체스, 장기, 바둑과 인공지능

알파고와 이세돌의 바둑 대결에 많은 사람들이 관심을 가지네요..

구글에서 거액의 금액을 걸고 벌이는 이벤트인 만큼 그냥 하는일은 아닐테구요..

컴퓨터가 체스 챔피언을 이긴지는 벌써 오래전 이야기입니다. 1997년 딥블루가 체스챔피언을 이겼으니까요..

체스에서 나올수 있는 경우의 수는 대략 10의 80승 정도라고 합니다. 

잡은말을 자신의 말로 활용할 수 있는 일본장기의 경우는 10의 220승 정도여서 컴퓨터가 사람을 이기기는 쉽지 않을것이라고 예측했는데 벌써 3~4년 전부터 일본 챔피언과 컴퓨터의 경기에서 컴퓨터를 이기지 못했습니다.

이것은 요즘 IT관련 기술중 가장 화제가 되고 있는 딥러닝의 활용과 함께 엄청나게 발전한 컴퓨터의 연산속도 덕분인데요..

한마디로 딥러닝을 바탕으로 중반까지 수를 이어간 후 후반전에 가면 가능한 모든 수를 모두 둬보는 방법을 도입했다고 하는군요..

하지만 바둑은 가능한 경우의 수가 10의 360승을 넘는다고 합니다. 말이 10의 360승이지 이건 거의 무한에 가까운 수이기 때문에 일본장기에 도입된 방법으로는 이세돌을 이기기 불가능할것 같고 뭔가 근본적인 변화가 있는것 아닐까 하는 생각이 듭니다.

딥러닝은 수많은 데이터를 바탕으로 특정 사안에 대한 추상화를 진행 하는것인데요.. 엄청난 기보를 바탕으로 각 수의 특징을 추상화 시키고 있을 것입니다.

만에 하나 컴퓨터가 이세돌을 바둑으로 이긴다면 그것은 지금 진행중인 인공지능에 대한 연구가 뭔가 새로운 국면으로 전환되었음을 의미하는거 아닐까요?

말그대로 컴퓨터가 바둑을 로직으로 두는게 아니라 바둑 자체를 추상화 해서 스스로의 방식으로 이해한 후 그것을 바탕으로 이세돌 같은 바둑계의 초고수를 꺽는다면.... 그것은 인공지능의 새로운 시대를 여는 특이점이 아닐가 싶습니다.