝혀내질 못하고 있습니다만 ;;

    언젠가 컴퓨터가 이기게 될 바둑이 생각보다 빠른 시간 내에 사람을 넘어설 수 있었지만 말이죠
  • QQ 2016/03/12 17:38 # 삭제 답글

    오늘로써 3:0이네요. 언급하신 5:0 가능성이 매우 커졌습니다. 이제 알파고가 인간에게 도전하는 게 아닌, 인간이 알파고에 도전하는 즉, 1승이라도 할 수 있을 것인지가 관건이 돼버렸습니다.
  • 최대선 2016/03/12 18:46 #

    1승의 가능성은 없다는게 제 생각입니다.

    오늘 이9단이 꽤 선전했다고 하더군요. 그러니 앞으로 점점 따라 붙어서.. ?
    그런데 그건 인간 들끼리 대국에서 통할 수 있는 컨셉입니다

    한편, 4:0에서 다른 외부적 요인으로 끝나버릴 수는 있지 않을까 싶습니다. 여러가지 시나리오가 있죠..

    구글이 파라메터를 조정해서 4:1을 만들어 줄수도 있지 않을까 생각해 해봤지만,
    문제는 걔들도 어느 정도 조정을 해야, 눈치 안채게 질 수 있는지 모를 겁니다.
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