(읽는 中 - 2장) <비전공자도 이해할 수 있는 AI 지식 (챗GPT 수록 개정판)>, 박상길 지음 / 정진호 그림

 

Chapter 2 '알파고: 인간을 능가하는 기계의 등장'에서는 체스나 바둑과 같은 보드게임에서 인공지능이 어떻게 인간을 능가하게 되었는지, 그 로직의 발전을 다루고 있다.

여러가지 개념이 한꺼번에 다루어지고 있어 다 이해하기란 어려웠다. 특히 몬테카를로 방식이나 정책망&가치망에 대한 설명은 따로 공부가 필요하다고 느꼈다.

이러나 저러나 이해가 안 되도 계속 읽어나가는 것으로. 성경 말씀도 내 머리로 안 풀어지는데 어떻게든 읽어나가는 것처럼 말이지. 머릿속에 담아두고 계속 들여다보면 언젠가는 풀릴 것이라 생각한다.

모든 경로를 탐색하는 것을 완전 탐색(Exhaustive Search)이라고 합니다. 하지만 다행히도 모든 경로를 탐색할 필요는 없습니다. 좀 더 효율적으로 탐색하기 위해, 한 번 탐색해보고 성과가 없다면 그쪽은 더 이상 탐색하지 않도록 표시해두면 되기 때문이죠. 미로찾기에서 막다른 길로 이어지는 경로를 표시해뒀다가 다음번에는 그 경로로 가지 않는 것과 마찬가지입니다.

이를 컴퓨터 과학에서는 가지치기(Pruning)한다고 표현합니다. 막다른 길은 더 이상 가볼 필요가 없기에, 이 경로는 나뭇가지 자르듯 쳐내버리고 다시는 탐색하지 않는 거죠. 이렇게 하면 불필요하게 탐색해야 하는 경로를 제외할 수 있어 그 다음부터는 전체적인 탐색 속도가 빨라지며, 더 효율적으로 탐색할 수 있습니다.

실제로 딥 블루는 체스의 수를 계산할 때 이처럼 탐색하지 않아도 되는 경우의 수를 가지치기를 거쳐 배제해 계산을 점점 줄여나갔습니다. 이외에도 오프닝과 엔드게임 테이블베이스를 활용하면서 계산하지 않아도 되는 부분을 더 과감히 생략했죠.  
- 2. 알파고: 인간을 능가하는 기계의 등장 (딥 블루는 어떻게 체스 챔피언이 되었을까?)

한가지 흥미로운 사실은 전개형 보드게임에 임하는 인공지능이 발전하면 발전할 수록 인간의 사고방식에 가까운 방식을 취하였다는 사실이다. 개인적으로 예단하기로는 인공지능이나 컴퓨팅 능력이 발전하면 "모든 경우의 수"를 계산하는 전수계산방식을 취할 줄 알았는데, 가망이 없어보이는 루트는 재빨리 괄호 밖으로 빼버리는 인간과 같은 로직으로 구현해내려 했다는 점이 신기하다. 물론 게임트리 측면에서 봤을 때 바둑에서 완전탐색을 구현하기란 불가능에 가깝기 때문이 아닐까 생각이 되었다. 하지만 미래에 하드웨어 계산성능이 좋아진다면 완전탐색을 추구하려 하지 않을까 생각도 든다.

좌우지간 완전탐색을 구현하지 않음(혹은 못함?)으로써 이세돌이 알파고와의 대국에서 한번이라도 이길 수 있었던 것이 아닌가..

그렇다면 알파고는 왜 신의 한 수를 허용하고 말았을까요? 알파고의 작동 원리를 다시 한번 되새겨봅시다. 알파고의 몬테카를로 트리 탐색은 유망한 수를 중심으로 꼼꼼하게 탐색해나간다고 했습니다. 그러니까 확률이 높은 쪽을 향해 더 많이 더 깊게 탐색해나가고 가장 신뢰가 놓은 지점에 착수를 하는 원리죠. 하지만 이세돌이 둔 신의 한 수 지점에 착수할 확률을 알파고는 1만 분의 1로 매우 낮게 예측했다고 합니다. 알파고는 설마 그 지점에 둘 줄은 몰랐기에, 충분히 탐색하지도 않았습니다. 예를 들어 제한 시간 내에 1억 번 정도 탐색할 수 있다면 다른 곳은 수백만, 수천만 번씩 탐색한 데 반해 그 지점은 수십 번도 채 탐색하지 않았습니다. 당연히 그 지점이 묘수인지 아닌지조차 알아내지 못하는 거죠. 애초에 탐색을 충분히 하지 않았기 때문에 78수 다음에 대국이 어떻게 흘러갈지를 알파고는 전혀 알아차리지 못합니다.

이세돌이 78수를 착수하는 순간, 미처 충분히 탐색하지 않았던 알파고는 그제서야 당황하게 됩니다.
- 2. 알파고: 인간을 능가하는 기계의 등장 (신의 한 수)

알파제로와 겨룬 스톡피쉬는 초당 7,000만 번의 수를 계산했습니다. 하지만 알파제로는 더 이상 이렇게 많은 수를 계산하지 않습니다. 약 8만 번 정도만 계산했는데 스톡피쉬와 비교해보면 1/875에 불과합니다. 각종 체스 규칙과 다양한 전술을 미리 입력해 두고 활용하는 스톡피쉬와 달리 알파제로는 어떤 체스 전략도 사용하지 않았습니다. 대신 강화학습으로 스스로 학습한 다음, 인간과 마찬가지로 유효한 수만 찾아 마치 직관에 따른 것처럼 다음 수를 두었죠.
- 2. 알파고: 인간을 능가하는 기계의 등장 (인간은 필요 없다)

 

 

 

 

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