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17/05/27 17:53
실제로 커제가 비슷한 발언을 했었죠.
지금에와서 알파고를 이기는 게 중요한 게 아니라, 알파고가 보여주는 발상의 전환? 지금까지 인간이 바둑을 두며 생각해왔던 '좋은 수'라는 개념이 알파고에 의해서 깨지면서 새로운 발상의 전환이 생겨나게 된 게 중요하다고... 당장은 알파고에게 어렵겠지만, 알파고의 바둑을 가까이에 두고보다보면, 인간 바둑계도 새로운 상향평준화를 기대해볼 수도 있을 거 같네요.
17/05/27 18:04
2000년의 공방유저를 데려다가 2017년 빌드를 알려준다고 했을 때, 그 사람이 이영호랑 대등하게 싸울 수 있을까요?
이게 왜 이런 빌드를 쓰는지 이해하기 어렵고, 이해한다 해도 제대로 구사하기 어렵습니다.
17/05/27 18:17
알파고 수를 분석하다 보면 좀더 높은 수준에 도달할수는 있을거 같은데 알파고와 대결할 수준은 아무리 해도 안될거 같아요. 스타로 치면 이해도 개념도 훨씬 앞서면서 피지컬도 eapm 1000 정도 된다고하면, 이해도를 높인다고 능가하긴 어려울거같아요.
17/05/27 18:20
대결 못합니다. 메타 차이라기보단 인간이 바둑을 잘 둔다고 해봐야 몇십수 앞을, 그것도 전체 경우의 수 중에서는 매우 적은 수를 예측 가능한 정도인데
알파고는 한수 한수 둘 때마다 그 판이 끝날 때까지의 수를 계산하기 때문에 상대가 안 됩니다. 기보 분석도 인간이 할 수 있는 건 수백판 정도의 분석이 다인데 그나마도 실전에서 그 분석 내용을 100퍼센트 기억하고 활용할 수도 없죠. 만약 인간이 알파고와 동등한 계산 능력과 기억 능력을 가지고 알파고의 그 많은 기보를 분석했다 해도 체력 소모가 없는 알파고와 붙으면 결국은 밀리겠죠.
17/05/27 18:36
알파고가 매수 그 판이 끝날때까지 수 계산 하는건 아닙니다.
오래전 나온 체스 인공지능도 그런식으로 하지 않아요. 그런식의 bruteforce면 10^120는 훨씬 넘는 경우의 수때문에 몇 억년 걸립니다. 이길 확률이 높은 수를 신경망으로 걸러내고 걸러내면서 나오는 수들이죠.
17/05/27 19:00
나무위키 내용이지만, 이 부분에 관련 내용이 있네요.
한얼 법무법인의 전석진 변호사를 필두로, 구글이 실제로는 클라우드 컴퓨팅을 활용한 브루트 포스 방법론에 의존해 대국을 벌이고 있으니 사기극에 불과하다는 주장이 나왔다. 이러한 주장이 여러 기사를 통해 유포되며 많은 사람들에게 알려지고 있다. 하지만, 이는 알파고의 작동 원리를 전혀 이해하지 못한 주장으로, 애초에 바둑이 브루트 포스[31] 로 극복하기엔 너무나 경우의 수가 많아서 딥러닝을 도입한 것이기 때문이다. 애초에 고전 중의 고전으로 통하는 3x3 틱택토[32]에 AI 를 적용한 시도에서도 브루트 포스는 쓰이지 않았다! 즉 이런 주장은 AI 의 기본 중의 기본도 모르는 괴언인 셈. 예컨대, 바둑의 경우의 수를 간단하게 추산하기 위해, 매 수마다 기사가 최대 두 군데의 선택지만 고려한다고 가정하자. 대국 상황에 따라 선택지가 하나뿐인 경우도 있겠지만, 실제로는 둘 이상의 선택지가 있는 경우가 훨씬 많을 것이므로 이 가정은 어느 정도 유효하다고 볼 수 있다. 이세돌과의 제1국이 186수만에 마무리되었으므로 브루트포스를 시도할 때 고려해야 할 전체 경우의 수는 2^{186}2 186 , 약 9.8 times 10^{55}9.8×10 55 이다. 이 숫자는 일반적으로 바둑 대국의 경우의 수를 논할 때 등장하는 숫자들에 비해 터무니없이 적게 추산한 것이지만 엄청난 경우를 수를 나타내 준다. [33] [34] 4GHz급으로 오버클럭된 서버용 도데카코어 CPU 하나가 대국 하나를 검토한다면 초당 12times4^{10}12×4 10 [35]대국을 검토하는 셈인데, 이런 가정 하에서 모든 경우의 수를 계산하려면 CPU에게 약 7.8 times 10^{48}7.8×10 48 초가 필요하다. 전 세계에서 가장 빠르다는 슈퍼컴퓨터의 CPU 수만큼 이어붙여서 어찌어찌 효율 100%를 낸다는 가정 하에 계산을 때린다 쳐도[36] 7.3 times 10^{43}7.3×10 43 초, 연도로 따져도 1.1 times 10^{35}1.1×10 35 년이 걸린다. 빅뱅이 시작된 태초부터 지금까지의 시간을 전부 들여서 계산해도 근접은 커녕 시작했는지 티도 안 날 정도다… 고작 몇시간짜리 대국 하나를 가지고 어느 세월에 다 계산한단 말인가? 브루트 포스 가지고는 우주적 스케일이 나와버리는 이런 문제를 해결하기 위해 딥러닝이 도입된 것이고, CPU가 천 개 넘게 사용됐다고 한들 오히려 굉장히 싸게 먹혔다는 표현이 부족한, 천문학적인 금액이 절감된 수준이라고 판단할 수 있는 수준이다. 게다가 구글에서 공개한 알카노이드 게임 재현을 통한 딥러닝 구현방식을 본다면, 오히려 인위적 조작을 하는게 오히려 더 알파고를 꼬이게 만들 수 있다. 말그대로 이 슈퍼컴퓨터는 원리상으로는 "슈퍼컴이 안에서 끊임없이 보통 바둑을 계속 두는 것" 뿐이다. 뭐 결론적으로 이 많은 경우의 수를 많이 분석했기 때문에 이세돌이 이길 수 없다는 것은 뻔한 결과일지도. 결정적으로, 알파고가 패배한 대국이 나왔다. 만일 정말로 알파고가 브루트 포스 기법으로 대국에서 가능한 모든 수를 탐색하는 것이라면, 알파고가 질 가능성 또한 당연히 전혀 없다. 그런데 알파고가 졌다. 알고리즘을 실제로 구현하는 과정에서 빠질 수 없는 과정이 시간복잡도 계산과 계산시간 추정인데, 정보올림피아드 출전하는 초중고 학생들도 이해하는 내용을 IT 전문 변호사가 간과한 이유는 다소 의문. 다만 IT에도 여러 갈래 분야가 있다는 점과, 변호사라면 특히 법정에서 다룰 만한 내용들을 주로 공부하였으리라는 점을 생각하면 전혀 이해 못 할 만한 점은 아니라고 할 수 있다. 물론 자신의 전문 분야도 아니면서 경솔한 발언을 한 것은 명백히 해당 변호사 개인의 문제점이다. 또한 IT 전문이라는 부분만 강조하며 전문성을 부여하려는 기사들 역시 비판받을 만하다. 출처 : https://namu.wiki/w/%EC%95%8C%ED%8C%8C%EA%B3%A0
17/05/27 18:38
알파고는 모체가 인간의 기보입니다.
수많은 기보를 다 습득한 알파고의 수싸움은 이미 완벽에 가까워요.. 인간처럼 불완전하지않아서 실수자체를 하지않으니.. 이젠 답이 없습니다..
17/05/27 22:10
알파고의 학습을 정지시키고, 인간이 알파고의 기보를 충분히 분석한다면, 어느정도는 따라잡는게 가능하다고 봅니다만
문제는 발전속도 자체도 알파고가 넘사벽으로 빠르다는 점이겠죠.
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