알파고, 강화학습을 현실에 데뷔시키다

이 글은 한국인터넷진흥원와 테크M에 기고한 글을 백업한 글입니다. 

현대 인공지능 발전에 있어 딥러닝(deep learning)의 역할은 이제 두말하면 입이 아플 정도이다. 2006년 토론토 대학의 힌톤(G. Hinton)교수 촉발시킨 딥뉴럴네트워크(deep neural network)의 혁신은 이후 동료 연구자들인 뉴욕대학의 르쿤(Y. LeCun)교수, 몬트로올대학의 벤지오(Y. Bengio) 교수, 스탠포드대학의 응(A. Ng)교수 등의 후속 연구에 의해 그 깊이가 더해졌고, IT공룡들이 재빨리 이들 딥러닝 연구자들을 흡수함으로써 딥러닝은 현실을 미래로 이끄는 가장 강력한 기술이 되었다. 현재 구글의 힌톤, 페이스북의 르쿤, 바이두의 응은 각각의 기업에서 딥러닝의 현실세계 적용을 이끌고 있으며, 이들 못지않게 현재 딥러닝의 발전에서 큰 역할을 하고있는 사람이 바로 알파고의 충격을 던져준 구글 딥마인드의 데미스 하사비스(Demis Hassabis)이다. 

이젠 그가 잘생겨보인다. 데미스 하사비스느님... (출처)

바알못을 위해 드립으로 정리한 알파고 4국 요약

이세돌이 드디어 이겼다. 그리고 내 논문은 망했다. 이게 다 알파고 때문이다. 지금 언능 실험결과 안나온걸 다시 뒤집어 봐야겠지만 하고 싶은 건 꼭 해야하는 못난 성미 때문에 (ㅠㅠ) 오늘의 승리의 기쁨을 되짚어 보고자한다. 바둑도 고수들한테 치이고, 인공지능 기술도 논문을 자세히 읽어본 분들에게 치일거면, 내 포지셔닝은 바로 드립이닷!

나의 신의 한 수... 가운데 손가락이 눈에 띄는 건 기분 탓일게다. (사진출처)

바둑적/인공지능적 관점에서 분석한 알파고 1,2국

논문 마감 4일을 앞두고 펜을 들고 말았다. 아니, 키보드 앞에 앉고 말았다. 지난 이틀 간 있었던 충격적인 알파고와의 대국 결과 때문이다.  이세돌 0 : 알파고 2 ... 로봇공학자로서 딥러닝의 강력함을 충분히 알고 있었고 결코 딥러닝의 능력을 간과하지 않았지만, 그래도 이번 대결에서 이세돌 9단이 5:0으로 이번 대국을 이길 것이라는 생각엔 한 치의 의심도 없었다. 주변에선 이세돌 9단의 이번 대국을 두고 "100만불 짜리 용돈"이란 얘기도 심심치않게 오갔었다. 하지만 현실은 처참했고, 이세돌 9단은 복 받은 사람은 커녕, 비운의 주인공이 되고 말았다. 이미 1국의 패배 때 너무 큰 충격을 받아 '더 이상의 충격은 없겠지...'라고 생각했었지만, 2국에선 이세돌의 큰 실수가 없음에도 무난히 져서 더욱 큰 충격을 안겨주었고, 3국에서 더 큰 충격을 안겨줄까봐 두려워져 버렸다.

5:0이 아니면 의미가 없다며 자신감을 내비쳤던 이세돌 9단. 이번 패배는 홍진호의 3연벙 패배만큼이나 큰 충격파를 가져올 것 같다. (사진출처)