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알파고

소프트웨어 바둑 구글 넘겨주기1, n1=AlphaGo) 현재진행중)

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+1 AlphaGo

youtube(SUbqykXVx0A) DeepMind 공식 유튜브 채널에 올라온 소개영상(판 후이와의 대결 포함)1)

개요

고등학교 이름이 아니다.

홈페이지

알파벳의 구글 딥마인드에서 개발한 컴퓨터 바둑 인공지능 프로그램. 프로기사를 맞바둑으로 최초로 이긴 바둑 프로그램이기도 하다. 이름에서 "Go"란 일본어로 바둑을 뜻하는 碁(음독:고)2))를 의미한다3).

상세

구글에 인수된 딥마인드에서 개발한 머신러닝 기반 프로그램으로 자신과의 미러매치를 통한 학습이 가능하다고 한다. 사내 테스트 결과 다른 바둑 인공지능 프로그램들을 상대로 500전 499승을 기록했다. 그 중 한판은 알파고의 실수로 졌다고 하며 그 약점은 이미 "보완"이 끝나 명실공히 현 최강의 인공지능 프로그램으로 군림하고 있다. 현재까지 나온 모든 바둑 인공지능을 성능으로 압도하는 모습에 일부 개발자들 사이에선 Zen이나 Crazystone 등의 프로그램들이 더이상 존재 의미가 있는가, 바둑 인공지능 대회인 UEC를 계속 지속해야 하는가 등을 투표하는등 굉장한 충격을 던지고 있다.#

본래 체스 (Chess)라면 과거 IBM의 딥 블루가 가리 카스파로프를 상대로 대결해 이긴 바가 있지만, 바둑은 체스에 비해 경우의 수가 너무 많아서4) 지금까지는 인공지능이 프로 바둑 기사를 이기지 못하였는데, 알파고가 프로바둑기사를 이긴 최초의 바둑 인공지능인 것 이다.

덤으로 서로 바둑 최강국임을 자부하며 10년넘게 바둑 인공지능을 개발해오던 한국, 중국, 일본의 개발자들은 그 모든 기술과 노하우들이 고작 개발이 1년 좀 넘은 정도인 알파고가 발표됨과 동시에 전부 따라잡히며 성능으로도 처참하게 발려버리는 엄청난 격차가 생겨 순식간에 모든 프로그램을 한물 간 프로그램으로 만들어버리는 데꿀멍, 안습한 상황이 벌어졌다… 세계자본이 바둑에 관심을 보이면 어떤일이 일어나는지 잘 보여주는 장면. 단, 컴퓨터 비전이나 음성 인식 등 패턴 인식 류 AI 쪽에서 딥러닝이 나오면서 최근 2년 동안의 결과가 지난 30~40년간의 결과를 다 발라버리는 사례는 비단 바둑 뿐만은 아니다. 그러나 딥러닝은 나름대로의 최신 트렌드인데다 이미지, 음성, 자연어 처리 같이 해야 할 일이 산더미 같은 상황에 바둑에 연구진을 투입할 수 있는 여유를 가진 곳은 드물다. AI와 하드웨어, 분산 처리 모두에 풍부한 박사급 인력을 가진 미국, 거기에서도 구글에서나 해볼만한 일이며, 현 시점 한중일에서는 비슷한 것을 시도해 볼 수 있는 회사는 없다고 보면 된다. –쉽게 말해 돈 안되는 사업에 최고급인력과 자본, 시간을 양동이채로 퍼붓는 돈X랄이 가능한 회사만이 할 수 있는 일이다.– 다만 앤드류 응 교수를 데려간 바이두에서 몇 년 뒤 비슷한 것을 시도해 볼 수 있을 것이다.

대국 내역

vs 판 후이 2단

2013-2015년 중국 프로 기사이자 유럽 바둑 챔피언인 판 후이(2단)5)와 대국하여 5전 전승을 거두었다. Tournament games이란 표현으로 보아 19 x 19에서 호선, 덤 7집 반을 적용한 대국이었다. 유럽에서 활동한다고 해도 프로기사가 인공지능에게 호선으로 패배한 것은 바둑 인공지능 역사상 처음 있는 일이다. 그것도 5판이나 연속으로!! 작년 10월 기준으로 프로 2단의 기력이라고 하며 분산 컴퓨팅 적용시 4-5단까지 상승한다고.6) 이 때문인지 Nature지 소식(News)란에 소개되기도|했다.(sgf(Smart|Game Format)형식으로 기록된 기보)

alphago.jpg 대국 장면을 찍은 모습이다.

18385164.jpg.450.jpg 최종 결과

김명완은 판후이와 알파고의 대국 기보를 분석하면서 알파고가 아주 침착하고 모양좋은 일본식 스타일의 바둑을 둔다고 리뷰했었다.

**구글 딥마인드 챌린지 매치|vs 이세돌 9단**

알파고는 판 후이를 꺾은 것에 힘입어 2016년 3월 9일 현재 한국의 프로 기사인 이세돌(9단)과 대국하여 1승(불계승)을 거뒀다. 자세한 내용은 구글 딥마인드 챌린지 매치 참고.

특징

동작 방식

알파고는 다음 세 가지 다른 인공지능 구조를 혼합하여 동작하도록 되어 있다.

  • 가치망 (Value Network) : 현재 국면에서 이길 확률이 얼마인지를 점수로 뽑아낸다. 일반적인 강화 학습에서 보는 가치 함수 역할. 심층 컨볼루션 신경망(Deep Convolutional Neural Network)이다. 탐색 과정이 없는 행렬 연산이므로 순식간(0.1초 미만)에 결과가 나온다.
  • 정책망 (Policy Network) : 바둑판을 인식하여 직관적으로 어디에 두는 것이 좋을 지 각 위치에 대한 점수를 뽑아낸다. 역시 심층 컨볼루션 신경망(Deep Convolutional Neural Network)이며, 결과는 순식간에 나온다.
  • 몬테 카를로 트리 검색(MCTS) : 다양한 경우의 수를 따져 보는 인공지능. 기존 바둑 프로그램은 떡수를 막기 위해 정석과 같은 DB를 활용해서 경우의 수를 줄이는 방식을 썼는데, 알파고는 DB 대신 정책망을 이용해서 경우의 수를 줄여 나간다.

구글 Deep Mind 내부에는 다양한 버전의 알파고가 존재한다. 위 셋 중에 하나 혹은 둘만 쓴 버전도 있고, 한 대에서 돌아가는 버전, 클라우드용 버전, 신경망의 커널을 다르게 한 버전 등.. 판후이전에 사용한 버전은 세 가지를 모두 쓴 클라우드 버전이며, 논문에서는 ELO rating 3140점으로 추정하고 있었다.

기존 바둑 프로그램과 달리, 바둑의 룰이나 기보 DB에 따른 특수 처리를 하지 않는 것이 특징이며, 구글에서는 이것을 바둑 이외의 전문 분야에서도 어려운 문제를 해결하는데 쓸 수 있을 것으로 보고 있다. 구체적으로는 기상 예측이나 질병의 해석 등을 들었다. ====학습 방법==== - 1. KGS 공개서버에서 플레이된 게임들 중 비교적 고수(6단부터 9단)의 게임 16만개로부터 약 3천만수를 가져와 정책망을 학습시킨다. 교사학습(Supervised Learning)으로 진행된다. 이 부분은 바둑의 룰에 따라 착점하는 것을 이해하는 초기화 과정이라고 보면 된다. - 1. 교사학습된 다양한 버전의 정책망끼리 서로 대전시키며 정책망의 성능을 개선해나간다. 강화학습(Reinforcement Learning)으로 진행된다. - 1. 스스로의 대전 기록을 복기하며 가치망의 성능을 개선해나간다. 강화학습(Reinforcement Learning)으로 진행된다.

KGS 기보 데이터베이스는 정책망 초기화(1번)에만 사용되고, 이후의 학습에는 전혀 사용하지 않는다. 실제 학습 진행은 모두 스스로와 대전하는 강화학습으로 진행되며, 이같은 학습방식은 알파고가 독학으로 기력을 향상시킨다는 것을 말하기 때문에 바둑 세계 챔피언을 알파고가 이긴다면 이때까지의 정석이나 좋은 포석 등으로 알려진 것들이 바뀔 것이라 예상된다고 한다. –흠좀무–

기력

판후이와의 대전에 사용된 알파고는 ELO 레이팅으로 계산했을 때 3140점이었다. 당시 판후이는 goratings|사이트기준으로 2904점이었고, 구글에서는 79%의 확률로 이길 것으로 예상하고 있었다. 끊임없는 강화학습을 통해 현재는|기력이 더욱 향상되었다고 한다.

기타

  • 2016년 현재 세계 최강 커제 九단이 이세돌 - 알파고 대결을 보고 "왜 자기(커제)는 빼고 하냐"라고 하면서 불평이 많았다는 후문7) 이 발언 때문인지(?) 중국의|바둑 인공지능인 NOVUMind와의 대국을 제의받았으나, 커제 九단은 컴퓨터와의 대국 계획은 없다며 부인했다.# 8) 그보다는 NOVUMind 가 알파고보다 성능이 낮기에 너무 쉬울 것 같아서 제안을 거절한 것일 수도 있다. 구글이 이세돌 9단과의 대국을 발표할 때 말로는 추후에 커제 - 알파고 대국도 추진할 예정인데 정확한 일정은 불명이라고.이외에도 일본 최강자 이야마 유타 9단, 여류바둑계 한국 주장인 최정 六단과 기타 많은 바둑기사들이 알파고와 대국을 하고 싶다고 한다.(by 문도원 3단 in 바둑 비타민) –문도원 3단은 "알파고 저도 쉽게 이길 수 있습니다"라며 선전포고성 발언을 했다– –바둑계의 코너 맥그리거–

관련 인물

  • 딥마인드
    • 데미스 하사비스(Demis Hassabis) : 구글 딥마인드 최고경영자(CEO). 그의|트위터
    • 아자 황(Aja Huang) : 구글 딥마인드 연구원, 알파고 대신 바둑알을 놓았던 안드로이드인물이기도 하며 아자 황 본인도 영국 바둑협회 6단인 바둑인이다. 여담으로 알파고를 개발하면서 본인의 바둑실력도 늘어나는 바람에 최근엔 연승을 달리고 있다고
  • 바둑 기사
    • 판 후이 : 2015년 10월 알파고와 대국하였다.
    • 이세돌 : 2016년 3월 알파고와 대국하였다.

함께보기

(영어) (영어)

문서 가져옴, title=바둑, version=511)

1)
공식 유튜브 캡션 한글 자막을 지원하므로 자막이 안보인다면 유튜브 플레이어 하단에 자막 버튼을 클릭
2)
한국에서는 이 한자를 안쓰고 대신 棋(한국발음:기)를 사용한다. 碁나 棋나 어차피 똑같은 한자다.( 바둑 기
3)
일반적으로 서양의 언론에서 바둑을 의미할 때 "고"란 말을 쓴다.
4)
체스가 바둑에 비해 쉽고 단순하다기 보다는 체스는 주어진 기물을 이동하는데 그치지만 바둑은 매 턴마다 새 기물을 추가하는 게임이기 때문에 알고리즘을 짜는 것이 매우 어렵기 때문이다.
5)
입단 후 유럽으로 건너가 바둑 보급에 힘쓰고 있다.
6)
그러나 프로바둑에서 단위는 실력과 상관이 없다. 대표적으로 이세돌 프로는 승단대회를 거부하고 3단인 상태로 세계대회를 휩쓸기도 하였으며, 그 후 한국기원의 승단대회는 없어지고 각종 기전 예선에 승단포인트를 적용하는 방식으로 바뀌었다.
7)
김성룡 九단 - 농심신라면배 최종국 이세돌 vs 커제 해설 중.
8)
커제 9단은 대회 참가할 때 돈(우승상금)을 무지막지하게 밝힌다. 국내대회는 물론이고 세계대회 중에서도 진짜 상금이 큰 대회만 골라서 출전하는 걸로 중국 바둑계에서도 심심찮게 까이는 중. –물론 이세돌 9단도 상금 큰 대회 좋아하기로는 둘째가라면 서러워할 기사이긴 하다– 상금 큰 대회를 별로 좋아하지 않는 기사로는 중국의 콩라인 스웨 9단이 있다. 스웨 9단은 결승전 부담감이 너무 커서 막판에 멘탈이 흔들린다고.