바로가기 메뉴
본문 바로가기
주메뉴 바로가기
페이스북의 인공지능 바둑 프로그램 기술 현황
  • 추형석 역대연구원
날짜2016.02.25
조회수15419
    • 바둑은 지금까지 컴퓨터 프로그램으로 정복하지 못한 게임이었으나, 최근 유럽의 바둑기사 챔피언을 꺾은 구글의 AlphaGo의 등장으로 인공지능기술의 퀀텀 점프를 실현했다고 볼 수 있음
    • 비슷한 시기에 페이스북에서 개발한 인공지능 바둑프로그램 Darkforest는 현재 아마추어 1~2단의 성능에 머물러있으므로, 구글과의 1차전에서는 사실상 참패함
    • 페이스북과 구글의 바둑 프로그램 경쟁구도를 통한 인공지능기술의 발전과 그로 인한 사회와 산업의 파급효과는 상당할 것으로 예측되며, 이로부터 파생되는 신기술에 민첩하게 대응할 필요가 있음
  • 인공지능 바둑프로그램
    • 바둑은 아직까지 컴퓨터 프로그램으로 정복(master)하지 못한 게임 중 하나
    • 1990년대 중반 컴퓨터 프로그램 “치누크(Chinook)”가 세계 최정상 체커 플레이어를 꺾고, 이후 IBM 슈퍼컴퓨터 “딥블루”가 체스 세계 챔피언에게 승리하는 등 게임에서의 인간의 능력은 점차 인공지능에 압도되고 있는 상황
    • 바둑 게임은 우주의 원자수보다 많은 경우의 수(약250150가지)를 가지고 있으므로, 세계 최고의 슈퍼컴퓨터로도 한정된 시간 안에 계산이 불가능함
    • 하지만 2016년 현재 구글과 페이스북을 필두로 인간의 마지막 보루로 남아있는 바둑에까지 인공지능의 습격이 펼쳐지고 있음
    • 유럽의 바둑기사 챔피언을 꺾은 구글 AlphaGo의 핵심 열쇠는 딥러닝 - 딥러닝은 인공지능에서 널리 알려진 방법론 중 하나로, 인간의 뇌처럼 어떤 현상을 학습하고 패턴을 예측함
    • 바둑의 경우의 수를 모두 계산하여 다음 수를 예측하기 보다는, 딥러닝을 사용하여 바둑 프로기사들이 대국한 기보를 학습하고 가장 가능성 있는 다음 수를 예측함
    • 딥러닝이 바둑에 적절한 이유는 바둑기사들이 특정 지점에 착수할 때 “느낌이 좋은 것 같아서 두었다.” 라는 주관적 판단이 포함되기 때문에, 실제 프로기사들이 바둑을 두는 데이터가 인공지능 바둑프로그램의 중요한 요소임
    • Dark Forest의 인공신경망 구조
    • 페이스북에서도 바둑 인공지능 프로그램 Darkforest를 개발하는 중이고 현재까지 아마추어 1~2단의 성능을 보임
    • Darkforest는 2016년 1월 26일 논문의 수정본이 아카이브에 게재되어 그 내용에 대한 공식적인 발표가 있었음
    • Darkforest는 [그림 1]과 같은 인공신경망을 사용하여 현재 바둑판 상태에서 다음 k번째의 상황을 시뮬레이션하여 수를 예측하는 데 있음
    • 인공신경망의 구조는 총 12층의 컨볼루션 레이어로 구성되 있으며, 입력값은 현재 19x19 바둑판 상태이고 그 결과는 착수가 k번 진행된 바둑판임
    • 인공신경망을 구축하기 위해 사용된 바둑게임은 약 25만개이고, 이 중 학습(train)에 약 22만개, 시험(test)에 약 3만개가 사용됨
    • 각 게임은 특정 게임 상태를 입력값으로, 이후 k번 착수가 진행된 게임 상태를 출력값으로 다시 세분화함 (과적합을 막기 위해 랜덤방식으로 학습)
    • 다음 착수를 예측하는 것이 인공신경망의 역할이었다면, 형세를 읽는 것이 탐색 알고리즘임
    • 바둑게임에서 가장 효율성이 높다고 알려진 몬테카를로 트리 탐색(Monte Carlo Tree Search, MCTS) 기법으로, Darkforest에서는 MCTS와 인공신경망을 동시에 구현하여 최적의 방향을 선택함
    • Darkforest와 AlphaGo의 비교
  • 시사점
    • 지금까지는 구글의 압도적인 승리지만 페이스북 역시 그동안 쌓아온 저력으로 새로운 돌파구(breakthrough)를 만들 수 있음
    • 수천 년의 역사를 이어온 바둑은 그동안 인공지능에 의해 정복될 수 없을 것이라는 견해가 지배적이었지만 인간의 수준에 버금가는, 혹은 인간을 뛰어넘는 바둑 프로그램이 시사하는 바는 미래 기술발전의 무한한 가능성을 내포함
    • 인간의 느낌과 주관을 학습할 수 있다는 점에서 로봇공학을 비롯한 과학의 제반 분야에 적용될 수 있음
    • 스스로 경기를 수행하고, 그 결과를 바탕으로 스스로 학습하는 능동적 인공지능의 도래가 앞당겨질 수 있음
    • 딥러닝 스타트업 스카이마인드의 설립자 크리스 니콜슨은 알파고를 “전쟁이나 비즈니스, 혹은 금융거래에까지 확산될 수 있다”고 평함
    • 퀴즈쇼 제퍼디에서 우승한 IBM 왓슨이 현재 헬스케어, 교육, 기상예보 등으로 영역을 넓혀가고 있는 만큼, 구글의 AlphaGo나 페이스북의 Darkforest 역시 사회의 혁신을 견인하는 원동력이 되기 때문에, 인공지능 기술로 파생되는 산업과 기술에 더 큰 관심이 필요함
    • 24) 자세한 내용은 이슈리포트 참고 : /post/13972
    • 25) Darkforest 논문 : http://arxiv.org/pdf/1511.06410.pdf
    • 26) 페이스북 CEO 마크 주커버그의 Darkforest 포스트 : https://www.facebook.com/zuck/videos/vb.4/10102619979032811/?type=2&theater