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딥블루·왓슨보다 '알파고', 그가 주목받는 까닭

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  • 류준영 기자
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  • 2016.03.09 13:35
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복잡한 모델링도 가능한 ‘딥러닝’ 기술 탑재… 이세돌 9단 대국 이후 기량 향상될 것

(왼쪽부터)알파고 논문이 실린 네이처, 이세돌 9단/사진=네이처, 구글
(왼쪽부터)알파고 논문이 실린 네이처, 이세돌 9단/사진=네이처, 구글
이세돌 9단과 바둑 판 위에서 맞붙는 구글 딥마인드의 인공지능(AI) 바둑 프로그램 '알파고'는 사람의 뇌 신경망을 모방한 AI 기술 '딥러닝'으로 기량을 갈고 닦아왔다.

IBM 슈퍼컴퓨터 '딥블루'가 체스 대결(1997년)에서 체스 챔피언 게리 카스파로프를 꺾고, IBM '왓슨'이 제퍼디 퀴즈쇼(2011년)에서 우승한 것보다 고도화된 기술이다.

딥블루의 승리는 체스 거장들의 정보를 미리 입력한 덕에 가능했다. 왓슨은 특정 주제에 맞는 답을 데이터베이스(DB)에서 찾는 방식이 적용됐다. 이 방식은 하지만 '바둑'이라는 고차원 게임에는 통하지 않는다는 게 전문가들의 설명이다.

알파고의 '딥러닝'은 머신러닝(기계학습)의 방법 중 하나로 아주 복잡한 모델링까지 가능하다. 즉, 컴퓨터가 상황을 파악하고 판단해 해결 답안을 능동적으로 찾는 것이다.

딥러닝은 △수많은 양의 데이터 △고도의 소프트웨어(SW) 역량 △강력한 컴퓨팅 파워 등을 두루 갖춰야 효율적으로 가동시킬 수 있다. 구글과 페이스북, 마이크로소프트, 애플 등이 딥러닝 경쟁에 선두주자로 주목받는 이유도 이 때문이다.

구글 딥마이드는 알파고에 '가치망'과 '정책망' 등 2개의 신경망과 몬테카를로 트리 검색(MCTS) 기술을 투입했다. MCTS는 다양한 경우의 수를 고려해 가장 적합한 결정을 내리도록 해 주는 알고리즘이다.

알파고는 이를 활용해 바둑알을 어디에 놓을 지 결정한다. 각 위치 정보, 행동가치, 방문 횟수, 사전 확률 등이 측정되면 정책망이 다음 차례가 돌아왔을 때 돌을 놓을 위치를 선택한다. 가치망은 승자를 예측하는 기능을 수행한다.

알파고는 실전 경험으로 쌓은 성과 DB를 토대로 ‘강화학습’이라는 시행착오 프로세스를 가동해 새 전략을 익힌다. 알파고를 개발한 딥마인드의 데미스 하사비스 최고경영자(CEO)는 지난 7일 인천공항을 통해 입국하면서 "알파고는 이세돌 9단과의 대국으로 확보한 데이터를 활용해 더 높은 기량을 갖추게 될 것"이라고 설명했다.

알파고가 이 9단과의 첫 대국에서 확보한 DB로 바둑 실력을 다음날 곧바로 업그레이드 하기는 어렵다. 딥러닝 특성상 훈련 시간이 요구된 탓이다. 하지만 이 9단의 DB를 보유한 이상 몇 개월 후 알파고의 바둑 실력은 그 이상으로 달라질 가능성이 높다.



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