이세돌 VS 알파고(구글 딥마인드, 인공지능에 대해)

이세돌 VS 알파고(구글 딥마인드, 인공지능에 대해)

알파 : '최고' '리더'

구글의 모회사가 '구글 알파벳'이기도 해서 이를 통해 아이디어를 연상해 냄

알파고 두 개의 다른 신경망이 있음

정책망 - 과거에 학습한 것을 바탕으로 해서 가장 유리한 수단만을 고려

실질적으로 스승이 '이것이 가장 유리해'라고 가르쳐주는 것과 같음

다른 하나는 가치망

바둑돌을 놓은 위치에 대해 실질적으로 평가를 해줄 수 있음

ex. 이 상황에서 검정돌이 이길 것이다 라는 평가

- Google DeepMind

알파고가 바둑판을 어떤 방식으로 인지하는지?

사람이 대신해서 수를 둠.

바둑판 위에서 돌을 두고 표준화된 인터페이스를 통해 그 수에 대한 정보를 알파고에 전달

각 수 정보를 알파고에게 전달하고 반대로 알파고 선수도 정보를 준다.

또한 상대 선수에 대한 정보도 알파고에 전달

데이터가 어느 정도 있어야 함

수백만 번의 연습경기를 하면서 발전

인간의 학습 효율성이 훨씬 더 높음

인간은 한 사례만 가지고도 본인이 가진 다른 지식을 통해 쉽게 배움

기계는 인간만큼 효율적이지 못함

인간이 1년에 1,000번의 경기를 치른다면

알파고는 1,000년이라는 경험을 바탕으로 학습했다고 보면 된다.

무작위 접근법으로 적용, 실수는 어느 정도 내재할 수 있음

하지만 더 많은 경기를 통해서 신경망을 훈련하면 할수록 실제적으로 실수를 할 수 있는 확률은 굉장히 줄어들게 됨

- Google DeepMind

게임은 인공지능 알고리즘을 도입하기에 좋은 분야

궁극적으로는 단순한 게임을 넘어 현실세계의 문제를 해결해보고자 함

기후 모델링, 의학 진단 등 스마트 시스템 쪽에서의 응용을 기대

바둑 & 현실문제 해결 연관관계

기본적으로 바둑에 이기기 위해서는 기능과 역량이 필요

바둑판이라는 현상을 인식하고, 학습을 바탕으로 바둑을 더 잘 둘 수 있도록 학습해야 함

알파고에 적용된 알고리즘은 범용적, 어떤 데이터도 학습할 수 있다는 것이 특징

우리의 목표는 바둑 전용 알고리즘이 아니라 범용 알고리즘을 만드는 것

이세돌 VS 알파고 구글 딥마인드 챌린지 매치 

2016년 03월 09일 ~ 15(화)

장소 : 서울 포시즌스호텔 

중계 : 유튜브, 바둑TV, KBS2, 

상금 : 100만 달러(약 11억 원)

대국방식 : 각자 2시간에 1분 초읽기 3회씩, 중국룰 (7집반)

- 다음. 이세돌 VS 알파고 경기일정

관련 영상 : [ANDA TV] 이세돌 9단에 도전장 낸 구글 …'알파고' 허점을 말하다

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