[알파고VS 이세돌]인공지능 알파고를 넘어설 이세돌 9단의 마지막 대결
- 알파고 약점을 파고들어 승리를 이끈 이세돌 9단의 공격적본능이 돋보인 한판
연이은 알파고와의 세기의 바둑대결 에서 허무하게 3패후 고개를 떨구었던 이세돌9단의
승승장구하던 구글이 자랑하던 인공지능 AlphaGO (알파고) 의 높은 콧대를 꺽어주며 , 그동안
이세돌 ( LEE SEDOL ) 9단의 승리를 갈망하던 우리국민들에게 통쾌한 승리를 거두었읍니다
어느게임에서보다 값진 승리를 였다고 경기후 승리소감을 밝혔을정도로
그동안의 있었을 마음적 부담감을 날려버린 그런 짜릿한 승리를 거둔후
이세돌의 환한 웃음은 우리모두가 바라던 그런승리여서 그런지
너무나 기분좋은 하루였던거 같읍니다
오늘은 백을 잡은 이세돌 9단은 초반부터 3차전부터 공격전략으로
알파고를 매순간 몰아쳤는데여 , 그동안 초반부터 유리한 바둑전략으로
이겼던 알파고로서는 학습하지않았던
이세돌9단 공격전략에 당황하며 인공지능머신이란 걸맞지않은 어이없는 실수를 연발했읍니다
4국경기 중반 상변중앙에 회심의 79수에 던진 이세돌 9단의 흑돌 사이에 끼여넣기 신의한수에 차츰
대처방법을 모른채 중반이후 판세역전을 노렸지만
그럴수록 더해지는 이세돌9단의 침착함에 일격을 당하며 속수무책 일관하다
결국 대국 초읽기에 몰리며 가끔 꼼수를 보였지만
이세돌9단의 준비된 창의적 공격대응전략에 시간만 소비하다가
경기후반 결국 모니터 화면에 " AlphaGO RESIGN " 을 보이며 지루했던 승패는
이세돌9단이 너무 기다려왔으며 , 무적같았던 인공지능 알파고에 승리하는 짜릿한
승리장면을 연출했읍니다
알파고의 4국 패인
알파고는 1200대의 컴퓨터로 구성 , 신경망데이타 분산처리시스템을 채택하고 있으며,
데이타처리방식은 비동기 , 분산처리시스템 으로 초당 방대한양의 분석,처리능력 을 갖고있는
바둑에 최적화된 AI (인공지능 바둑프로그램) 입니다
알파고는 Deep Learnnig (딥러닝) 을 통해 스스로 심화학습을 거듭반복학습을 통해서
스스로 자신의 인공지능능력을 강화하는 신개념의 로봇프로그램이기때문에
인간이 인공지능을 이긴다는건 어쩌면 불가능한일로 여겨지게 되었읍니다
그런데 불가능하게 여겨졌던 "세계를 깜짝 놀라게해 인공지능을 누른 이세돌의 천재적 바둑사건"
은 바둑역사상에서도 없는 경이적 사건이라 기록될것입니다
Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search
The game of Go has long been viewed as the most challenging of classic games for Artificial Intelligence
owing to its enormous search space and the difficulty of evaluating board positions and moves.
Here we introduce a new approach to computer Go that uses ‘value networks’ to evaluate board positions
and ‘policy networks’ to select moves.
These deep neural networks are trained by a Novel Combination of supervised learning from human expert games,
and reinforcement learning from games of self-play.
Without any lookahead search, the Neural networks play Go at the Level Of State-of-the-Art Monte Carlo Tree search programs
that simulate thousands of random games of self-play.
We also introduce a New search algorithm that combines Monte Carlo simulation with value and policy networks.
Using this search algorithm, our program AlphaGo achieved a 99.8% winning rate against other Go programs,
and defeated the human European Go champion by 5 games to 0.
This is the first time that a computer program has defeated full-sized game of Go,
a feat previously thought to be at least a decade away.
전문번역
바둑게임은 긴 거대한 검색 공간 및 보드의 위치와 움직임을 평가분석의 어려움으로 인해
인공 지능에 대한 고전적인 게임의 가장 도전으로 간주하고있다.
여기에서 우리는 컴퓨터에 대한 새로운 접근 방식이 사용하는 '가치 네트워크'는
이동을 선택 보드 위치와 '정책 네트워크'를 평가하는 것으로 바둑프로그램을 소개합니다
.
이 깊은 신경 네트워크는 자기 플레이 게임에서 학습 감독 인간의 전문 게임에서
자기학습 및 학습강화의 새로운 조합에 의해 훈련된다.
어떤 검색을 하지 않고, 신경 네트워크는 랜덤 자기 심화학습으로 ,
수천게임 시뮬레이션을 통해서 학습하며
최첨단 몬테 카를로 트리 검색 프로그램의 수준에서 이동을한다.
우리는 또한 가치와 정책 네트워크와 몬테카를로 시뮬레이션을 결합하는 새로운 검색 알고리즘을 소개합니다.
이 검색 알고리즘을 사용하여, 우리의 프로그램 AlphaGo는 다른 바둑 프로그램에 대해 99.8 % 승률을 달성하고,
이 컴퓨터 프로그램은 바둑 전체 크기의 게임을 패배 것은 이번이 처음입니다
유럽 바둑 챔피언을 5-0 승리하는것은, 이전에 적어도 십년이 걸릴것으로 생각했다.
그런데 중요한점은 알파고 역시 인간이 만든 잘만들어진 인공지능 바둑프로그램에 주목할 필요가
있읍니다
비록 알파고가 혁신적이고 자기학습기능이 탑재된 프로그램이지만,
바둑의 경우에선 인간은 "직관" 이라는 독특한 대처법으로 위기상황에서
창의적인 대처를 할수있지만 , 알파고가 그걸 학습해 인간과의 바둑경기에선
실제대처요령은 이세돌9단보단 조금은 아직 부족한 느낌을 받았읍니다
아마도 이세돌 9단과의 실전대국 데이타도 자기학습을 통해 스스로 진화한다는 가정하에
있다면 더 똑똑한 바둑프로그램으로 성장할 가능성은 무한적일지도 모릅니다
바둑프로기사들도 창의적인 바둑전략을 계발하지않는 다면 향후 알파고를
이기는건 불가능할지도 모르기때문입니다
오늘 알파고의 패인으로 이세돌9단이 지적했듯이
"알파고가 아직은 완성된 바둑이 아니다 "
아마도 학습되지 않은 불리한 상황에선 쉽사리 판단을 못하는 것으로 미루어판단해볼때
초당 수,십만개의 최적의 위치를 찾아내지만 , 불리한상황에선 그 분석처리능력도
떨어지며 , 버그같은 실수를 보여준 결과를 보며 바둑이라는 게임이
아직은 더 연구가 필요할것 같다는 생각이 들었읍니다
오늘 4국을 보면서 느낀점은
알파고가 바둑에 최적화된 인공지능 프로그램이긴하지만
지난 3번의 바둑대국에서 이세돌9단을 몰아부치며,
최강의 강수를 보여준 모습은 찾을수 없다는 점도 이색적이었읍니다
동료기사와 경기후 복기장면
알파고 는 가장 유리한 확률의 경우의수를 분석을 거쳐,
자신에게 유리한 최강의 수를 찾아 승리에 길들여진 프로그램이기때문에
자신이 유리하던.불리해지던 최강의 수를 찾기위해 계속 찾아헤맸을지 모릅니다
그러나 최적의한수를 찾아 시간을 허비했지만 그것을 찾을수 없자
끝내 패배사인을 보인거 같읍니다
알파고와의 경기를 보면서 갠적으로 궁금했던 점은?
과연 구글개발팀들이 전혀 이세돌 9단과의 경기에 전혀 개입을 안했을까?
하는 의문도 들기도 했지만 그사실은 구글자신만이 알지않을까여?
많은 바둑팬들이 궁금해왔던 컴퓨터인 알파고도 돌을 던질까하는 의구심을 풀어주는
그런장면은 오늘게임의 하일라이트 였던거 같읍니다
제4국 열띤 경기해설장면
알파고 이세돌 제4국 승리분수령
오늘 진행된 경기를 보면 알파고는 여전히 좋은 경기를 펼쳤지만,
"제4국 중반 중앙상단 78수 "에 이세돌 9단의 신의한수에 당했는데,
그걸 본 누구라도 놀랐을거다. 그게 오늘 경기의 핵심 포인트다라고
미국 바둑해설가는 말했읍니다
오늘 3패후 값진 1승을 거둔 이세돌9단은 내일 15일 1시에
그동안의 부담감을 훌훌털어벌리고 알파고에 다시 한번 프로기사의 위엄을 보여줄것입니다
인공지능 알파고와의 4국대결승리후 인터뷰에서
자기를 응원해준 모든 분들에게 감사하다.
"한 판 이겼는데 이렇게 축하받은 것 " 은 처음이다
라고 이세돌 9단은 승리소감을 밝히며 환하게 웃으며 인터뷰에 응했읍니다
같이참석했던 구글 DEEPMIND Demis Hassabis (데미스하사비스)
이세돌 9단의 승리에 축하한다고 밝혀지만 , 침울한 얼굴표정은 전과는 다른 조금은 실망
한 표정은 드러냈읍니다.
알파고 완승을 아마 확신했지 않았나 하는 생각이 들어
무서운 구글에 맞서 귀중한 1승을 이뤄낸 이세돌9단의 천재성이 다시한번
감탄하게 만들었읍니다
오늘 알파고 4국대결승리는 어떤 그 무엇과도 바꿀 수 없는 승리가 아닌가 싶다
응원해 준 분들이 있어서 "한 판이라도 이긴게 " 아닌가 생각한다
4국 경기후 이세돌 9단은
15일 열리는 제5국에서는 흑을 잡아 인공지능 알파고 를 대결하고 싶다고 밝혔으며,
구글 DEEPMIND 공동대표 Demis Hassabis (데미스 하사비스)는 이룰을 적용하겠다고 말해
제5국 펼쳐질 이세돌 9단의 흑본대결이 기대가 됩니다
과연 마지막대국 어떤 창의적인 공격본능 및 알파고의 약점을 다시 한번 파고드는 창의적인
알파고를 누를 반격전략을 기대하며 또한번의 기적의 승리를 이룰것인가? 를
지켜보는 것도 흥미로울 예정입니다
한국인의 힘의원천은 "김치" 아닐까요?
과연 이세돌 9단이 마지막대결에도 새로운 신의 한수가 나오길 기대해봅니다
내일 펼쳐질 제5국에서 이세돌 9단이 알파고를 다시한번 기권승을 보고싶네요
이번주부턴 포근한 날씨가 이어진다는 예보입니다
환절기감기조심해 보는 한주 보내시길 바랍니다
