2016.03.15

"알파고의 이색 행마, AI 역량 입증" AI 전문가진 평가

John Ribeiro | IDG News Service
구글 딥마인드의 AI 프로그램 알파고가 최정상 바둑 기사를 상대로 정상적인 수에 해당되지 않는 묘수를 놓아 해설진에게 당혹감을 안겨주고 있다.

AI 전문가들은 이러한 수를 통해 AI로서의 알파고의 강점, 즉 경험을 통해 학습할 수 있는 능력이 드러난다고 분석했다. 캐나다 퀘벡주 맥길대학교 컴퓨터과학대 부교수인 도이나 프리컵은 이메일 인터뷰에서 인간의 지식을 단순히 합치는 것만으로는 이러한 수를 둘 수 없다고 평가했다.

스위스 국제경영개발원(IMD)의 전략적 관리·혁신과 교수인 하워드 유는 “알파고는 기계가 생각할 수 있을 뿐만 아니라 학습하고 전략을 세울 수 있음을 보여줬다”라고 밝혔다.

알파고는 지난주 이세돌 9단을 상대로 3연승을 거두며 최종 승리했다. 그러나 지난 13일에 있었던 4차 대국에서는 실수를 하며 결국 패했다. 구글 측은 100만 달러의 우승 상금을 추후 기부한다는 방침이다.

알파고 프로젝트 소속 연구원인 데이비드 실버는 “2년 전 딥러닝을 사용하는 신경망으로 바둑을 둘 수 있을지 테스트하기 위한 연구 사업의 일환으로 알파고를 시작했다”고 밝혔다. 구글은 영국계 AI 기업인 딥마인드를 지난 2014년에 인수했다.

알파고는 바둑기사들의 기보로 구성된 ‘정책망’을 통해 상대방의 수를 예측하면서 동시에 ‘가치망’을 통해 해당 수를 뒀을 때의 승률을 심도 있게 평가하는 방식으로 작동한다. 딥마인드의 CEO인 데미스 하사비스는 알파고가 인간과 달리 중간 이득보다는 최종 승률을 극대화하도록 설계됐다고 설명했다.


알파고와 대결 중인 이세돌 9단이 다음 수를 고심하고 있다. 2016년 3월 12일. 출처 : Google/IDGNS

프리컵은 바둑의 경우 체스와 같은 다른 전략 게임보다 복잡하고 경우의 수가 훨씬 많기 때문에 알파고가 이기려면 수년의 시간이 더 필요할 것으로 예상했었다고 밝혔다.

AI 기업 센션트 테크놀로지스의 창업주이자 수석 과학자인 바백 호잿은 “일반적으로 AI 분야는 복잡한 게임과 문제를 사용해 발전 정도를 측정한다. 이번 알파고의 경우는 그 대상이 바둑인 것”이라고 말했다. 호잿은 “이번 알파고 우승의 의미는 문제의 복잡성 측면에서 ‘매우 높은 승점’을 획득했다는 데 있다. 머신러닝을 활용해 복잡한 문제를 해결할 수 있다는 의의를 가진다”라고 전했다.

프리컵 교수에 따르면 바둑은 ‘어떤 대국을 펼칠 것인가’ 또는 ‘어디 구역을 주도할 것인가’와 같은 높은 수준의 전략적 선택 능력과 관계가 깊다. 프리컵은 “이러한 추론 능력은 인간의 사고만이 갖춘 특징”이라고 밝혔다. 그녀는 바둑 프로그램을 통해 이러한 추론 능력 개발을 시도하는 단계지만, 인간과 비교하기에는 아직 부족하다고 덧붙였다.

알파고 이전에 있었던 게임 관련 AI 사례로는 1997년 체스 게임에서 게리 카스파로프를 이긴 딥블루가 있다. 지난 2011년 미국의 TV 퀴즈쇼 ‘제오파디'에서 우승한 IBM의 왓슨도 꼽을 수 있다.

그러나 프리컵은 알파고의 경우 딥블루와 상당히 다르다고 말했다. IBM의 딥블루는 일차적으로 체스 선수들의 기보를 분석해 체스판에서 넓은 영역을 확보하도록 설계됐다. 알파고도 강력한 영역 분석 기능을 갖췄지만, 단순한 기보 분석을 넘어 대국을 어떻게 풀어 나갈지 스스로 학습한다는 점에서 딥블루와 차이가 있다는 설명이다. 하워드 유도 딥블루에도 다양한 AI 기술이 적용됐으나 ‘체스 승리’라는 한 가지 목적만을 달성하도록 설계됐다고 전했다. 

구글은 게임을 넘어서 헬스케어, 과학 연구 등의 분야에서 새로운 애플리케이션으로 AI 기술을 테스트한다는 계획이다. 호잿은 “딥러닝 핵심 기술은 어떤 경우든 패턴 분류가 가능한 문제에 유용하다”라고 말했다. 센션트 테크놀로지스도 전자상거래 관련 시각지능(VI) 툴인 센션트 어웨어에 이와 비슷한 기술을 사용해 오고 있다.

프리컵은 알파고에 이용된 알고리즘이 이미 여러 방면에서 다양한 방식으로 사용되고 있다고 밝혔다. 그녀에 따르면 알파고가 활용하는 강화 학습과 딥 네트웍스 학습법은 오늘날 의족, 의치와 같은 보조기구나 자동 음석 인식 관련 애플리케이션에서 다양하게 사용되고 있다. 프리컵은 “알고리즘을 살짝 손봐야 할 수도 있으나 문제 영역의 영향이 큰 것은 아니다”라고 말했다.

하워드 유 역시 “자가 학습 및 강화 학습이 가능한 AI 알고리즘이 앞으로 정신 영역 그 이상의 새로운 가능성을 선사할 것”라고 진단했다.

그러나 하워드 유에 따르면 알파고의 경우 아직 인간의 언어를 이해할 수 있는 능력은 부족하다. 그는 “왓슨이 수백 건의 의료 논문과 환자 기록을 습득해 추가 피검사부터 사용 가능한 최근 임상 자료에 이르기까지 의학적 도움을 의료진에게 제공하고 있다”면서 “알파고의 자가 학습 능력과 왓슨의 언어 이해력이 결합돼 일반용 알고리즘 툴로 재탄생할 날이 온다면, 인간의 능력은 한계를 볼 수도 있을 것”이라고 말했다.

인간의 능력이 기계에게 잠식당할 것이라는 우려는, 이세돌 9단이 전 인류를 대표해 컴퓨터와 싸우고 있다는 여러 온라인 댓글 속에서도 확인할 수 있다.

그러나 전문가들은 이번 컴퓨터의 승리로 기계가 인간을 능가하는 시대가 도래했음을 뜻하지는 않는다고 밝혔다. 호잿은 “AI는 인간 고유의 능력과 관련된 다수의 인지형 애플리케이션에서 상당히 유용하다. 그러나 인간 지능의 광범위하고 포괄적인 추상화 능력을 AI가 획득하기에는 몇 년이 걸릴 것”이라고 말했다.

프리컵은 “바둑 두기, 글 이해하기, 바이올린 연주 등 다양한 과업을 수행할 때 AI를 활용하는, '일반용‘ AI 툴은 아직 존재하지 않는다. 이런 점이 앞으로 넘어야 할 과제다. 아직은 많이 부족한 상태”라고 말했다.

마이크로소프트는 지난 13일 일반용 AI 관련 프로젝트를 추진하고 있다고 밝혔다. MS 측은 AI 전문가들이 문서 인식 등이 가능한 툴을 개발하고 있지만 AI 기술을 인간의 지능처럼 효과적으로 결합하지는 못 하고 있다고 설명했다.

한편 ‘구글 딥마인드 챌린지 매치’ 5번기 제5국은 15일 낮 1시 서울 광화문 포시즌스 호텔에서 열린다. ciokr@idg.co.kr



2016.03.15

"알파고의 이색 행마, AI 역량 입증" AI 전문가진 평가

John Ribeiro | IDG News Service
구글 딥마인드의 AI 프로그램 알파고가 최정상 바둑 기사를 상대로 정상적인 수에 해당되지 않는 묘수를 놓아 해설진에게 당혹감을 안겨주고 있다.

AI 전문가들은 이러한 수를 통해 AI로서의 알파고의 강점, 즉 경험을 통해 학습할 수 있는 능력이 드러난다고 분석했다. 캐나다 퀘벡주 맥길대학교 컴퓨터과학대 부교수인 도이나 프리컵은 이메일 인터뷰에서 인간의 지식을 단순히 합치는 것만으로는 이러한 수를 둘 수 없다고 평가했다.

스위스 국제경영개발원(IMD)의 전략적 관리·혁신과 교수인 하워드 유는 “알파고는 기계가 생각할 수 있을 뿐만 아니라 학습하고 전략을 세울 수 있음을 보여줬다”라고 밝혔다.

알파고는 지난주 이세돌 9단을 상대로 3연승을 거두며 최종 승리했다. 그러나 지난 13일에 있었던 4차 대국에서는 실수를 하며 결국 패했다. 구글 측은 100만 달러의 우승 상금을 추후 기부한다는 방침이다.

알파고 프로젝트 소속 연구원인 데이비드 실버는 “2년 전 딥러닝을 사용하는 신경망으로 바둑을 둘 수 있을지 테스트하기 위한 연구 사업의 일환으로 알파고를 시작했다”고 밝혔다. 구글은 영국계 AI 기업인 딥마인드를 지난 2014년에 인수했다.

알파고는 바둑기사들의 기보로 구성된 ‘정책망’을 통해 상대방의 수를 예측하면서 동시에 ‘가치망’을 통해 해당 수를 뒀을 때의 승률을 심도 있게 평가하는 방식으로 작동한다. 딥마인드의 CEO인 데미스 하사비스는 알파고가 인간과 달리 중간 이득보다는 최종 승률을 극대화하도록 설계됐다고 설명했다.


알파고와 대결 중인 이세돌 9단이 다음 수를 고심하고 있다. 2016년 3월 12일. 출처 : Google/IDGNS

프리컵은 바둑의 경우 체스와 같은 다른 전략 게임보다 복잡하고 경우의 수가 훨씬 많기 때문에 알파고가 이기려면 수년의 시간이 더 필요할 것으로 예상했었다고 밝혔다.

AI 기업 센션트 테크놀로지스의 창업주이자 수석 과학자인 바백 호잿은 “일반적으로 AI 분야는 복잡한 게임과 문제를 사용해 발전 정도를 측정한다. 이번 알파고의 경우는 그 대상이 바둑인 것”이라고 말했다. 호잿은 “이번 알파고 우승의 의미는 문제의 복잡성 측면에서 ‘매우 높은 승점’을 획득했다는 데 있다. 머신러닝을 활용해 복잡한 문제를 해결할 수 있다는 의의를 가진다”라고 전했다.

프리컵 교수에 따르면 바둑은 ‘어떤 대국을 펼칠 것인가’ 또는 ‘어디 구역을 주도할 것인가’와 같은 높은 수준의 전략적 선택 능력과 관계가 깊다. 프리컵은 “이러한 추론 능력은 인간의 사고만이 갖춘 특징”이라고 밝혔다. 그녀는 바둑 프로그램을 통해 이러한 추론 능력 개발을 시도하는 단계지만, 인간과 비교하기에는 아직 부족하다고 덧붙였다.

알파고 이전에 있었던 게임 관련 AI 사례로는 1997년 체스 게임에서 게리 카스파로프를 이긴 딥블루가 있다. 지난 2011년 미국의 TV 퀴즈쇼 ‘제오파디'에서 우승한 IBM의 왓슨도 꼽을 수 있다.

그러나 프리컵은 알파고의 경우 딥블루와 상당히 다르다고 말했다. IBM의 딥블루는 일차적으로 체스 선수들의 기보를 분석해 체스판에서 넓은 영역을 확보하도록 설계됐다. 알파고도 강력한 영역 분석 기능을 갖췄지만, 단순한 기보 분석을 넘어 대국을 어떻게 풀어 나갈지 스스로 학습한다는 점에서 딥블루와 차이가 있다는 설명이다. 하워드 유도 딥블루에도 다양한 AI 기술이 적용됐으나 ‘체스 승리’라는 한 가지 목적만을 달성하도록 설계됐다고 전했다. 

구글은 게임을 넘어서 헬스케어, 과학 연구 등의 분야에서 새로운 애플리케이션으로 AI 기술을 테스트한다는 계획이다. 호잿은 “딥러닝 핵심 기술은 어떤 경우든 패턴 분류가 가능한 문제에 유용하다”라고 말했다. 센션트 테크놀로지스도 전자상거래 관련 시각지능(VI) 툴인 센션트 어웨어에 이와 비슷한 기술을 사용해 오고 있다.

프리컵은 알파고에 이용된 알고리즘이 이미 여러 방면에서 다양한 방식으로 사용되고 있다고 밝혔다. 그녀에 따르면 알파고가 활용하는 강화 학습과 딥 네트웍스 학습법은 오늘날 의족, 의치와 같은 보조기구나 자동 음석 인식 관련 애플리케이션에서 다양하게 사용되고 있다. 프리컵은 “알고리즘을 살짝 손봐야 할 수도 있으나 문제 영역의 영향이 큰 것은 아니다”라고 말했다.

하워드 유 역시 “자가 학습 및 강화 학습이 가능한 AI 알고리즘이 앞으로 정신 영역 그 이상의 새로운 가능성을 선사할 것”라고 진단했다.

그러나 하워드 유에 따르면 알파고의 경우 아직 인간의 언어를 이해할 수 있는 능력은 부족하다. 그는 “왓슨이 수백 건의 의료 논문과 환자 기록을 습득해 추가 피검사부터 사용 가능한 최근 임상 자료에 이르기까지 의학적 도움을 의료진에게 제공하고 있다”면서 “알파고의 자가 학습 능력과 왓슨의 언어 이해력이 결합돼 일반용 알고리즘 툴로 재탄생할 날이 온다면, 인간의 능력은 한계를 볼 수도 있을 것”이라고 말했다.

인간의 능력이 기계에게 잠식당할 것이라는 우려는, 이세돌 9단이 전 인류를 대표해 컴퓨터와 싸우고 있다는 여러 온라인 댓글 속에서도 확인할 수 있다.

그러나 전문가들은 이번 컴퓨터의 승리로 기계가 인간을 능가하는 시대가 도래했음을 뜻하지는 않는다고 밝혔다. 호잿은 “AI는 인간 고유의 능력과 관련된 다수의 인지형 애플리케이션에서 상당히 유용하다. 그러나 인간 지능의 광범위하고 포괄적인 추상화 능력을 AI가 획득하기에는 몇 년이 걸릴 것”이라고 말했다.

프리컵은 “바둑 두기, 글 이해하기, 바이올린 연주 등 다양한 과업을 수행할 때 AI를 활용하는, '일반용‘ AI 툴은 아직 존재하지 않는다. 이런 점이 앞으로 넘어야 할 과제다. 아직은 많이 부족한 상태”라고 말했다.

마이크로소프트는 지난 13일 일반용 AI 관련 프로젝트를 추진하고 있다고 밝혔다. MS 측은 AI 전문가들이 문서 인식 등이 가능한 툴을 개발하고 있지만 AI 기술을 인간의 지능처럼 효과적으로 결합하지는 못 하고 있다고 설명했다.

한편 ‘구글 딥마인드 챌린지 매치’ 5번기 제5국은 15일 낮 1시 서울 광화문 포시즌스 호텔에서 열린다. ciokr@idg.co.kr

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