알파고에게 형님이 있었다?
알파고의 형님에 대해 알아보기전에 알파고의 아버지
데미스 하사비스에 대해 알아봐야 하겠지요?
구글 딥마인드의 데미스 하사비스[Demis Hassabis]
하사비스는 1976년 영국 런던에서 태어났습니다.
어릴 적 체스 영재였던 그는 4살부터 체스를 배우기 시작해서 10대 초반 영국 체스 챔피언에 오릅니다. 1989년(13세) 세계 소년 체스대회에서 2등을 차지하였는데 그를 이긴 1위 여성 참가자가 훗날 세계 최강의 여성 체스 선수가 되었다고 하네요
어릴적 부터 컴퓨터를 좋아했던 그는 남들보다 2년 정도 빠른 나이에 고등학교를 졸업하고
세계적인 게임 개발자 몰리뉴의 눈에 들어 게임 개발회사에 들어갑니다.
시뮬레이션 게임 ‘테마파크’를 개발해서 승승장구하던 하사비스는 퇴사에 케임브리지 대학 컴퓨터학과에 들어가고 이후 대학을 졸업해 게임회사를 창업합니다.
하지만 2005년 회사문을 닫고 유니버시티 칼리지 런던에서 뇌과학을 연구하고 2009년에 뇌과학으로 박사학위를 받고 2011년 알파고의 산실인 딥마인드를 차립니다.
이 회사는 3년 뒤 구글에 인수되었는데 인수금이 6000억을 넘었다고 합니다.
하사비스가 딥러닝을 바둑에 적용하는 방법을 연구하다가 만든 모고(MOGO)
모고의 기력은 알파고에 비하면 굉장히 떨어지고 9줄 바둑판에서 주로 활용했다고 합니다.
9줄 바둑은 고기력자가 할 경우 처음부터 끝내기 싸움이기 때문에 집계산에 연속이 됩니다.
인공지능이 바둑을 학습하기에 매력적인 공간이라고 할 수 있겠지요
9줄에서 주로 활동하였지만19줄 바둑판에서는 프로기사 김명완에게 9점을 깔고 이긴 전력이 있습니다.
또한 대국자 몇 명을 이기고 유럽 순위 300등을 기록했습니다.
몬테카를로스 방법이라는 통계적 샘플링 알고리즘을 적용하였는데 불확실한 상황에서 의사결정을 위한 확률적 시스템을 이용한 모의실험을 말합니다.
모고를 통해서 인공지능을 바둑에 접목하기 위한 다양한 실험과 그 방법들은 구글이 충분한 호기심을 갖게 하였지요
모고의 바둑실력이 그렇게 뛰어나지는 않았지만 하사비스는 이 모고를 개발하여 보여준 가능성에 구글이 딥마인드 테크놀로지를 4억 파운드(6000억 이상)를 주고 인수하였고 하사비스는 알파고 개발에 본격적으로 착수하게 됩니다.
이길 확률이 높은 경우의 수를 골라내는 전략을 적용하여 알파고를 공부시키고 다양한 기보 10만 건 이상을 입력한 뒤 3000만 개의 수를 강화 학습시키게 되어 정책 망과 가치망이라는 두 시스템을 통해 최적의 수를 선택하여 1초에 수만 가지 이상의 수를 검토하게 됩니다.
알파고는 뛰어난 형님 덕분에 세계 최강의 바둑실력을 가진 인공지능이 되었네요.
바둑의 인공지능은 알파고 이전에도 다양한 프로그램이 개발되어 있었답니다.
바둑의 인공지능의 발전은 응창기배 세계 컴퓨터 바둑대회로 시작됩니다.
대만의 재벌 응창기 씨는 2000년까지 프로기사를 이길 수 있는 컴퓨터가 탄생한다면 그 개발자에게 150만 달러의 상금을 주겠다고 공헌하게 됩니다.
알파고가 나타나기 전까지도 인공지능의 수준은 그리 높지 않았는데 알파고의 탄생으로 인해서 현재는 많은 인공지능들의 수준이 대폭 상향되었네요.
우리의 국산 인공지능 돌바람도 열심히 활약하고 있습니다.
하지만 아직까지는 알파고를 넘을 수 있는 인공지능은 없는 것 같고 결국 응창기 씨가 공헌한 150만 달러의 상금은 알파고에게 넘어가야 하겠지만 2000년이 훨씬 지난 지금은 2018년이 되었군요
알파고의 탄생을 도운 형님 모고, 형보다 나은 아우 없다는 속담이 있지만 알파고의 형님 모고는 알파고를 잘 이끌어주어서 알파고가 세계 최강의 자리에 있도록 견인차 역할을 해준 형님이었네요.
오늘의 바둑이야기는 여기까지 입니다. 사실 알파고와 관련된 글은 바둑하는 사람보다 인공지능이나 프로그램 하시는분들이 더욱 잘 아시는것 같네요 ㅎㅎ
긴글 읽어주셔서 감사합니다 ^^