이세돌 9단이 상금 100만 달러(약 12억원)를 놓고 바둑 인공지능(AI) 프로그램 ‘알파고’와 대결한다.

영국 런던에 소재한 구글(Google) 소속 인공지능 연구 기관인 딥마인드(Deep Mind)는 바둑 인공지능 프로그램 ‘알파고’ 개발 관련 논문을 세계적인 과학 학술지 네이처(Nature)에 영국 시간 27일 오후 6시 발표된 최신 이슈에 게재했다.

특히 ‘알파고’는 중국에서 입단 후 프랑스에서 활약 중인 판후이(Fan Hui) 2단과의 공식 대결에서 5전 전승을 거둬 바둑 인공지능 프로그램의 신기원을 이룬 것으로 평가받고 있다. 프로 출신 바둑기사가 컴퓨터와의 대결에서 패한 것은 이번이 처음이다. 5판의 기보는 네이처에 게재된 논문에 실렸다.

구글 딥마인드는 ‘알파고’의 발표와 함께 이세돌 9단에게 호선으로 도전할 계획을 밝혔다. 대국은 3월 8일부터 15일까지 5판 3선승제로 서울에서 열린다. 딥마인드의 공동 설립자 데미스 헤서비스(Demis Hassabis)는 “이세돌 9단은 지난 10년간 가장 위대한 기사이지만 나는 알파고가 어떤 인간보다 뛰어난 플레이어라고 생각한다.”라고 말하며 자신있는 모습을 보였다.

▲ 네이처 표지에 실린 바둑

‘알파고’의 도전을 받은 이세돌 9단은 “구글 딥마인드가 개발한 인공지능과 대결하는 영광을 안아 기쁘다”면서 “바둑 역사에서 중요한 경기라고 판단해 도전을 받아들였고 승리할 자신이 있다”고 말했다.

한국기원의 양재호 사무총장은 “컴퓨터가 한 두 경기를 이길 수 있겠지만 모든 대국에서 이세돌을 앞서지는 못할 것”이라고 전망했다. 최규병 9단도 '알파고가 프로 기사들과 상대하려면 2~3점을 먼저 깔고 두는 접바둑이 적당해 보인다'고 평가하며 컴퓨터가 프로기사의 벽을 넘는 것은 아직 시기상조라고 말했다.

이세돌과 알파고의 대국 관련 기자회견은 1월 28일 오후 5시 구글코리아 회의실에서 개최된다. 기자회견 내용도 사이버오로에서 직접 취재후 보도할 예정이다.

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알파고를 개발한 회사 딥마인드는 2014년 1월 구글이 인수한 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 분야 기업이다. 영국 런던에 본사를 둔 딥마인드는 업계 최고의 엔지니어, 과학자, 연구원들을 보유하고 있으며, 이들은 머신러닝과 시스템 신경과학(systems neuroscience) 분야의 기술을 활용해 강력한 범용 학습 알고리즘을 구축하고 있다. 대회 상금 100만달러는 구글이 제공한다. 만약 알파고가 승리한다면 사회단체에 상금을 기부할 예정으로 알려졌다.


※대진표 상하좌우 이동하며 볼수 있습니다.

알파고(AlphaGo): 머신러닝을 사용하여 고전 게임인 바둑을 마스터하다- 구글 딥마인드 CEO 데미스 하사비스(Demis Hassabis)가 알파고에 대해 쓴 글

바둑은 2,500여 년 전 중국에서 시작된 게임입니다. 공자도 바둑에 대해 글을 쓴 바 있으며, 바둑은 미학적 가치를 인정 받아 진정한 중국 학자라면 갖춰야 할 사예(四藝) 중 하나로 여겨져 왔습니다. 전 세계 4천만 명 이상이 즐기고 있는 바둑의 경기 규칙은 간단합니다. 바둑 기사들은 바둑판 위 흰돌, 혹은 검은돌을 번갈아 놓으며 상대편의 돌을 들어내거나 빈 공간을 둘러싸서 ‘집’을 만드는 것이 목표입니다. 바둑을 둘 때에는 주로 직관과 느낌이 작용하게 되며, 이러한 아름다움, 미묘함, 그리고 지적 깊이로 인해 바둑은 지난 수 백 년 간 인류의 상상력을 사로잡았습니다.

하지만 규칙은 간단할지 몰라도 사실 바둑은 굉장히 복잡한 게임입니다. 돌을 놓는 위치에 있어 무려1,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000가지 경우의 수가 존재합니다. 이는 우주에 있는 원자의 수보다 많으며, 체스와 비교할 때 경우의 수가 10의 100제곱 이상 많은 것입니다.

이러한 복잡성은 컴퓨터가 바둑을 두는 것을 아주 어렵게 만들었으며, 따라서 바둑을 인공지능을 연구하는 사람들에게 아주 매력적인 도전과제로 만들었습니다. 이들은 보통 각종 문제들을 사람과 비슷한 방법으로 해결하는 능력이 있는, 보다 더 스마트하고 유연한 알고리즘을 개발하기 위해 게임을 테스트 도구로 사용합니다. 컴퓨터가 마스터한 최초의 게임은 1952년의 ‘삼목놓기’(‘틱택토’라고도 불림)였습니다. 그 후 1994년에는 체커를 마스터했고, 1997년에는 딥 블루 컴퓨터가 체스에서 승리를 거두었습니다. 컴퓨터의 활약은 보드게임에서 그치지 않았습니다. IBM의 왓슨(Watson) 컴퓨터는 2011년 ‘제퍼디(Jeopardy)’에서 우승했고, 2014년에는 딥마인드가 자체 개발한 알고리즘이 픽셀 입력값만으로 아타리(Atari) 사의 여러 게임을 플레이하는 방법을 학습했습니다. 하지만 바둑은 지금까지 인공지능 연구자들을 계속 좌절시켰습니다. 컴퓨터의 바둑 실력은 아마추어 기사 수준에 불과했습니다.

모든 가능한 위치에 탐색 트리(search tree)를 구성하는 전통적 방식의 인공지능은 바둑에서만큼은 빛을 발하지 못했습니다. 그래서 딥마인드는 다른 접근방식을 취했습니다. ‘알파고’(AlphaGo)라는 시스템을 구축했는데, 이는 고급 트리 탐색과 심층 신경망(deep neural network)을 결합한 것입니다. 이 신경망은 수백만 개의 신경세포와 같은 연결고리를 포함하는 12개의 프로세스 레이어를 통해 바둑판을 분석합니다. ‘정책망’(policy network)이라고 부르는 하나의 신경망이 다음 번 돌을 놓을 위치를 선택합니다. ‘가치망’(value network)이라고 부르는 또 다른 신경망은 승자를 예측합니다.

딥마인드에서는 전문가가 플레이하는 게임으로부터 3천만 개의 움직임에 대해 신경망을 훈련시켰습니다. 이로써 57%의 확률(과거 기록은 44%입니다)로 사람의 움직임을 예측할 수 있게 되었습니다. 이제 다음 목표는 사람을 흉내내는 것이 아닌, 실제 대국에서 사람을 이기는 것입니다. 이를 위해 알파고는 자체 신경망 간에 수천만 회의 바둑을 두고, 강화 학습이라는 시행착오 프로세스를 사용해 연결고리를 조정함으로써 스스로 새로운 전략을 발견하는 법을 학습했습니다. 물론 이를 위해서는 강력한 컴퓨팅 능력이 필요했기 때문에 구글 클라우드 플랫폼을 폭넓게 활용했습니다.

그 후 알파고를 실제 대국에 투입하여 테스트를 시행했습니다. 먼저 인공지능 연구의 선봉에 있는 최고의 바둑 프로그램들과 알파고 사이의 토너먼트를 진행했습니다. 알파고는 총 500회 대국 중 단 한 번을 제외한 모든 대국에서 승리했습니다. 다음으로, 12세에 바둑계에 입문한 후 유럽 바둑대회에서 3회 우승한 천재 바둑 기사 판 후이(Fan Hui)를 딥마인드 런던 본사로 초청해 알파고와 대국을 진행했습니다. 지난 10월 비밀리에 진행된 이 대국에서 알파고는 5회 모두 승리를 거뒀습니다. 컴퓨터 프로그램이 프로 바둑 기사를 최초로 이긴 순간이었습니다. 이 경기에 대한 상세한 내용은 오늘 과학잡지 네이처에 게재된 딥마인드의 논문에서 찾아보실 수 있습니다.


클릭☞ ○● 네이처 논문 원문보기- 알파고 vs 판후이와 대국기보 포함
클릭☞ ○● Google AI algorithm masters ancient game of Go- 원문보기

▲ 인공지능 컴퓨터 바둑 프로그램 '알파고'를 개발한 구글 딥마인드의 최고경영자(CEO) 데니스 하사비스. [사진-네이처]

* 제한시간 1시간, 초읽기 30초3회 덤7집반

▼ ○알파고(인공지능) ● 판후이 프로2단 백2집반승

▼ ●알파고(인공지능) ○판후이 프로2단 흑불계승

▼ ●판후이 프로2단 ○알파고(인공지능) 백불계승

▼ ●알파고(인공지능) ○판후이 프로2단 흑불계승

▼ ○알파고(인공지능) ● 판후이 프로2단 백불계승