구글이 개발하고 있는 인공지능(AI) ‘알파고(AlphaGo)’가 이세돌 9단과 대결한다. 알파고는 구글이 지난 2014년 인수한 인공지능 기업 딥마인드(DeepMind)가 머신러닝 기술을 바탕으로 개발한 인공지능 프로그램이다.
최근 알파고는 유럽 바둑대회에서 3회 우승한 프로 바둑 기사 판 후이(Fan Hui)와 대국을 진행해 5:0으로 승리하는 성과를 기록했다고 밝혔다. 체스, 장기 등 기물을 판에서 제거해 승리하는 게임과 달리 바둑은 가로·세로 19줄 교차되는 바둑판 위헤 검은돌과 흑돌을 올려 상대편 돌을 들어내거나 자신의 돌로 둘러쌓인 집을 형성해 우위를 가리는 바둑은 경우의 수가 더욱 많이 발생해 더욱 까다롭다.
바둑에서 발생할 수 있는 경우의 수는 우주에 있는 원자의 수보다 많은 1,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,
000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,
000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000가지에 달한다고 알려진다. 이는 체스와 비교할 때 10의 100제곱 이상 많은 것으로, 체스 분야에서는 이미 AI 기술이 인간을 뛰어넘었지만, 바둑에서는 인간이 컴퓨터를 압도하고 있다. 바둑 분야에서 기존 AI 수준은 아마추어 바둑 기사 정도의 수준으로 알려진다.
데미스 하사비스(Demis Hassabis) 구글 딥마인드 CEO는 “알파고에 기존과 다른 머신러닝 기법을 적용해 수준을 한층 향상시켰다”고 전했다.
전통적 AI는 모든 가능한 위치에 탐색 트리(search tree)를 구성함으로써 체스 등의 게임에서 높은 성과를 이뤄냈지만, 경우의 수가 한층 많은 바둑에서는 탐색 트리 방식 적용의 효과가 미미했다. 이를 해결하기 위해 딥마인드는 고급 트리 탐색과 심층 신경망(deep neural network)을 결합하는 새로운 방식을 개발해 적용했다. 신경세포와 같은 연결고리를 포함하는 12개의 프로세스 레이어를 통해 바둑판을 분석하도록 한 것으로, 알파고는 다음 번 돌을 놓을 위치를 선택하는 ‘정책망(policy network)’, 승자를 예측하는 ‘가치망(value network)’ 등의 신경망으로 바둑판을 분석해 사람의 플레이를 예측하고, 자체 대국을 통해 오류를 조정하면서 전략 개발 학습 등을 진행하면서 점차 강화됐다.
하사비스 CEO는 “알파고는 구글 클라우드 플랫폼을 활용해 3000만개의 움직임에 대한 신경망을 훈련으로 플레이 예측률을 57%(기존 기록 44%)까지 크게 높이고, 자체 신경망 간에 수천만회의 바둑 대국을 통한 강화 학습과 시행착오 프로세스로 연결고리를 조정함으로써 스스로 전략을 발견하는 법을 배웠다”라고 설명하면서 “이를 통해 유럽 최정상 프로 바둑 기사인 판 후이(Fan Hui) 기사에게 5회 연속 승리를 거둠으로써 최초로 AI가 정상급 인간 기사에게 승리하는 성과를 달성했다”고 밝혔다.
알파고는 3월에는 세계 최고 기사 중 하나로 꼽히는 한국의 이세돌 9단에게 도전한다. 이세돌 9단은 수많은 세계대회를 재패하는 등 지난 10년간 세계 최고의 자리를 수성하고 있는 대표적인 인기 프로 바둑 기사로, 대국 결과가 주목된다.
하사비스 CEO는 “바둑의 규칙을 하나하나 직접 입력하여 개발된 전문가 시스템(expert system)이 아니라 일반적인 머신러닝 기술을 사용해 스스로 바둑에서 이기는 법을 파악했다는 점이 알파고가 갖는 의미”라며 “알파고에 사용된 방법들은 모두 범용성을 갖고 있어 기후 모델링, 복합성 질환 분석 등 오늘날 사회 문제들을 해결하는데 기여할 수 있을 것”이라고 말했다.
