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바둑 인공지능과 이세돌 내맘대로 뉴스논평

http://news.chosun.com/site/data/html_dir/2019/12/03/2019120300077.html
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<이세돌이 은퇴경기로 인공지능과 대결한다는 기사>

이번에 인공지능이 이길 것입니다. 의미가 없는 대결인데, 인공지능이 이기더라도 별반 의미는 없어요.

지금 바둑 인공지능을 만드는 방법을 보면 대충 이렇습니다.

19X19 공간에 바둑돌이 많아질수록 연산량이 줄어듭니다. 바둑 인공지능의 기본적인 방식은 이런 거에요..

예를들어서 3곳에 둘수 있는 곳이 남아 있다면....3곳 중에 한 곳에 두게 될거에요. 바둑은 경우의 수가 한정되어 있지요. 다른 인간의 문제와는 다르며, 인간의 모든 행동이 예측 가능 합니다. 바둑에서 둘 수 있는 공간이 한정되어 있잖아요.

A에 둘 경우. +2.5집의 이득을 가짐. 그러나 상대의 수에 따라서 최악의 경우 -0.5집으로 결정됨

B에 둘 경우. +0.5집의 이득을 가짐. 그러나 상대의 수에 따라서 최악의 경우에도 +0.5집으로 결정됨

C에 둘 경우. +1.5집의 이득을 가짐. 그러나 상대의 수에 따라서 최악의 경우 -2.5집으로 결정됨.

여런 경우 인공지능은 B에 결정됩니다. 상대는 랜덤하게 어디에 둘지 모르므로, 그 결과로 인해서 나오는 결과가 가중 좋은 것을 찾아서 결정하지요. 내가 여기에 두어서 더 좋은 효과를 내는 것이 아니라 상대의 수에 의해서 결과가 가장 좋은 것을 선택하는 것이 바둑 인공지능에서 찾는 방식입니다. 즉, 수비적인고 실리적인 방법으로 두는 것이 바둑 인공지능입니다.

이 방식은 인간의 문제 해결과는 다르죠.

여기에서 경의의 수는 처음에 가장 높고 후반으로 갈수록 낮습니다. 처음에는 둘 곳이 많고, 상대의 모든 수를 다 계산하면 너무 많잖아요. 그 엄청난 경우의 수를 다 계산하기에 지금 하드웨어의 발전이 느려요. (왜 인공지능 개발자들이 빅데이터 수집이 아니라 양자 컴퓨터 상용화에 목을 빼고 기다리는지 아시겠죠^^? 빅데이터 백날 모아도 양자 컴퓨터 나오면 필요없어요)

그래서, 처음에는 개발자가 정해둔 위치에 그냥 둡니다.

중반에는 모든 경우가 아니라 프로기사들이 자주 두는 곳이나, 혹은 중요한 곳으로 예측된 곳만 연산해서 결과를 정합니다. 바둑돌이 많아질수록 중요한 곳이 줄어들고, 앞으로 두는 수도 줄어들어서 정확도는 크게 증가하게 되지요.

끝내기 정도 가면 실수하지 않아요. 여기서 실수하는 인공지능은 너무 못 만든 것이지요. 경우의 수가 충분히 줄어들었기 때문입니다. 모든 경우의 수를 다 연산해 볼 수 있기 때문에, 끝내기 실수는 인공지능 개발자의 수치에요.

그렇기에 인공지능 바둑을 볼때는 끝내기 빼고는 필요가 없어요. 11X11이나 9X9같은 작은 바둑판에서 바둑을 두는 경우도 있어요. 여기에서는 모든 경우를 계산해 낼 수도 있겠지요. 이런 방식은 각각에 어디에 두면 어떤 결과가 나오는지 예측할 수도 있습니다. 하지만 19X19는 경우의 수가 많고, 그것을 연산하는 것은 지금 하드웨어에서는 어렵지요. 그래서 일부만 연산하기 때문에, 정확도를 버리고 연산량을 줄인 것이지요.

그래서 여기에서 바둑 인공지능이 이기더라도 문제는 이런 거에요.

1. 바둑에서 경우의 수는 한정되어 있지만, 일반적인 인간의 문제는 경우의 수가 무한대이다. 그 무한대의 경우의 수를 모두 검색하는 방법은 현재 알려진 존재 방법은 없다. (그러나 가능은 함^^)
2. 결과가 수로 이루어진 집계산이라는 가치 하나이다. 그러나 인간의 문제는 여러가지 가치가 종합적으로 이루어져 있는데, 이러한 방법에 대해서 해결할 수 없다.
3. 지금 하드웨어에서 연산의 한계로 일부만 연산해서 법칙을 통해서 다른 경우를 예측하는 것에 신뢰를 가질 수 있는 방법이 없다. 그러므로 인간이 창의적으로 다른 방법으로 도전해오면 인공지능이 엉뚱한 연산을 통해서 실패할 수 있다. (빅데이터로 학습하는 인공지능은 과거 지향적이다^^)

3번을 이세돌씨가 하면 승리할 수 있어요. 그런데 어떤 연산을 안 했는지에 대해서, 지금 프로기사가 안 두는 곳이지만 효율적인 곳을 찾으면 승리할 거에요. 하지만 바둑에서 일반적인 행동 패턴에서 벗어날 수 있는 효율적인 곳을 찾느냐? 하는 것의 싸움이겠죠.

바둑같이 둘 수 있는 곳이 한정된 것과 다른 인간의 문제는 전혀 다른 것이에요.

즉, 바둑에서 인간을 이긴다고 해서, 다른 문제가 해결되거나 하는 일은 없어요. 보드 게임을 인공지능이 이기는 것은 알파고 이전에 다른 보드게임에서 이 방식을 사용했고, 그것을 바둑에 적용한 것 밖에 없는 것이었고, 보드 게임 같이 인간이 할 수 있는 것이 정해져있고, 창의성을 발휘할 수 없는 분야와 다른 인간의 문제는 전혀 다르다라는 것이에요.

그러나 이세돌씨를 비판할 생각은 없어요. 대전료가 두둑하다면 프로기사가 두는 것은 당연한 것이지요. 그것이 인공지능이 아니라 동물과 둔다고 해도 말이지요. 프로기사가 바둑으로 돈 벌기 위한 직업인데 대전료를 보고 둔다는 것은 비난할 일이 아니니까요. 단지, 조심해야 하는 것은 이세돌씨가 아니라 다른 인공지능을 모르는 바둑 동호인들이며, 바둑을 이긴 것과 인간의 다른 문제는 다르다라는 것을 알아야 한다는 것이지요. 지금 인공지능은 최고의 수를 찾는 과정이 아니라 그럭저럭 만족할 만한 결과를 찾는 과정이라서, 인공지능이 두는 곳이 바둑의 진리와는 거리가 있는 방식이다. 즉, 최상의 방법이 아니라 결함이 있는 방식이다. 정도이지요. 이것도 문제가 있지만요^^.

하지만, 이것으로 인해서 인공지능이 발전했다거나 다른 문제도 풀릴 것이라거나 이런 씩으로 생각해서는 안된다는 것이에요. 일단, 첫번째 문제는 인공지능이 인간의 다른 문제를 해결하기 위해서는 무한한 경우의 수로 보이는 문제를 유한한 문제로 바꾸는 과정이 필요합니다. 이 과정에 대해서 저는 생각한 것이 있는데, 일단은 지금은 언급하고 싶지 않네요^^. 인공지능을 직업으로 선택하지 않을 가능성이 높지만, 그래도 혹시나 해서 아직은 그냥 저만 알고 있고 싶네요^^. 로또 1등에 당첨되면 해 볼수도 있으니까요^^.

덧글

  • 퍼렁머리 2019/12/03 12:09 #

    음;;; 요새 소위 잘나가는 바둑 인공지능은 구현 방법이 디테일이 꽤 다른데... 그냥 모르면 잘 모른다고 하시는게 좋을 것 같습니다
  • 여우 2019/12/04 08:10 #

    위에 것은 바뀌지 않을 것들에 대해서 이야기하는 것입니다. 제 블로그는 디테일하게 전문용어 섞어서 이야기하는 것이 아니라 인공지능 대해서 모르는 사람들도 이해할 수 있도록 쉽게 전달하는 것이 목적입니다. 수학이나 물리를 좋아하는 사람은 몬테 카를로 방식을 알더라도 그것에 대해서 구체적으로 설명할 필요는 없는 것이지요. 그렇게 설명하면 수학이나 물리 좋아하는 사람들은 이해하지만, 그것을 모르는 사람들은 뒤로가기 눌러 버리니까요. 수식을 동원해서 디테일 하게 적는다면 읽은 분은 이 분야에 종사하는 사람 빼고는 없을 것입니다. 제 블로그의 목적은 그런 전문적인 용어는 빼고 쉽게 전달하면서 그러면서도 원리를 빼지 않아서 문제점을 이해할 수 있는 수준에서 글을 작성하려 합니다^^. 디테일을 작성하려 했다면 뉴스 밸리에 안올리고 IT밸리나 다른 곳을 선택했겠죠^^. 답글은 보통 안다는 것이 제 블로그 원칙이지만 이 부분은 인신공격이 들어가서 안작성 할 수가 없네요^^. 하지만 인신공격으로 저를 공격하는 것이 아니라 글에 대해서 비판은 언제나 환영합니다. (수식을 동원해서 모든 것에 디테일하게 적으라는 것은 뉴스 밸리에 올라가는 한 어렵습니다. 글의 목적이 인공지능에 대해서 전혀 모르는 사람들의 인공지능에 대한 편견을 제거하는 것이 목적입니다.) 어떤 부분이 빠졌는지 제시해 주시면 답글은 안달겠지만, 다른 글을 통해서 그 부분에 대해서 추가해서 작성해 드릴 수 있습니다. 하나의 포스팅에 모든 방식을 달기 보다는 포스팅의 주제(보통은 링크된 뉴스와 관련된 문제)와 과련된 문제점이 있는 부분이나 그 부분의 원리만 함축해서 작성하는 것입니다. 인공지능과 관련해서 한주에 몇개씩은 작성하므로 그 부분을 종합적으로 보면 이해가 될거에요^^.
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