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어제 2016년 3월 13일 알파고와 이세돌 간의 제4국 바둑 대결이 벌어졌다.

이미 3패를 한 이세돌에게는 엄청난 압박과 부담이 있었을 것이다. 그럼에도 불구하고 끝까지 포기하지 않고 집중하는 집념으로 승리를 따낸 것이다.

이번 4국까지 지켜보면서 그리고 이세돌이 결국이 첫승을 따내면서 이세돌은 과연 누구와 싸운 것일까 다시 한번 생각하게 되었다. 언론과 인터넷에서는 인공지능을 꺾었다, 아직 인공지능은 완전하지 않다...이 두 의견이 재배적이다. 그러나 다른 시각에서 보면, 이세돌은 그야 말로 엄청난 일을 한 것이다. 이것은 다름 아닌 구글의 딥 마인드에서 개발한 알파고의 싸움은 인공지능과 대결이 아닐 수 있다는 것이다. 즉 알파고를 만든 딥 마인드의 개발자, 그들도 전세계적으로 덕후에 가까운 천재들이 모인 집단이다. 알파고 뒤에는 알파고를 만든 이들이 숨어 있는 것이다. 그리고 알파고는 어떤 것인가? 스스로 학습하여 각성하는 새로운 프로그램 시스템, 즉 강화 학습을 통한 인공지능이었다. 그러나 이 안에는 16만 기보와 매일 3천의 자가 학습을 통해 축적되는 빅데이타가 있다. 이 엄청난 양의 자료와 싸워 승리한 것이다. 

결국 알파고 개발자와 방대한 바둑 기보의 빅데이타와 대결하여 이를 흔드는 78수를 둬서 승리한 것이 아닐까?

드디어 이세돌 9단이 알파고를 상대로 제4국에서 첫 승을 거뒀다. 그는 신의 한수라 불리우는 78수에서 승기를 잡은 후 180수 불계승했다.

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이세돌 9단이 이번에 들고 나온 전략은 초반부터 형세를 만들어가면서 집을 튼튼히 자리잡고 중앙에서 치열한 전투를 해나가는 전략이었다. 이 와중에 그 누구도 생각도 하지 못했던 78수가 나오게 된다. 예상치 못했던 것은 이번 경기를 지켜보던 프로기사들 뿐이 아니었다. 알파고 역시 빅데이타와 강화학습으로 습득하지 못한 것으로 좌상귀를 먼저 두고 맨 마지막에 둬야 하는 곳이 바로 78수였던 즉 시작과 끝을 뒤집어 놓은 것이다.

이를 지켜보던 프로기사, 취재진 모두 놀랬다.

이후 알파고는 연이은 실수로 93, 97수를 두게 된다. 이전 대국에서 이해할 수 없었지만 경기후 복기에서 일리가 있는 수를 뒀던 알파고의 새로운 수가 아니었다. 아무래도 승률에 대한 확률계산을 통한 수 찾기를 하는 알파고에게 승리할 수 있는 수를 찾지 못한 결과로 나타난 것이 아닌가 생각든다.

알파고와 이세돌 9단간의 대결에서 현재까지 알파고의 2번의 불계승을 보여줬다. 지금까지 이세돌 기사와의 경기를 보면, 분명 과거 판 후이 2단과의 경기보다 훨씬 강해진 것으로 보여진다. 특히 구글의 발표대로라면 판 후이 기사와의 경기후 deep learning을 통한 수천번의 또 다른 인공지능의 알파고와의 대결 즉, 자가학습을 통해 정확한 판세 분석과 수읽기를 크게 향상 시킨 것으로 볼 수 있다.

그렇다면 판 후이 2단과의 경기는 어떠했을까?

복귀 자료

판 후이 기사와의 대국을 종합적으로 살펴보면 국소 전투보다는 멀리 내다보고 전체 판세 속에서 바둑을 두는 것을 알 수 있다. 즉 여러 바둑 전문가들의 분석대로 다소 손해를 보더라도 전체 승부에 영향을 끼치지 않는다면 한발 물러서 두는 침착한 바둑을 둔다는 것이다. 

이것은 사람과 무척 다른 것이다. 인간과 인간간의 대국에서는 전투가 벌어지면 그 전투에 집중하는 기세싸움을 하기 마련이다. 그러나 알파고는 인간이 전투를 벌이기 위해 들어오더라도 그것이 전체 승부에 영향을 끼치지 않으면 과감히 무시하고 전체 판세를 만들어간다는 것이다. 즉 국소전투에서 설사 손해를 보더라도 알파고는 전체 승부가 뒤바뀌는 것이 아니라면 신경쓰지 않는다는 것이다.

이를 두고 전문가들이 침착하고 차분하다. 냉정하고 감정이 없다는 식으로 표현한다. 

결과론적으로 전문가들의 분석이 맞지만 방법론적으로 보면 틀린 분석이다. 만약 전문가들의 분석이 맞다면, 인간 역시 승부가 나기까지 정확한 판세를 짜야 하고 그 과정의 수읽기 또한 정확해야 한다. 경기의 밑그림과 전략을 미리 준비할 수 있지만 시작도 하지 않은 경기의 판을 모두 짜고, 시합 과정에서 나타나는 포석에 대한 모든 경우 수에 대하여 승부 끝까지 수읽기를 정확히 주어진 경기 시간내에 할 수 있단 말인가?

알파고가 그동안 만들어진 바둑 프로그램과 같이 저장된 데이타 베이스에 기초하여 경우의 수를 분석해서 대응하는 알고리즘을 가진 것이라면 이세돌 9단의 변화수가 상당한 파괴력을 가졌을 것이다. 그러나 불행하게도 알파고는 deep learning을 통해 수 천번의 가상 시합으로 그 결과를 분석하고 저장하며, 이를 실현하기 위해 심층신경망을 통해 불필요한 경우의 수는 배제하고, 빠른 검색과 분석을 하여 무한대에 가까운 바둑의 수를 짧은 시간내 구현하여 인간과 시합할 수 있는 연산할 수 있게 된 것이다.

그러니 알파고 입장에서는 전체 판세를 흔들 수 있는 포석을 두지 않는 이상 이세돌 9단의 변화수에 대응하지 않고 자신이 분석한 판세대로 흘러가는 것이다. 이것은 공격수라고 찌른 포석이 알파고 입장에서는 헛점이 아닌 가려움을 긁는 수준의 공격이었기 때문에 흔들리지 않고 자신의 행마대로 두는 것이라는 뜻이다.

그렇다면 알파고가 판 후이 2단과의 경기후 수 천번의 강화학습을 하였다는 경기에 대한 분석이 있어야 알파고의 약점을 찾을 수 있지 않을까 생각해 본다. 즉, 알파고 강화학습 deep learning을 통해 어떤 수를 익혔는지 알아야 알파고가 놓쳤고, 모르는 수를 찾아야 한다. 하지만 여기에 그치면 안된다. 놓치거나 모르는 수를 찾는 수준이 아니라 그 수가 전체 승부에 영향을 줘야 알파고는 반응할 것이다. 

물론 그 수가 대 역전극을 요하는 수는 분명 아닐 것이다. 그런 수는 이미 축적된 데이타베이스 뿐만 아니라 수만번 거듭한 강화학습으로 이미 분석이 끝났을지 모른다. 

그렇다면 무엇이 남은 것일까? 추측컨데, 각종 언론과 전문가들이 말하는 허를 찌르는 대 역전극의 '신의 한수'는 아닐 것이다. 박빙의 판세로 끌고가면서 이어지는 1집 미만을 뒤집을 수 있는 극미한 수가 아닐까 싶다. 하지만 이것 또한 너무 어렵다.

우선 전체 판세를 박빙으로 유지해가야 한다. 2국에서 보여준 것처럼 초반까지 우세했던 경기가 중반에 들어서면서 느끼기 힘들 정도로 미세하게 알파고에서 조금씩 유리해져 가기 시작했고, 결국에 불계패를 당했다. 이 이야기는 최소한 중반에 들어서자마 자 알파고는 정확한 수읽기를 통해 계가가 이루어지고 승부를 확신한다는 것을 뜻한다. 그런데 전체 판세가 막 짜여지기 시작한 시점에서 여러가지 경우의 수가 놓인 바둑판에서 밑그림은 짤수 있지만 정확산 계가를 할 수 있는 수준으로 인간이 가능한가 하는 의문이다. 따라서 계가가 가능한 수준으로 수읽기를 하면서 판세가 밀리지 않는 박빙으로 가져가야 한다. 그런데 여기에도 숨은 또다른 어려움이 있다. 그것은 바로 이렇게 미세한 수읽기가 필요한 바둑판에서 승부를 뒤집는 행마를 찾을 수 있을까 하는 점이다. 

이세돌 기사의 장점이었던 난전의 변화수가 더 많은 난전의 경우의 수에 대한 수읽기가 필요하게 된 셈이다. 즉, 자신의 무기가 오히려 독이 되어 본인이 극복해야 산이 되어 돌아온 셈이다.

이세돌 9단에게 파죽의 2연승을 올리고 있는 알파고는 놀라움을 넘어 바둑의 혁명을 가져왔다는 평가가 쏟아지고 있다. 

바둑의 기원은 여러가지 주장이 있다. 그 중 몇 가지만 살펴보면, 천체관측설과 요순 창시설이다. 천체관측설은 별자리 관측을 위해 만들어진 것으로 당시 별자리 관측을 통해 제례의식과 길흉화복을 점치기 위해 만들어졌다는 견해다. 그리고 요순창시설은 중국 요황제의 아들 단주와 순황제의 아들 상균의 어리석음을 일깨워주기 위해 개발되었다는 견해가 있다. 

그렇다면 현대 바둑의 기초가 확립된 것은 우칭위엔(吳淸源)에 의해 근간을 이루고 있다고 보는 견해가 지배적인 듯 하다. 우칭위엔은 20세기 최고의 기사로 손꼽히는데, 본래 1914년 중국 푸젠성에서 태어난 중국인이다. 그는 14세때 일본으로 건너가 '세고에 겐사쿠(瀨越憲作)' 문하에서 입문하여 1929년 3난에 올랐고, 1984년 9단으로 은퇴하였다. 그가 현대 바둑의 기초를 닦은 인물로 평가 받는 이유는 1934년 '기타니 미노루'와 함께 '신포석법'을 창안하여 지금의 바둑에서 큰 영향을 끼치고 있기 때문이다. 그는 기타니 미노루, 사카다 에이오, 다카가와 가쿠 등을 연파하여 1인자에 올라섰다. 따서 혼인보 도사쿠, 슈사쿠와 함께 3대 기서응로 추앙받는 인물이다.

그렇다면 여기서 '기타니 미노루(木谷實)'를 짚고 넘어가자. 기타니 미노루는 1909년 효고현에서 태어나 1921년 '스즈키(鈴木爲次郞)' 문하에 입문하였다. 1924년 초단을 시작으로 앞서 언급한 우칭위엔과 함께 신포석을 제창하였고, 이후 극단적인 실리 기풍으로 전향하였다. 또한 '기타니 도장'을 세워 오타케 히데오, 가토 마사오, 조치훈, 다케미야 마사키, 고바야시 고이치 등을 배출시켰다.

한국에 바둑이 전래된 것은 고조선 말기 전후로 보고 있다. 특히 기자 전래설과 한사군 전래설 이 2가지 주장이 가장 유력하다. 기자 전래설은 중국 은나라 말 기자가 약 5천여명의 무리를 이끌고 고조선으로 들어왔는데, 이들 무리 중 바둑에 뛰어난 자에 의해 한국에 전해졌을 것이라는 견해다. 한사군 전래설은 한사군이 설치되면서 중국의 문물이 함께 들어왔는데, 이 과정에서 바둑도 함께 전해지지 않았을까 하는 주장이다. 특히 기자의 존재에 대해 회의적인 학자들은 한사군 전래설이 더 유력하다고 피력하고 있다.

그렇다면 정사를 통한 한국의 바둑 기원을 찾을수는 없는 걸까?

삼국사기에는 고구려 장수왕시절 당시 바둑의 고수로 알려진 승려 도림이 장수왕의 명을 받아 백제 개로왕에게 바둑을 통해 접근했다는 기록이 있어 최소한 고구려 장수왕 이전에 바둑이 전래되었다고 추정할 수 있다. 삼국유사에는 효성왕(제34대 왕, 재위 737∼742)과 신충이 바둑을 두며 우정을 맹세한 일화가 나오는 것으로 보아 8세기 이전 신라에 보급되었고, 그 이전에 고구려와 백제에 성행했을 것으로 추정된다.

조선시대에 이르러 많은 왕들이 바둑을 즐긴 것으로 기록되어 있다. 왕들이 바둑을 두었던 기록은 실록에 약 380여건, 승정원 일기에도 280여건에 이른다. 특히 세조는 숙위장군을 수시로 불러 활을 걸고 바둑을 자주 두었다고 알려져 있다.

연일 알파고에 대한 관심이 뜨겁다.

왜 알파고에 사람들은 주목하는가? 인공지능이기 때문일까? 인공지능이 이번 알파고가 처음이 아니다. 그렇다면 인간이 만든 것 중 가장 많은 경우의 수를 가진 바둑을 두는 인공지능과 인간과의 대결이기 때문일까? 이것은 반은 맞고, 반은 틀리다.

그렇다면 왜 알파고에 이토록 주목하고 연일 헤드라인 뉴스로 나타나는가?

인공지능은 말 그대로 인간과 같은 수준의 지능을 가진 인공적인 복합체를 말한다. 즉, 연산만 강조되어왔던 기존의 컴퓨터와 달리 인간만이 가능할 것이라고 판단되어왔던 사고를 할 수 있다는 것을 의미한다. 따라서 인공지능과 인간의 대결을 게임을 통해 인공지능의 완성도를 검증하고자 시도해왔다. 게임은 학습된 기억을 토대로 대비, 대조, 추리, 추측, 판단 등을 해야 하기 때문에 인공지능을 검증하기 위한 가장 좋은 도구로 꼽혀왔기 때문이다.

1997년 IBM가 개발한 '딥 블루'라는 인공지능은 세계 체스 챔피언 '가리 카스파로프'를 꺽는 대 이변을 보여줬다. 그로부터 약 20년이 흘러 2015년 10월 구글이 개발한 '알파고'는 유럽 바둑 챔피언 '판 후이'를 5전 전승으로 이기는 대 이변을 만들어냈다. 바둑은 체스와 달리 19X19의 총 361개의 수에서 약 10의 768승의 무한대에 이르는 경우의 수를 가지고 있는 게임이다. 따라서 전통적으로 인공지능에서 활용해왔던 브루트포스 기법은 적용하기 곤란했었다.

물론 알파고 이전에도 바둑 프로그램은 있어왔다. 단일 시스템에서 운용되는 '크레이지 스톤'과 '젠'을 포함한 여러 바둑 프로그램이 있었고, 이들과 500국의 대국에서 단 1번을 제외하고 모두 승리하였다. 즉 500전 499승 1패인 셈이다. 학습을 위해 유사한 경기를 다시 한 알파고는 500전 전승으로 이겼고, 그 중 77%는 단일 시스템에서 이겼다. 여기서 단일 시스템은 176개의 GPU로 구성된 PC였고, 분산 처리 시스템으로 구축된 버전은 1,202개의 CPU를 이용하여 약 25배에 이른다. 즉, 2번째 학습 과정에서 알파고는 분산 처리 시스템을 통해 더 빠른 처리속도를 보여주었다.

그리고 앞선 언급한 '판 후이'와의 대전은 분산 처리 시스템에서 이루어진 인간과의 대국이었다. 유럽 챔피언 '판 후이' 2단(ELO 1위)과의 대국에서 5대 0의 완승으로 승리한다. 이 경기는 컴퓨터 프로그램이 실물의 바둑판에서 프로 기사를 이긴 최초의 경기라고 할 수 있다. 

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그렇다면 이런 알파고는 어떻게 구성된 것일까?

알파고의 알고리즘은 머신 러닝과 트리 순회 기술을 조합한 것으로 인간 혹은 컴퓨터간의 수 천번의 시합을 통해 학습 경험을 통해 분석하고 그 결과를 스스로 저장한다. 이 알고리즘은 심층 신경망 기술로 구현된 몬테카를로 트리 순회를 사용한 것이다. 이것은 한정된 양의 바둑 경기에서 특징을 탐지하여 신경망 입력으로 만들어내는 것이다. 알파고가 개발될 당시 국제적 바둑 대회 및 협회에 대회 기보를 요청하였지만 거절당했었다. 이로 인해 공개된 기보를 활용하다 보니 한정된 데이타 베이스를 통해 수 천번의 연습 경기를 통해 경험 학습을 하게 만든 것이다.

여기서 사용된 신경망은 원래 게임에 사용되는 부트 스트랩으로 처음에 수집되어 사용된 바둑 기보를 통해 약 3천만 수 정도를 분석하여 데이타베이스를 생성하고 인간과 같은 바둑 포석을 두도록 훈련시켰다. 이 과정은 연습 경기를 통해 바둑법을 익히고 그 시험 기보, 특징 등을 스스로 저장시키기 때문에 인간과 같이 기억하고 훈련하는 학습과정과 동일하다고 할 수 있다. 

이 과정이 충분히 숙련된 후 강화학습(deep learning)을 통해 또 다른 자신과 수 천번의 대국을 하는 방식으로 자가 훈련하여 경기력을 향상시킨 것으로 알려져 있다. 이는 인간이 학습할 때 자기주도학습 및 반복학습하는 되새김 학습법고 흡사하다고 할 수 있는 부분이다. 구글이 밝힌 내용으로 추측해볼 때, '판 후이'와의 대결후 약 6개월동안 상기의 강화학습이 이루어졌고, 이번 이세돌 9단과의 경기에서 보다 강력한 기력으로 나타난 것이 아닐까 싶다.

알파고와 이세돌 9단의 제2국이 시작됐다. 

제1국에서 보여준 초반 변화수보다는 안정적인 포석을 가져가면서 두터운 경기를 가져갔다. 전문가들은 모두 중반까지는 이세돌 9단이 유리하다고 분석했다. 또한 경기 중반 알파고의 우하변 전투에서 실수까지 나오면서 이세돌 기사의 승리가 굳어지는 듯 보였다. 하지만 알파고 특유의 정확한 계가와 끝내기가 이유를 알 수 없는 뒤집기가 나와 이세돌 기사는 또 다시 불계패를 당했다.

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그리고 경기후 이세돌은 쿨하게 알파고에게 완승을 인정하였다.

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역사적인 경기, 구글의 인공지능 알파고와 이세돌간의 경기가 알파고의 불계승이라는 뜻밖에도 알파고의 완승으로 끝났다. 경기전 이세돌은 인터뷰를 통해 5 : 0 전승 그리고 시합 전 어제는 5승 전승은 어렵겠지만 승리할 것이라고 했었다. 그러나 유럽 도박사들은 알파고의 5 : 0 승리를 예고한 바 있었다.

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하지만 지난 유럽 챔피언쉽 우승자 판후이의 경기를 분석해보면, 이미 알파고의 승리가 예고된 것은 아닌지 모르겠다. 그 이유는 이번 알파고와 시합을 할 이세돌 기사의 기풍을 생각하면 그러하다.

우선 이세돌 기사의 강점은 난전을 유도하는 변화수를 잘 둔다는 점에 있었다. 즉, 전장을 2~3곳으로 확대해서 경기를 복잡하게 만들어 상대방을 흔들어대는 변화수를 잘 둔다는 것이다. 이는 어떤 고수라도 수를 놓치거나 오판하는 실수를 낳게 만들거나 이러한 난전 속에서 감정이 흔들리기 마련이기 때문이다.

이것은 이세돌 기사가 다른 프로 기사와 시합 때 자주 보여준 난전에서 승리하게 하는 원동력이기도 했다. 그러나 알파고는 난전에도 어떠한 감정에 휘둘리지 않고 알고리즘에 따라 대응하면 된다. 실제로 판후이와 경기를 보면 국지전을 노리는 판후이의 노림수에 말려들지 않고, 전체 판세의 승부에 영향을 끼치지 않는다면 감정이 없으니 말려들지 않았고, 오히려 대응수를 묻는 노림수를 두기까지 했었다.

반면 이세돌 기사의 약점은 초반이었다. 경기 초반 판세에 밀리거나 하면 쉽게 무너지는 경기를 종종 보여줬던 이세돌 기사의 유일한 약점인 것이다. 이 점은 그동안 개발해온 인공지능에서도 초반 경기 대응에 큰 약점을 가지고 있는 매한가지였다. 그래서 알파고 이전의 인공지능은 모두 접바둑으로 경기가 이루어졌고, 알파고 바로 이전의 인공지능도 4점을 두고 경기를 했었다. 그런데 이러한 약점을 보완한 알파고는 이번 이세돌과의 1국에서 오히려 경기 초반 2번의 노림수를 시도하기까지 했다.

또한 그동안 보여준 경기력에서 확인된 알파고의 중종반 정확한 수읽기도 확인할 수 있었다. 특히 판후이의 경기와 다르게 경기 시간이 2배로 늘어난 만큼 수읽기의 정확도는 더욱 향상된 것으로 보여진다. 이번 1국에서도 좌하단의 부분전에서 확실한 수읽기로 이세돌 기사에게 불계승을 따냈던 것이다.

관련영상 2 - 대국 1

향후 알파고를 공략하기 위해서는 경기 전반에 대한 설계를 모두 마친 초반 대응으로 경기 초반에 승부를 걸어야 알파고를 꺾을 수 있을 것으로 생각된다. 이는 이번에도 중종반에는 실수나 오류가 없는 알파고의 정확한 수읽기와 인간과 달리 침착한 대응이 난전을 꾀하는 이세돌 기사의 기풍은 큰 강점이 아닐 것으로 보여지기 때문이다. 

관련보도

21세기 최대 이벤트로 꼽히는 전세계가 주목하는 인공지능 알파고와 세계 정상 이세돌 기사간의 대결이 펼쳐진다.

대회 규칙은 중국식 경기규칙에 따라 백돌을 잡은 기사에게 7.5집 덤으로 보상해준다. 참고로 한국은 6.5집, 일본은 5.5집을 준다. 제한 시간은 국제 바둑 경기와 동일하게 각각 2시간과 1분 초읽기 3회가 주어진다.

관련자료

실시간 중계 사이트는 바둑TV, 네이버, 아프리카TV, 에브리온TV, 유투브, KBS 등이 있다.

타로는 유럽에서 만들어진 가자 오래된 트럼프의 하나로 근래에는 점성술로 많이 사용되고 있다. 타로 카드는 총 78장의 카드로 이루어져 있는데, 그 기원은 정확하지 않은데 약 13세기부터 이탈리아에서 행해진 것으로 추측하고 있다.

표적 22매의 그림은 1. 기술사, 2. 여교황, 3. 여제, 4. 황제, 5. 사제, 6. 연인, 7. 전차, 8. 힘, 9. 은자, 10. 운명의 바퀴(輪), 11. 정의, 12. 거꾸로 매달린 사나이, 13. 죽음, 14. 절제, 15. 악마, 16. 탑, 17. 별, 18. 달, 19. 태양, 20. 심판, 21. 세계, 22. 어리석은 자로 되어 있는데, 현재의 그림카드는 카드 연구가 웨이트(Arthur Edward Waite, 1857~1942)가 미국의 여류디자이너 파멜라 콜만 스미드(Pamela Colman smith)에게 의뢰하여 제작된 것이다.

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그렇다면 타로 카드를 이용한 점성술을 하기 위한 방법을 살펴보자.

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타로 카드를 해석하는 방법을 살펴보자.

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유승민 의원의 양극화 해소에 대한 경북대 강연을 만나보자.

관련영상 - 유승민 의원의 경북대 "대구의 미래" 강연