또 알파고에 대한 생각

일요일에 이세돌 경기를 틀어놨는데 이번엔 이겼다. 무엇보다 3번 지고나서 이기다니 그 멘탈이란.. 프로 바둑 기사라는 건 역시 대단하다.

바둑도 인공 지능도 자세히는 모르지만 이번에도 알파고가 종종 이상한 짓을 했는데 공통적으로 크게 이기고 있을 때 그리고 이번에 드러난 지고 있을 때다. 아무래도 최적을 찾는 건 괜찮은데 나쁜 결과를 피하는 쪽으로는 문제가 있는 거 같다. 즉 둬야 될 곳을 검토하는 건 괜찮은데 두면 안되는 걸 검토하는 데에는 문제가 있다. 그리고 덩어리가 커지면, 그러니까 일요일처럼 전투가 사방에서 나오고 그게 연결이 되어 있으면 역시 복잡해지니까 연산 한계가 드러나는 듯. 

후자야 시스템 커팩서티의 문제니까 성능이 좋아지면 해결되는데 전자의 문제점은 구글이 찾으려던 약점이 저기 어딘가 있는 게 아닐까 싶다. 전자의 문제점, 즉 가중치 조절은 반드시 콘트롤이 되어야 하는데 앞으로 알파고가 의학에 쓰일 때 - 완치가 목표가 아니라 생존이 목표일 때도 있다, 또는 군사적으로 쓰일 때 - 악질 테러를 막기 위해 어느 정도의 손해를 감수해야 한다 등등 여러 변수를 만날 수 있기 때문이다. 문제에 따라 적정 가중치를 판단하는 문제까지 혼자 해낼 수 있다면 그거야말로 AI겠지.

PS) 이 부분에 대한 재미있는 설명을 찾았는데 몬테카를로 트리 검색을 사용하는 AI가 가지고 있는 약점인 수평선 효과에서 비롯되었을 가능성이 높다고 한다. 뭘 해도 불리해지는 상황에서 미봉책을 꺼낸다. 여기(링크) 참고.

알파고 쪽 트윗을 보면 79수 때 실수를 팔십 몇 수에 알아챘다고 나온다. 그러니까 승률이 그때까지 70%대 였다가 50%대 아래로 떨어졌다고 하는데 묘착이었다는 이세돌 78수 이후다. 그건 바둑에서 어느 게 집인가 판단하는 프로세스의 아주 미세한 디테일이 누락되어 있었다는 뜻이다. 70수 대에는 어딘가를 집이라고 인식하지 않았는데 80수 대에 집이라고 인식하면서 확률이 떨어졌을테니까.

그리고 이세돌 인터뷰에 보면 알파고가 흑돌일 때 어려워 하는 거 같다고 한다. 이 말은 알파고가 흑 잡고 첫 수를 뒀을 때 승률 면에서 7집 반 덤이 극복이 안된다는 뜻 같다. 시작부터 승률이 낮으니 지고 있을 때와 같은 이유로 해맨다. 오랫동안 바둑인들이 궁금해하던 적정량 덤 수가 여기에서 밝혀질 듯.

여튼 4번째 대결 만에 이렇게 프로그램의 깊숙한 곳까지 닿는구나. 이세돌 쪽도 보면 이 혼돈의 와중에 호기심에 넘쳐서 이런 저런 테스트를 해보고 있는데 구글이 꽤 좋은 상대를 고른 거 같다. 5번째는 이세돌이 일부러 흑선을 골랐다고 한다. 역시 양쪽 다 굉장하다. 당면하고 있는 제한된 상황에서 뽑아낼 수 있는 걸 최대한으로 뽑아낸다.