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구글 알파고 이긴 알파고 제로

2016년 바둑계의 강자 이세돌 9단과 대결을 펼쳤던 알파고는 이세돌의 성을 따서 알파고 리로 명명되었습니다. 우린 그냥 알파고라 부르죠. 알파고(AlphaGo)는 바둑인공지능입니다. 구글 딥마인드의 공동 창업자인 데미스 허사비스와 수석과학자 데이비드 실버박사는 알파고의 최신 버전인 알파고 제로를 소개했습니다.

알파고 제로는 경기 전 7개월 동안 기보 16만 건을 학습하고 혼자 바둑학습을 한 지 단 3일 만에 이세돌을 이긴 알파고 리를 100대 0으로 이겼다고 하며 지난 5월에 중국의 커제 9단을 3대 0으로 이긴 알파고 마스터의 수준을 넘어섰다고 합니다. 인공지능은 무섭게 진화하고 있네요.

이세돌을 이긴 알파고 리는 2단계의 연산과정을 거칩니다. 정책망이라는 인공 신경망으로 먼저 바둑돌을 놓을 곳을 찾고 이후 해당 수의 승률을 가치망이라는 별도의 신경망으로 판단합니다. 그런데 알파고 제로는 정책망과 가치망이 동시에 작동을 합니다. 쉽게 말해서 바둑돌을 놓는 순간 해당 수의 승률까지 계산한다는 것이죠. 계산의 효율성이 높아지면서 알파고 리는 인공지능 전용칩을 48개 쓴 반면 알파고 제로는 단 4개로 줄인 것입니다.

알파고 제로의 또 다른 강점은 강화학습입니다. 강화학습은 인간이나 동물의 뇌에서 실제로 작동하는 방식입니다. 개를 훈련할 때 이렇게 해라, 저렇게 해라 일일이 하지 않습니다. 잘하면 간식을 주고 못하면 외면하는 방식으로 좋은 행동을 스스로 배우게 합니다. 알파고 제로 역시 높은 승률이 보상으로 주어지는 수를 끊임없이 찾는 것이죠.

전문가들은 알파고 제로의 인공지능 활용폭을 획기적으로 넓힐 수 있을 거라고 보고 있습니다. 바둑이 아닌 다른 분야에서 효율적인 사용이 가능할 것이라고 보는 것입니다. 다만 알파고 제로의 작동방식은 왜 그 수를 뒀는지 사람이 명확하게 설명할 수 없기 때문에 예상치 못한 부작용이 생길 수 있다고 말합니다. 혹 인간을 능가하는 지능을 가진 터미네이터가 등장할지도 모르겠네요.