넘버스
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세계 바둑대회를 18번이나 제패한 이세돌은 알파고와의 대결 이후, “AI는 도저히 이길 수 없는 상대”라며, 이런 AI를 두고 인간끼리 경쟁하는 것에 회의가 든다며 은퇴를 선언했다. 하지만 이세돌이 잘못 판단한 것인지도 모른다. 미국의 중급 바둑 기사 켈린 펄린은 최상급 바둑 AI 중 하나인 카타고(KataGO)와 겨뤄 15번 중 14번을 이겼다.
바둑은 세계에서 가장 오래된 보드 게임이자 체스보다 훨씬 복잡해 AI 시스템의 주요 도전 과제로 여겨졌다. 바둑은 19×19칸의 바둑판에서 사용할 수 있는 수(手)가 확연히 많다. 이 때문에 전통적인 무차별 대입 알고리즘은 실패할 수밖에 없었고, AI 시스템이 게임 위치를 평가하는 데 사용할 만한 휴리스틱 방법론도 없었다.
이런 상황은 구글 산하 스타트업 딥마인드가 알파고 프로그램을 선보이면서 달라졌다. 그리고 2016년 알파고가 바둑 세계 챔피언 이세돌을 이겼다. 몬테카를로 알고리즘은 심층 신경망을 위한 학습 방법과 함께 사용되었다. 첨단 머신러닝 기술 외에도 알파고는 이세돌과의 게임에서 막대한 컴퓨팅 자원이 필요했는데, 1,920개의 CPU와 280개의 GPU를 갖춘 컴퓨터 네트워크가 사용됐다.
결과가 모든 것을 말하는 법. AI는 인간의 지능보다 우월한 것처럼 보였다. 하지만 이런 AI에 대한 낙관론은 펠린이 카타고와의 바둑 경기 15번 중 14번을 이기면서 제동이 걸렸다. 물론 펠린은 카타고의 약점을 찾기 위해 AI 시스템의 약점을 연구하는 FAR AI의 도움을 받았다.
펠린이 카타고를 이긴 방법은 간단하다. 집을 이중으로 둘러싸는 모양을 만들면, 카타고의 집 계산에 오류가 발생한다. 일종의 버그라고 할 수 있다. 물론 실전에서는 AI가 이를 알아차리지 못하도록 다른 곳에 돌을 놓는 등 주의를 흩뜨리는 전술이 필요하다. 펠린은 심지어 9점을 접어주고도 카타고를 이겼다. 또 다른 바둑 AI인 릴라 제로(Leela Zero) 역시 같은 버그가 있는 것으로 알려졌다.
파이낸셜 타임즈에 따르면, 카타고의 버그는 펠린의 전략이 너무 비정상적인 방법이라 AI의 훈련 데이터에 없었고, 이 때문에 알고리즘이 절차를 인식하지 못한 것으로 추정된다.
버클리의 컴퓨터 과학자 스튜어트 러셀은 이번 사건이 모든 현대 AI의 딜레마를 보여준다고 지적했다. 바둑 AI는 잘 훈련된 경우에만 상황을 장악할 수 있고, 훈련된 지식을 다른 상황에 적용해야 할 때는 실패하고 만다는 것. 러셀은 컴퓨터 과학자는 가능한 응용 상황에 실제로 대처할 수 있는지 알아보기 위해 AI 시스템을 사용하기 전에 세심하게 검사해야 한다고 조언했다.
editor@itworld.co.kr
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