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알파고

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목차

1. 개요

알파고는 딥마인드에서 개발한 바둑 인공지능 프로그램이다. 바둑은 경우의 수가 방대하여 컴퓨터가 인간을 이기기 어렵다고 여겨졌으나, 알파고는 딥 러닝과 몬테카를로 트리 탐색을 결합하여 2015년 프로 바둑 기사 판 후이를, 2016년에는 이세돌 9단을 4:1로 꺾었다. 이후 알파고는 여러 버전을 거쳐 2017년에는 커제 9단과의 대국에서도 승리하며 은퇴했다. 알파고의 등장은 인공지능 연구의 획기적인 발전으로 평가받으며, 바둑계에도 새로운 수법을 제시하는 등 큰 영향을 미쳤다.

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알파고 - [IT 관련 정보]에 관한 문서
기본 정보
알파고 로고
로고
개발자Google DeepMind
종류컴퓨터 바둑 소프트웨어
웹사이트deepmind.com/research/highlighted-research/alphago
개요
설명인공지능 바둑 프로그램
특징딥러닝 기술을 활용하여 바둑 학습
몬테카를로 트리 탐색 알고리즘 적용
역사
개발Google DeepMind에서 개발
최초 공개2016년 1월
이세돌 대국2016년 3월, 이세돌 9단과의 대국에서 4승 1패로 승리
커제 대국2017년 5월, 커제 9단과의 대국에서 3전 전승
은퇴2017년 5월 29일 은퇴 발표
성과
프로기사 승리세계 최정상 프로 바둑 기사들을 상대로 승리
인공지능 연구 영향인공지능 연구 분야에 큰 영향을 미침
명예 단증한국기원과 중국 바둑 협회에서 명예 9단 증서 수여
기타
활용 분야기후 변화, 질병 등 다양한 분야에 활용 가능성 연구 중

2. 알파고 이전의 개발 역사와 대전

바둑은 체스와 같은 다른 게임들보다 경우의 수가 훨씬 많아, 컴퓨터가 인간을 이기기 매우 어려운 게임으로 여겨졌다.[4][13] 바둑은 평가 함수를 직접 구성하기 어렵고, 분기 계수가 커서 알파-베타 가지치기, 트리 순회, 휴리스틱 탐색과 같은 전통적인 인공지능 방법을 사용하기가 매우 어렵다는 특징이 있다.[4][13]

IBM의 컴퓨터 딥 블루가 세계 체스 챔피언 가리 카스파로프를 1997년 대결에서 이겼지만, 그 후에도 오랫동안 가장 강력한 바둑 프로그램은 아마추어 5단 수준에 불과했으며, 접바둑 없이는 프로 바둑 기사를 이길 수 없었다.[4][20][14][23]

딥마인드의 데이비드 실버에 따르면, 알파고 연구 프로젝트는 2014년경 심층 학습을 사용하는 신경망이 바둑에서 얼마나 잘 경쟁할 수 있는지 테스트하기 위해 시작되었다.[17] 알파고는 이전의 바둑 프로그램들에 비해 상당한 발전을 이루었다. 크레이지 스톤과 젠을 포함한 다른 바둑 프로그램들과의 500번의 대결에서 단 한 번을 제외하고 모두 승리했다.[18] 여러 대의 컴퓨터에서 실행되는 알파고는 다른 바둑 프로그램들과의 500번의 대결에서 모두 승리했고, 단일 컴퓨터에서 실행되는 알파고와의 대결에서는 77%의 승률을 기록했다. 2015년 10월의 분산 버전은 1,202개의 CPU와 176개의 GPU를 사용했다.[23]

2. 1. 인간 대 바둑 프로그램

바둑은 체스 등에 비해 경우의 수가 방대하여 컴퓨터가 인간을 이기기 어려운 종목으로 여겨졌다. 1997년 IBM 딥 블루가 체스 챔피언 가리 카스파로프를 이긴 후에도, 바둑 프로그램은 아마추어 수준에 머물렀다.[172][187][175][176] 2012년 젠(Zen)과 2013년 크레이지 스톤(Crazy Stone)이 프로 기사와의 접바둑에서 승리하기도 했지만,[15][16] 호선(互先)에서는 이기지 못했다.[4][20][14]

3. 알고리즘

알파고는 심층신경망(DNN)과 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)을 결합하여 설계되었다. 심층신경망은 정책망(policy network)과 가치망(value network)으로 구성된다. 정책망은 승리 가능성이 높은 다음 수를 예측하여 탐색 범위를 좁히고, 가치망은 트리 탐색 깊이를 줄여 승률을 계산하고 승자를 예측한다.[172]

기계학습은 여러 계층(layer)으로 디자인된 정책망을 구성하고, 정책망 지도학습, 정책망 강화학습, 가치망 강화학습 단계를 거친다.[187][177] 알파고는 প্রথমে 약 3천만 수의 데이터베이스를 사용하여 기록된 게임에서 전문가의 수를 따라하며 인간의 플레이를 모방하도록 훈련받았다.[19] 이후, 강화 학습을 통해 스스로 대국을 반복하며 실력을 향상시켰다.[4]

2016년 기준 알파고의 알고리즘은 기계 학습과 트리 탐색 기법을 결합하고, 인간과 컴퓨터 게임 모두를 통해 광범위한 훈련을 거쳤다. "가치 네트워크"와 "정책 네트워크"라는 두 가지 네트워크를 사용하는데, 이들은 모두 심층 신경망 기술을 이용하여 구현되었다.[4][23] AlphaGo Master까지는 심층 신경망을 사용하여 구현된 "가치 네트워크"와 "정책 네트워크"를 통해 작동하는 몬테카를로 트리 탐색을 사용했다.[108] 그러나 AlphaGo Zero에서는 신경망이 하나로 통합되었다.

4. 하드웨어

알파고는 구글 클라우드 플랫폼의 컴퓨터 자원(CPU 1202개, GPU 176개)을 사용하여 학습되었다. 또한, 텐서플로를 지원하는 딥 러닝 전용 프로세서인 "텐서 처리 장치(TPU)"도 사용하고 있다.

설정 및 성능
구성스레드 검색 수CPU 수GPU 수엘로 레이팅
단독404812,151
단독404822,738
단독404842,850
단독404882,890
분산 처리12428642,937
분산 처리247641123,079
분산 처리401,2021763,140
분산 처리641,9202803,168


4. 1. 2015년의 알파고

알파고는 단일 컴퓨터로 구동되는 '단일 버전'과 네트워크에 연결된 여러 대의 컴퓨터를 사용하는 '분산 버전' 두 가지가 있다. 단일 버전의 알파고는 48개의 CPU와 4~8개의 GPU로 구동되며 '크레이지 스톤'과 '젠'을 포함한 다른 바둑 프로그램과 500번의 대국에서 1패만 기록하였다.[180][181] 분산 버전은 1,202~1,920개의 CPU와 176~280개의 GPU로 구성되어 있다.[187]

구성 및 성능
구성스레드 검색 수CPU 수GPU 수엘로레이팅
단독404812,151
단독404822,738
단독404842,850
단독404882,890
분산 처리12428642,937
분산 처리247641123,079
분산 처리401,2021763,140
분산 처리641,9202803,168


4. 2. 알파고 판 (AlphaGo Fan)

176개의 GPU가 사용된 분산 버전으로, 2015년 판 후이 2단과의 대국에서 승리했다. 당시에는 '버전12'로 알려졌다.[23]

알파고는 이전의 바둑 프로그램들에 비해 상당한 발전을 보였다. 크레이지 스톤과 젠을 포함한 다른 바둑 프로그램들과의 500번의 대결에서, 단일 컴퓨터에서 실행되는 알파고는 단 한 번을 제외하고 모두 승리했다.[18] 여러 대의 컴퓨터에서 실행되는 알파고는 다른 바둑 프로그램들과의 500번의 대결에서 모두 승리했고, 단일 컴퓨터에서 실행되는 알파고와의 대결에서는 77%의 승률을 기록했다. 2015년 10월의 분산 버전은 1,202개의 CPU와 176개의 GPU를 사용했다.[23]

알파고 판의 설정 및 성능
구성스레드 검색 수CPU 수GPU 수엘로레이팅
분산 처리401,2021763,140


4. 3. 알파고 리 (AlphaGo Lee)

2016년 이세돌 9단과의 대국에서 승리한 알파고의 버전이다. 48개의 텐서 처리 장치(TPU)를 사용한 분산 버전으로 알려져 있다.[53] 구글은 2016년 5월에 자체 개발한 독점 하드웨어인 "텐서 처리 장치"를 공개하면서, 이세돌과의 대국을 포함한 여러 내부 프로젝트에 이미 배치되었다고 밝혔다.[57][58]

2017년 5월 바둑 정상회담에서 딥마인드는 이세돌과의 대국에 사용된 알파고 리가 알파고 판보다 3집 더 강하다고 밝혔다.[61]

구성 및 강점[62]
버전하드웨어엘로 등급날짜결과
알파고 판176 GPU,[53] 분산3,144[52]2015년 10월판 후이와의 대국 5:0
알파고 이48 TPU,[53] 분산3,739[52]2016년 3월이세돌과의 대국 4:1
알파고 마스터4 TPU,[53] 단일 머신4,858[52]2017년 5월프로 기사와의 대국 60:0;
바둑 정상회담
알파고 제로 (40 블록)4 TPU,[53] 단일 머신5,185[52]2017년 10월알파고 이와의 대국 100:0
알파고 마스터와의 대국 89:11
알파제로 (20 블록)4 TPU, 단일 머신5,018[63]2017년 12월알파고 제로(20 블록)와의 대국 60:40


4. 4. 알파고 마스터 (AlphaGo Master)

알파고 마스터(AlphaGo Master)는 TPU 4개를 사용한 단일 버전으로, 2017년 초 프로 기사들과의 온라인 대국에서 60연승을 거두었고, 커제 9단과의 대국에서도 승리했다.[124] 2017년 5월 구글 I/O 2017에서 공개되었으며, 2세대 TPU 모듈 1개가 탑재되어 높은 연산 성능과 에너지 효율을 자랑한다.

4. 5. 알파고 제로 (AlphaGo Zero)

알파고 제로는 4세대 버전으로, TPU 4대를 사용한다.[156] 2017년 10월에 발표되었으며, 이전 버전들과는 달리 인간의 기보나 빅데이터를 전혀 사용하지 않고, 바둑 규칙만을 가지고 자가 대국을 통해 스스로 강화 학습을 하는 방식으로 개발되었다.[156][157][158]

완전히 초보 수준에서 시작하여 3일 만에 알파고 리의 수준에 도달했고, 21일 만에 알파고 마스터와 대등한 수준이 되었다.[53] 40일간의 학습 후에는 알파고 리를 상대로 100전 전승, 알파고 마스터를 상대로는 100전 89승 11패를 기록하며 이전 버전들을 압도하는 성능을 보여주었다.[53]

알파고 제로에 관한 논문 "Mastering the game of Go without human knowledge"는 ''네이처''지에 게재되었으며,[52] 데이비드 실버, 줄리안 슈리트바이저, 카렌 시모니안 등 여러 연구자가 저자로 참여했다. 특히, 알파고와 대국을 펼쳤던 프로 기사 판후이도 저자 명단에 포함되어 있다.[162]

4. 6. 알파 제로 (Alpha Zero)

알파고 제로는 2017년 12월 5일 아카이브에 발표된 논문에서 딥마인드가 알파고 제로의 접근 방식을 일반화한 알고리즘이다.[54] 2018년 12월에는 사이언스(Science)지에 논문이 발표되었다.

알파 제로는 단일 알고리즘으로, 24시간 이내에 체스, 쇼기, 바둑에서 각각 세계 챔피언 프로그램인 스톡피시, 엘모, 그리고 3일 버전의 알파고 제로를 이기며 초인적인 수준의 게임 실력을 달성했다.[54] 바둑, 체스, 쇼기 등 다양한 보드게임에 적용 가능한 범용 인공지능으로, 알파고 제로와 마찬가지로 빅데이터 학습 없이 스스로 학습하며, 쇼기 AI '엘모(Elmo)'와 체스 AI '스톡피시(Stockfish)'를 능가하는 성능을 보였다.

알파고 제로는 5000개의 TPU를 사용하여 학습했으며, 알파고 제로를 8시간 만에 능가했다.[125]

AlphaZero에 관한 논문 "A general reinforcement learning algorithm that masters chess, shogi, and Go through self-play"의 저자는 다음과 같다. 이 논문에서는 저자 중 앞의 세 명의 기여도가 동등하다고 명시되어 있다.

  • 데이비드 실버(David Silver)
  • 토마 휘베르(Thomas Hubert)
  • 줄리안 슈리트바이저(Julian Schrittwieser)
  • 이오아니스 안토노글루(Ioannis Antonoglou)
  • 매슈 라이(Matthew Lai)
  • 아서 게즈(Arthur Guez)
  • 마크 랑크토(Marc Lanctot)
  • 로랑 시프르(Laurent Sifre)
  • 달샨 쿠마란(Dharshan Kumaran)
  • 토레 그래펠(Thore Graepel)
  • 티모시 릴리크랩(Timothy Lillicrap)
  • 카렌 시모니안(Karen Simonyan)
  • 데미스 하사비스(Demis Hassabis)

5. 프로 바둑 기사와의 대국

알파고는 2016년 3월에 거둔 승리로 인공지능 연구의 중요한 이정표가 되었다.[69] 바둑은 오랫동안 기계 학습 분야에서 매우 어려운 문제로 여겨졌으며, 당시 기술로는 해결하기 어려울 것으로 예상되었다.[69][70][71] 많은 전문가들은 알파고와 같은 강력한 바둑 프로그램이 개발되려면 최소 5년은 걸릴 것이라고 예상했다.[72]

체커는 치누크 체커 프로그램에 의해 "풀린" 게임이 되었고, 체스는 딥 블루에 의해, 그리고 이제 바둑까지 컴퓨터가 승리함에 따라, 인기 있는 보드 게임에서의 승리는 더 이상 인공지능의 중요한 이정표로 여겨질 수 없게 되었다.[69]

바둑은 창의적이고 전략적인 사고를 필요로 하는 복잡한 보드 게임이다.[113] 바둑은 가능한 경우의 수가 매우 많아(약 2×10170가지[114]), 무작위 탐색과 같은 전통적인 AI 기법으로는 매우 어려웠다.[108]

2015년 이전에는 최고의 바둑 프로그램도 아마추어 유단자 수준에 불과했다.[116] 작은 9로판(9×9)에서는 컴퓨터가 프로 기사와 대등하게 싸울 수 있었지만, 19로판에서는 프로 기사에게 대적할 수 없었다.[117] IBM의 컴퓨터 딥 블루가 체스 세계 챔피언 가리 카스파로프를 1997년에 꺾은 후, 바둑이 인간 아마추어의 실력에 도달하는 데 거의 20년이 걸렸다.[118][119][108]

알파고는 뉴럴 네트워크를 적용하고, 몬테카를로 트리 탐색을 사용하여 이전의 바둑 프로그램에 비해 획기적으로 발전했다. 알파고는 다른 바둑 프로그램과의 500번의 대국에서 단 한 번만 졌다.[121]

알파고는 2015년 10월 유럽 챔피언을 꺾었고, 2016년 3월에는 세계 대회에서 18회 우승한 이세돌 9단을 4승 1패로 이겼다. 2017년 5월에는 당시 세계 최고 기사였던 중국의 커제 9단을 3연승으로 이기고 인류와의 대국에서 은퇴했다.

2017년 10월에는 과거 경기 데이터를 사용하지 않고 자가 대국만으로 실력을 향상시킨 AlphaGo Zero가 발표되었고,[122][123] 12월에는 바둑 이외의 게임에도 대응할 수 있는 AlphaZero가 발표되었다.[125]

알파고와 프로 바둑 기사와의 대국 결과는 다음과 같다.

날짜결과상대비고
2015년 10월5승 0패판후이(樊麾)비공개 대국
2016년 3월 9일 ~ 15일4승 1패이세돌(李世乭)구글 딥마인드 챌린지 매치
2017년 5월 23일 ~ 27일3승 0패커제(柯潔)바둑의 미래 서밋
총 전적12전 11승 1패


5. 1. 판 후이 2단과의 대국 (2015)

판 후이 2단 대 알파고 – 5국


알파고는 2015년 10월 유럽 바둑 챔피언 판 후이 2단을 상대로 5-0 완승을 거두었다.[19][126] 이는 인공지능이 프로 바둑 기사를 상대로 호선에서 19줄 바둑판으로 승리한 최초의 사례였다.[22][186] 이 대국은 비공개로 진행되었으며, 대국 결과는 알고리즘을 설명하는 논문이 네이처지에 게재되는 시점에 맞춰 2016년 1월 27일에 발표되었다.[187][175][23][20][134]

이 대국은 제한시간 1시간, 초읽기 30초 3회, 7집 반 덤 중국 규칙을 적용하여 진행되었다.

바둑은 분기 계수가 매우 크기 때문에 알파-베타 가지치기, 트리 순회, 휴리스틱 탐색과 같은 전통적인 인공지능 방법으로는 프로 기사를 이기기 어려웠다.[4][13] IBM의 딥 블루가 세계 체스 챔피언 가리 카스파로프를 꺾은 지 거의 20년이 지난 후에도, 가장 강력한 바둑 프로그램은 아마추어 5단 수준에 불과했으며, 접바둑 없이는 프로 기사를 이길 수 없었다.[23][4][20][14]

알파고는 이전의 바둑 프로그램들에 비해 상당한 발전을 보여주었다. 크레이지 스톤과 젠을 포함한 다른 바둑 프로그램들과의 500번의 대결에서, 단일 컴퓨터에서 실행되는 알파고는 단 한 번을 제외하고 모두 승리했다.[18] 2015년 10월의 분산 버전은 1,202개의 CPU와 176개의 GPU를 사용했다.[23]

일부 전문가들은 판후이와 이세돌의 기력 차이를 강조하며, 알파고가 진정한 최고 기사와 대국했을 때 진정한 성과를 평가할 수 있을 것이라고 예상했다.[128]

5. 2. 구글 딥마인드 챌린지 매치 - 이세돌 9단과의 대국 (2016)



구글은 대한민국의 프로 기사 이세돌 9단과 대국을 성사시켜 2016년 3월 9일부터 15일까지 서울의 포 시즌스 호텔에서 구글 딥마인드 챌린지 매치를 개최하였다.[176] 인간과 인공지능의 대결, 문화와 과학의 대결 등으로 수많은 화제를 불러일으키며 역사적인 세기의 대결로 주목받은 첫 대국은 한국어와 영어로 공식 해설이 제공된 유튜브 생중계를 통해 전 세계 8천만 명 이상이 시청하였으며, 대한민국에서는 한국방송공사(KBS2)에서 생중계되었다.[188][189]

이후 이세돌 9단과의 대국 과정과 뒷이야기 등을 다룬 다큐멘터리 영화 《[https://www.alphagomovie.com/ 알파고]》가 제작되었다. 이 영화는 2017년 4월 트라이베카 영화제에서 처음 상영되었고, 제43회 서울독립영화제에서도 상영되었다.[190]

알파고는 이세돌과의 대국에서 4승 1패로 승리했다. 이세돌은 4번째 대국에서 승리하여 알파고의 공식 대국 74전 전적에서 유일하게 알파고를 이긴 인간 선수로 기록되었다.[27] 대국은 중국 규칙을 사용했으며, 코미는 7.5점이었고, 각 선수는 2시간의 사고 시간과 60초짜리 보요미 3회를 사용했다.[38]

상금은 100만 달러였다. 알파고가 4승을 거두었으므로 상금은 유니세프 등 자선 단체에 기부될 예정이다.[37] 이세돌은 5경기 모두 참가한 것에 대한 150000USD와 4번째 게임 승리에 대한 20000USD를 받았다.[38]

2016년 6월 네덜란드의 한 대학에서 열린 발표에서 딥마인드 팀의 아자 황은 알파고와 이세돌의 대국 4번째 게임에서 발생한 논리적 약점을 수정했다고 밝혔다. 78수 이전까지 알파고는 게임 내내 우위를 점하고 있었지만, 이세돌의 수로 인해 프로그램의 컴퓨팅 성능이 분산되고 혼란을 야기했다.[39]

5. 2. 1. 대국 결과

알파고는 2016년 3월, 수많은 세계 대회 우승 경험이 있는 프로 기사 이세돌(九단)에게 도전하여 4승 1패로 승리하였다.[135]

날짜결과상대비고
2015년 10월5승 0패판후이(樊麾)비공개 대국
2016년 3월 9일승이세돌(李世乭)
2016년 3월 10일승
2016년 3월 12일승
2016년 3월 13일패
2016년 3월 15일승
2017년 5월 23일승커제(柯潔)
2017년 5월 25일승
2017년 5월 27일승
총 전적12전 11승 1패


  • 범례: bgcolor=#98fb98|승: 승리, 패: 패배
  • 알파고 기준 결과
  • 제1국 바둑판 (백이 알파고)

5. 3. 프로 기사와의 온라인 대국에서 60연승 (2017)

2016년 12월 29일, 한국의 "Magister"(티젬 서버의 중국어 버전에서는 'Magist'로 표시됨)라는 이름의 새로운 계정이 티젬 서버에서 프로 기사들과 바둑 게임을 시작했다. 이 계정은 12월 30일에 이름을 "Master"로 변경한 후 2017년 1월 1일에 FoxGo 서버로 이동했다. 1월 4일, 딥마인드는 "Magister"와 "Master" 모두 알파고의 업데이트된 버전인 알파고 마스터에 의해 운영되었음을 확인했다.[41][42]

2017년 1월 5일 기준으로 알파고 마스터의 온라인 전적은 60승 0패였다.[43] 여기에는 바둑 세계 최고수인 커제를 상대로 거둔 3승도 포함되어 있는데,[44] 커제는 마스터가 알파고의 버전이라는 사실을 미리 조용히 통보받았다.[43] 구리는 마스터를 이긴 최초의 인간 선수에게 100000CNY (14400USD)의 상금을 걸었다.[42]

마스터는 하루에 10판씩 경기를 진행했다. 게임 사이에 휴식 시간이 거의 또는 전혀 없었기 때문에 많은 사람들이 그것이 인공지능 플레이어라고 의심했다. 상대 선수들에는 커제, 박정환, 이야마 유타, 퉈자시, 미위팅, 시웨이, 천야오예, 리친청, 구리, 창하오, 당웨이싱, 판팅위, 저우루이양, 장웨이지에, 주쥔쉰, 김지석, 강동윤, 박영훈, 원성진과 같은 세계 챔피언들과 련샤오, 탄샤오, 맹타이링, 당이페이, 황윈송, 양딩신, 구자호, 신진서, 조한승, 안성준과 같은 국가 챔피언 또는 세계 챔피언 준우승자들이 포함되었다.

단 한 판을 제외한 모든 60판의 게임은 20초 또는 30초의 제한 시간이 있는 빠른 속도의 시간제한 바둑 게임이었다. 마스터는 녜웨이핑과의 경기에서 그의 나이를 고려하여 시간제한을 1분으로 연장할 것을 제안했다. 59번째 게임에서 승리한 후 마스터는 채팅방에서 딥마인드 팀의 아자 황 박사가 조종하고 있음을 밝히고[45] 국적을 영국으로 변경했다.

이 경기들이 끝난 후 딥마인드의 공동 설립자인 데미스 허사비스는 트윗을 통해 "바둑 단체 및 전문가들과 협력하여 2017년 후반에 공식적인, 풀렝스 게임을 진행하기를 기대하고 있다"고 말했다.[41][42]

바둑 전문가들은 이 프로그램의 성능과 비인간적인 플레이 스타일에 깊은 인상을 받았다. 커제는 "인류가 수천 년 동안 전략을 개선해 왔지만, 컴퓨터는 인간이 완전히 잘못되었다고 말하고 있습니다... 저는 단 한 명의 인간도 바둑의 진실에 다가가지 못했다고 말할 정도입니다."라고 말했습니다.[43]

5. 4. 바둑의 미래 서밋 - 커제 9단과의 대국 (2017)

2017년 5월 중국 우전에서 열린 '바둑의 미래 서밋'에서 알파고 마스터는 당시 세계 바둑 랭킹 1위였던 커제 9단과의 3번기 대국에서 3전 전승을 거두었다.[46][49][50] 5월 23일에 நடைபெற்ற 1국에서는 289수만에 백 한집반승,[47][48] 25일에 있었던 2국은 115수만에 흑 불계승, 27일의 3국에서는 209수만에 흑 불계승을 거두었다.

이외에도 스웨(時越) 9단, 천야오예(陳耀燁) 9단, 미위팅(芈昱廷) 9단, 탕웨이싱(唐韦星) 9단, 저우루이양(周睿羊) 9단이 중국 대표로 한 팀을 이뤄 알파고와 대국하는 상담기와, '구리(古力) 9단-알파고'팀과 '롄샤오(連笑) 8단-알파고'팀이 대국하는 페어바둑(복식전)도 열렸으며, 알파고는 모든 대국에서 승리했다.[46] 26일에 열린 페어대국에서는 220수만에 '롄샤오-알파고B'팀이 백 불계승, 상담기 대국에서는 254수만에 백 불계승을 거두었다.

이세돌 9단과의 대국과 마찬가지로 중국 규칙인 7점 반의 덤을 공제하고, 커제 9단과의 대국은 제한시간 3시간씩, 초읽기는 60초 3회가 주어졌으며, 상담기와 페어바둑은 초읽기는 같고 제한시간은 2시간 30분이 주어졌다. 우승상금은 150만달러, 1국의 대국료는 10만달러로 책정되었다.[47][48]

커제 9단은 3번의 대국에서 조금씩 다른 바둑을 선보이며 분전했지만 알파고의 벽을 넘지 못하고 모두 패하였다. 중국 대표 5인과의 상담기 역시 알파고가 승리했다. 이 대국 이후 바둑계 안팎에선 인간의 수준을 넘어선 알파고의 바둑을 평가하는 건 큰 의미가 없다는 게 중론이다.

한편 딥마인드는 알파고가 이세돌 9단과 대국 이후 강화학습을 위해 스스로 대국했던 '셀프 대국' 기보 50개를 [https://deepmind.com/research/alphago/alphago-vs-alphago-self-play-games/]를 통해 대회 마지막 날부터 순차적으로 공개하였다. 데미스 허사비스 CEO는 이번 대회가 알파고가 참가하는 마지막 경기가 될 것이라고 전하면서, 알파고가 두었던 수를 기초로 '바둑 지도 도구'를 개발하고 알파고가 이세돌 9단과 대국 이후 업그레이드된 진화 과정을 논문으로 발표할 계획도 밝혔다.

6. 기풍, 기력

대체로 '상대가 누구든 이길 수 있는 만큼만 둔다'는 평가를 받는다. 알파고는 응수타진이나 사석작전 같은 '인간적인' 전략을 능수능란하게 구사한다는 점에서 이전의 바둑 프로그램과 차별화된다. 김명완 9단은 판 후이 2단과의 대국에서 알파고를 '사람 같다'고 묘사했고,[199] 판 후이 2단과의 대국 심판이었던 토비 매닝은 프로그램의 방식을 '보수적'이라고 표현했다.[200] 김성룡 9단은 이세돌 9단과의 5국 해설에서 "이창호 9단이 새로운 기풍으로 바둑계를 놀라게 했던 것과 비슷한 느낌이다. 계산의 신(神算)으로 불렸던 이창호 9단의 전성기와 닮아있다"라고 설명했다.

2017년 커제 9단과 대국한 알파고는 단순 계산이나 수 읽기뿐만 아니라, 승률을 기반으로 초반부터 포석을 강하게 압박하며 넓은 시야로 전체 판을 보는 것이 최대 강점으로 평가받았다. 이세돌 9단과의 대국 때보다 월등하게 진화된 모습으로 상대를 압도했다는 것이다. 목진석 9단도 '형세를 읽는 판단이 뛰어났고, 부분적으로 손해를 보는 듯했지만 전체 형세는 더 좋았다'고 설명했다. 커제 9단과의 3국 해설을 진행한 이세돌 9단은 '자신과 대국했던 알파고는 이상한 수를 두기도 했는데, 특별한 실수 없이 가장 안정적인 수를 찾아갔다'면서 '난전으로 끌고 가되 나빠지지 않게 해야 하는데 어려운 문제'라고 설명했다. 커제 9단은 첫 대국 후 신의 경지에 가까웠다고 표현했다.

알파고 마스터의 엘로 평점은 4500점대로 추산된다. 세계 바둑 랭킹 10위권 프로 기사 점수는 3500~3600점 수준으로, 1000점 차이면 정선 정도의 차이로 여겨진다. 이는 세계 최정상급 프로 바둑기사도 맞바둑(호선)으로 1000번 대국에서 6~8승 정도로, 100번의 대국에서 1승도 어려운 수준이며, 인간은 알파고를 상대로 승리하는 것이 불가능한 것으로 평가된다.

7. 사회적 반향

알파고는 사회적으로 큰 반향을 일으켰으며, 특히 과학계와 바둑계에 큰 영향을 미쳤다.

2016년 12월 31일, 알파고는 알파고 마스터라는 이름으로 온라인 대국에 참가하여 탕웨이싱 9단에게 백 불계승을 거두었다. 이 대국에서 알파고가 둔 백 36수는 널리 칭찬받았다.

(바둑판 그림은 생략)


  • '''참고:''' 해당 바둑판 그림은 위키 문법으로 표현하기 어렵고, 내용 이해에 필수적이지 않으므로 생략한다. 바둑판 그림 대신, 해당 대국이 알파고의 승리로 끝났고, 특히 백 36수가 훌륭했다는 점을 명시하는 것으로 충분하다.

7. 1. 과학계

알파고는 인공지능 연구의 획기적인 발전으로 평가받는다.[201][202] 바둑은 기계 학습에서 어려운 문제로 여겨졌기 때문이다. 대부분의 전문가들은 알파고와 같은 강력한 바둑 프로그램이 개발되려면 최소 5년에서 10년은 더 걸릴 것이라고 예상했다.[203][204][205]

2016년 3월 알파고와 이세돌의 대결은 인공지능 연구에 있어 획기적인 사건이었다. 대부분의 사람들은 이세돌이 이길 것이라고 예상했지만,[206] 알파고는 4대 1로 승리했다.[207] 이로써 체스에 이어 바둑에서도 컴퓨터가 인간을 이기면서, 기존 방식으로는 인기 보드 게임에서 이기는 것이 더 이상 인공지능의 중대 사건이 아니게 되었다. 딥 블루의 머리 캠벨은 "한 시대의 끝 … 보드 게임은 거의 마무리되었고 이제는 옮겨갈 때"라고 말했다.[206]

딥 블루나 왓슨과 비교했을 때, 알파고의 알고리즘은 보다 다목적인 잠재성을 지니고 있으며, 과학계가 인공 일반 지능(AGI)으로 진전하고 있다는 증거일 수 있다는 평가가 있다.[208]

일부 전문가들은 알파고의 승리가 사회적으로 인공 일반 지능을 가진 기계가 가져올 미래의 충격에 대한 대비 논의를 시작하는 좋은 기회라고 평가한다. AI 연구자 스튜어트 러셀은 "AI의 체계성이 예상보다 훨씬 빠르게 진척되고 있어서 장기적 성과에 대한 문제를 더욱 긴급하게 하고 있다"며, "갈수록 강력해지는 AI 체계가 완전히 인간의 통제하에 남아 있음을 보장하기 위해서 … 할 일이 많다"고 말했다.[209] 스티븐 호킹과 같은 일부 학자들은 미래의 자기 개량 AI가 사실상의 일반 지능을 얻어, 예상치 못한 AI 테이크오버(AI의 지구 장악)를 초래할 수 있다고 경고했다. 반면, AI 전문가 장 가브리엘 가나시아는 "상식과 같은 것들은 … 영원히 복제할 수 없을 것"이라며 이에 동의하지 않았고,[210] "우리가 왜 공포에 대해 말해야 하는지 모르겠다. 반대로, 이는 건강이나 우주 탐험 같은 여러 분야에서 희망을 높여주고 있다"고 말했다.[209] 컴퓨터 과학자 리처드 서튼은 "사람들이 두려워해야 한다고 생각하지 않지만 … 사람들은 주의해야만 한다"고 말했다.[211]

알파고의 등장은 바둑계에도 영향을 미쳤다. 한국에서는 알파고가 프로 기사들에게 60연승을 거두자 바둑 인기가 저하되고 있다는 보도가 나왔다.[166] "알파고가 (프로 기사에게) 60연승한 이후로는 TV에서 바둑 대국을 보지 않는다"는 등의 반응이 있었다.[166]

천정의 바둑(Zen) 개발자 오지마 요지는 2016년 인터뷰에서 "알파고에게는 이미 이길 수 없다고 생각한다"고 밝혔다. 하지만 "컴퓨터를 이기는 방법은 있다. … 컴퓨터는 복잡한 계산을 잘 못하기 때문에, 어려운 계산이 필요한 형세를 여러 곳에 많이 만드는 것이다"라고 덧붙였다.[167]

알파고 발표 이후, 다른 소프트웨어들도 딥러닝 기법을 도입하여 능력이 크게 향상되었다. 2017년 3월 제5회 전성전에서는 처음으로 호선 대국에서 컴퓨터 바둑 측(DeepZenGo(딥젠고), 절예)이 승리했다.

딥러닝은 계산 자원이 많을수록 유리하기 때문에, 데이터 센터를 보유한 대기업이 소프트웨어 개발을 주도하게 되었다.[168]

프로 기사들은 자신의 기보를 AI로 분석하거나, 다이렉트 삼삼 등의 수법을 도입하게 되었다. 대국 중계에서도 AI에 의한 승률과 예상 수를 표시하게 되었다.[160] 알파고 등장 이후 기사들의 실력이 급상승한 것으로 밝혀졌다.[169]

7. 2. 바둑계

알파고의 등장은 바둑계에 큰 충격을 주었다. 많은 바둑 기사들은 알파고의 정통적이지 않은 수에 당황했지만, 결국 이치에 맞는 수라는 것을 인정했다. 2015년 10월, 알파고는 인공지능 최초로 핸디캡 없이 프로 기사에게 승리했으며, 2016년 3월 이세돌과의 대국은 전 세계적으로 수백만 명이 관람했다.[206] 이세돌은 대국 전 '질 수도 있다'면서도 '바둑의 가치는 계속될 것'이라 했지만,[214] 3국 후 패배를 인정하며 알파고의 능력을 오판했다고 밝혔다.[215] 4국 승리 후에는 '무엇과도 바꿀 수 없는 가치 있는 승리'라고 말했다.[216]

중국의 커제는 처음에는 알파고에게 이길 수 있다고 주장했으나,[217] 3국까지의 결과를 분석한 후에는 질 가능성이 크다고 언급했다.[218] 하지만 이세돌이 1승을 거둔 후에는 이길 수 있다고 믿는다고 했고, 트위터로 알파고와의 대전을 예고했다.[219]

바둑은 분기 계수가 커서 컴퓨터가 이기기 어려운 게임으로 여겨졌고,[4][13] IBM의 딥 블루가 체스 챔피언 가리 카스파로프를 이긴 지 거의 20년 후에도,[118][119][108] 가장 강력한 바둑 프로그램은 아마추어 5단 수준에 불과했다.[23] 그러나 알파고는 이전의 바둑 프로그램들에 비해 상당한 발전을 보였으며, 다른 바둑 프로그램들과의 500번의 대결에서 거의 모두 승리했다.[18]

알파고 등장 이후, 프로 기사들은 AI를 통해 자신의 기보를 분석하고 새로운 수법을 도입하는 등 바둑계에 큰 변화가 일어났다.[160] Zen 개발자 오지마 요지는 2016년 인터뷰에서 "인간은 인공지능에 이길 수 없습니까?"라는 질문에 "알파고에게는 이미 이길 수 없다고 생각합니다"라고 답하며 최고 프로 기사를 능가하고 있다는 견해를 밝혔다.[167]

일부에서는 알파고로 인해 바둑의 흥미가 떨어졌다는 우려도 제기되었다.[166] 조선일보는 바둑 인기가 저하되고 있다는 기사를 냈고, "인간이 수천 년에 걸쳐 쌓아온 바둑 정석이 무너졌다"와 같은 반응이 있었다고 보도했다.[166] 그러나 알파고를 통해 새로운 바둑 세계를 탐험할 수 있다는 긍정적인 평가도 나왔다.

8. 유사 시스템

페이스북은 머신 러닝과 몬테카를로 트리 탐색을 결합한 바둑 인공지능 시스템 '다크포레스트(darkforest)'를 개발했다.[200][220][66][98] 다크포레스트는 다른 컴퓨터 바둑 프로그램과의 대결에서는 강력한 실력을 보였지만, 2016년 초까지 프로 기사를 이기지는 못했으며, 크레이지 스톤과 젠에게 패하여 비슷한 수준으로 평가받았다.[99][100]

드왕고(Dwango)와 도쿄대학교가 개발한 딥젠고는 2016년 11월 일본에서 바둑 타이틀 최다 우승 기록을 보유한 조치훈에게 1대 2로 패했다.[101][102]

알파고 발표 이후, 다른 바둑 소프트웨어들도 딥 러닝 기법을 도입하여 능력을 크게 향상시켰다. 2017년 3월 제5회 전성전에서는 처음으로 호선(互先) 대국에서 컴퓨터 바둑 측 (DeepZenGo(딥젠고), 절예)이 승리했다.

8. 1. 알파스타

스타크래프트 2에 알파고를 적용한 알파스타(AlphaStar)는 프로게이머 TLO와 MaNa를 상대로 승리했다.[66][98]

9. 새로운 수법

알파고는 이전에는 잘 사용되지 않던 수법들을 사용하며 바둑계에 큰 영향을 미쳤다. 특히, 이간지마리와 같이 특수한 수단으로 여겨졌던 수를 자주 사용했다.[160] 알파고가 사용한 수법 중 일부는 각국의 프로 기사들에 의해 모방·연구되어 새로운 포석, 정석이 되었다.[160] 이전에는 승부를 집의 수로 나타냈지만, 알파고 이후에는 승률을 %로 파악하는 방식이 널리 퍼졌다.[160]

프로 기사들은 알파고 등장 이후 자신의 기보를 AI로 분석하거나, 다이렉트 삼삼 등의 수법을 도입했다.[160] 또한 대국 중계에서 AI에 의한 승률과 예상 수를 표시하게 되었다.[160]

9. 1. 어깨 짚기

알파고는 상대 돌의 대각선 위에 두는 수인 어깨 짚기를 자주 사용하는 것으로 알려져 있다.[161] 예를 들어 알파고는 이세돌과의 대국 제2국 37수째에서 4번째 줄 돌에 대한 어깨 짚기를 선보여 세계를 놀라게 했다.[161]

9. 2. 다이렉트 삼삼

별에 대한 삼삼 침입은 이전에도 많이 사용되었지만, 상대에게 강한 두께를 제공하기 때문에 주변 상황을 살펴가며 사용해야 하는 수로 여겨져 왔다. 그러나 알파고는 매우 초반부터 삼삼으로의 침입을 보이는 경우가 많았고, 이러한 수법은 "다이렉트 삼삼"이라고 불리게 되었다.[160] 이로부터 많은 정석이 탄생했고, 인간 프로 기사들 사이에서도 자주 사용되는 수법이 되었다. 아래 그림은 알파고의 자가 대국에서 나타난, 초반 6수째 및 13수째의 삼삼 진입이다.

위 바둑판 그림은 알파고의 자가 대국에서 6수와 13수째에 삼삼에 진입한 것을 보여준다.

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