알파고, 인공지능에 왜 주목하는가? - 인공지능의 역사, 구조, 미래

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.