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16/08/23 15:11
원래 보드게임이 인공지능 하기에 만만하긴 한데 (체스 등등)
예외적으로 바둑은 그 복잡성때문에 인공지능으로 사람 이기기 힘들 것이라고 알려져왔던 분야죠 그걸 새로운 학습알고리즘 도입으로 깬다는 것의 가치 그리고 100% 이길 수 있을 것이라는 내부적 예상 이것들이 합쳐져서 바둑을 선택한 것 같네요 보드게임 말고는 아무래도 이런 이벤트 하기가 어렵죠 사람들이 보기에 대결이 공정해보이지 않거나 (기계가 유리해보임) 승부를 가리기 애매하거나 등등
16/08/23 15:16
일단 이슈를 만들려면 인간과의 두뇌싸움에서 이기는 걸 보여줘야 하고 여기에 어울리는게 체스, 바둑같은 게임류인데.. 체스는 진작에 인간을 뛰어넘었고 바둑이 너무 많은 경우의 수 문제때문에 인공지능이 깨지 못하는 일종의 상징같은거였습니다.
16/08/23 15:45
단순한 이슈몰이나 화제성 그런부분을 떠나서 '인공지능 연구에서 바둑이라는 목표가 갖는 의의'에 대해 궁금했습니다.
그러니까 바둑을 정복함으로서 얻게되는 인공지능연구에서의 학문적 성취랄까요? 그런부분이 어떻게되는지,..
16/08/23 15:58
인공지능에서 구현하지 못하고 있는게 추리능력같은 계산으로 할 수 없는 부분인데 바둑을 둘때 경우의 수 연산만으로는 이길 수 없고 이 추리 능력이 있어야 사람을 이길 수 있다고 합니다.. 내가 이렇게 두면 저 사람은 어떻게 두겠지 하는것을 몇수 앞까지 예측해야 하는데 이걸 계산만으로는 해낼수가 없었던거죠..
알파고가 사람을 이김으로써 알파고가 가진 고유한 알고리즘(학습능력이라고 하는..)이 추리능력을 유사하게 구현한 것이라고 볼 수 있기 때문입니다
16/08/23 15:18
문제를 해결하기위한 알고리즘의 능력을 평가함에 있어 가장 좋은 분야는 게임입니다. 게임은 수 많은 경우의 수 들을 거쳐 최적의 해를 찾아 상대를 이기는 것이 목적입니다. 게임은 정보를 공유하는 오픈형 게임(오목, 장기, 체스, 바둑)과 상대의 정보를 모르는 채로 하는(스타, 워크 같은... 아니면 주식?? 크크)게임이 있죠. 90년대 후반에서 2000년대 초반 체스는 정복이 되었고, 바둑은 이번에 알파고를 통해 정복이 된거죠. 단순하게 보면 모든 정보를 알고 있는 상태에서 문제를 해결하는 것이 목적일 경우 알파고와 이세돌의 바둑 대전을 통해 기계가 사람을 넘어섰다라고 생각해도 될 것입니다.
구글 딥마인드에서 바둑을 정복한 다음 스타1과 같은 게임을 지목한 것도 이와 같은 이유입니다. 실시간성을 가지며, 모든 정보를 모르는 상태에서 최적의 해를 찾는 방법에 대한 고민을 하고자 하는거죠.
16/08/23 16:04
인간이 개발한 게임 중 가장 높은 수준의 추상처리능력이 필요한게 바둑인데 지금까지 ai들이 이 바둑만큼은 인간을 넘지 못 하다가 최근 알파고에 접목된 딥러닝으로 극복하게 된거죠.
물론 4국에서 나온 연산 미스도 있었지만 어쨋든 인간만이 할 수 있는 추상력을 기계 0,1 디지털이 해냈다 뭐 이런 식입니다.
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