AlphaGo AI의 기본 프로그램
AlphaGo는 Google의 자회사인 DeepMind에서 개발한 인공 지능 프로그램입니다.
게임의 가능한 동작의 복잡성과 방대함으로 인해 오랫동안 어려운 컴퓨터 도전으로 여겨져 온 고대 중국 보드 게임 바둑에서 세계 챔피언을 꺾은 것으로 유명합니다.
알파고는 인공지능이 어디까지 왔는지, 또 어디까지 갈 수 있는지를 전문 바둑 선수들과 대결해 보여줌으로써 새로운 지평을 연 인공지능이라고 할 수 있다.
2016년 3월 15일 한국기원이 프로 9단을 최초로 수여하면서 알파고가 프로 9단에 등극했다.
그러나 현재 알파고 개발팀이 은퇴를 선언한 이후 모든 기록이 지워졌다.
즉, 앞으로는 전문 기사로서 연금 수급자로서 대회에 참가하지 않을 것 같습니다.
AlphaGo의 강화 학습
AlphaGo의 강화 학습은 환경과의 상호 작용을 통해 인공 지능 프로그램을 훈련시키는 일종의 기계 학습입니다.
AlphaGo의 경우 프로그램은 성공과 실패를 통해 바둑 게임을 하는 방법을 배우면서 반복해서 자신과 대결했습니다.
AlphaGo의 강화 학습 프로세스에는 몇 가지 주요 단계가 포함되었습니다.
이 프로그램은 인간 전문가가 플레이한 역사적 바둑 게임의 대규모 데이터 세트를 제공하는 감독 학습 기술을 사용하여 훈련되었습니다. 프로그램은 게임에서 패턴과 전략을 인식하고 이러한 패턴에 따라 움직이는 방법을 배웠습니다.
프로그램이 적절한 수준에서 플레이하는 방법을 학습한 후 강화 학습을 통해 훈련되었습니다. 그렇게 함으로써 프로그램은 프로그램의 전략과 의사 결정 능력을 업데이트하는 데 사용되는 데이터를 생성하는 각 게임과 함께 반복적으로 자신과 대결했습니다.
강화 학습 프로세스에는 바둑과 같은 게임에서 가능한 많은 동작과 결과를 탐색하는 데 사용할 수 있는 MCTS(Monte Carlo Tree Search)라는 기술이 포함되었습니다. 이 프로그램은 MCTS를 사용하여 향후 단계를 시뮬레이션하고 가능한 결과를 평가하여 수행할 단계에 대해 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 했습니다.
강화 학습 과정을 통해 AlphaGo는 성능을 크게 향상시킬 수 있었습니다.
자신의 경험을 통해 배우는 프로그램의 능력을 통해 이전에는 볼 수 없었던 게임에 대한 새로운 전략과 접근 방식을 만들 수 있었습니다.
알파고 세계 챔피언 이세돌 vs.
알파고와 이세돌의 대결은 인공지능과 바둑계의 역사적인 사건이었다.
2016년 3월에 열렸으며 일주일 동안 진행된 5개의 게임으로 구성되었습니다.
게임이 시작되기 전에 많은 전문가들은 AI 프로그램이 바둑 세계 챔피언을 이길 수 있으려면 수십 년은 아니더라도 몇 년이 걸릴 것이라고 믿었습니다. 그러나 AlphaGo는 게임의 처음 세 게임을 이기고 전체 승리를 확보하는 강력한 상대임을 입증했습니다.
1차전 초반 알파고의 기습 행보는 이세돌이 기습 포착되는 팽팽한 1차전으로 이어졌다. 이런 관성에도 불구하고 이세돌은 적자에서 이겼지만 결국 0.5점 차로 패했다.
두 번째 게임에서 AlphaGo는 보다 공격적인 스타일로 플레이하고 설득력 있게 승리하여 일부 관찰자들은 프로그램이 인간의 이해를 넘어서는 수준에 도달했다고 추측했습니다.
세 번째 게임도 비슷하게 일방적이었고 알파고가 5점차로 이겼다.
4차전에서 이세돌은 접근 방식을 바꿔 공격적인 플레이로 알파고를 놀라게 했다. AlphaGo는 몇 가지 특이한 실수를 범했고 이세돌은 편안하게 이겼습니다.
다섯 번째이자 마지막 게임에서 AlphaGo는 이전 플레이 스타일로 돌아가 반점 차이로 승리하여 게임의 전체 승리를 확보했습니다.
AlphaGo의 승리는 인공 지능 개발의 주요 이정표로 간주되었으며 컴퓨터가 복잡한 작업을 처리하는 데 도움이 되는 기계 학습 및 심층 신경망의 잠재력을 보여주었습니다. 또한 많은 새로운 플레이어와 팬이 게임 후 커뮤니티에 합류하면서 바둑 게임에 대한 새로운 관심을 불러일으켰습니다.
알파고 성공 이후
AlphaGo의 성공은 인공 지능의 주요 돌파구였으며 광범위한 산업 및 응용 분야에 상당한 영향을 미쳤습니다.
AlphaGo의 가장 큰 업적 중 하나는 가능한 게임 동작의 복잡성과 폭으로 인해 오랫동안 어려운 컴퓨터 도전으로 여겨져 온 바둑 게임을 마스터하는 능력이었습니다.
바둑 세계 챔피언 이세돌에 대한 AlphaGo의 승리는 셀프 플레이와 고급 기계 학습 기술을 통해 복잡한 작업과 전략을 학습하는 AI의 능력을 보여주었습니다.
바둑에서의 성공 외에도 AlphaGo는 의료, 에너지 및 환경 지속 가능성을 포함한 다양한 연구 응용 프로그램에도 사용되었습니다. 예를 들어 연구원들은 AlphaGo의 기계 학습 기술을 사용하여 새로운 약물 분자를 설계하고 건물의 에너지 사용을 최적화했습니다.
AlphaGo의 성공은 또한 다양한 분야에서 기계 학습 및 심층 신경망 사용에 대한 추가 연구를 자극했습니다. 이로 인해 복잡한 작업을 학습하고 적응할 수 있는 새로운 AI 프로그램과 AI 시스템을 교육하고 평가하는 새로운 기술이 개발되었습니다.
AI가 계속 진화하고 개선됨에 따라 기술과 사회의 미래를 형성하는 데 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다.