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알파고제로
알파고제로(AlphaGo Zero)는 2017년 구글(Google) 딥마인드(DeepMind)에서 개발한 인공지능(AI) 바둑 프로그램이다. 기존 알파고(AlphaGo)와 달리 인간의 기보 데이터를 전혀 사용하지 않고 스스로 학습해 놀라운 성과를 이룬 혁신적인 시스템이다.
자가 학습(Self-play)을 통해 바둑을 익히고 최적화하는 이 새로운 접근 방식은 인공지능 연구에 새로운 패러다임을 제시했다. 알파고제로는 알파고 리(AlphaGo Lee), 알파고 마스터(AlphaGo Master) 등 이전 버전의 알파고를 모두 능가했으며, 인공지능이 인간의 데이터를 사용하지 않고도 복잡한 문제를 해결할 수 있음을 입증한 사례다.
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상세[편집]
알파고제로는 딥마인드의 바둑 소프트웨어 알파고 버전이다. 알파고 팀은 2017년 10월 19일 네이처지에 인간 게임의 데이터를 사용하지 않고 생성되었으며 이전 버전보다 더 강력한 버전인 알파고제로를 소개하는 기사를 게재했다. 알파고제로는 자신과의 대결을 통해 100승 0패로 3일 만에 이세돌을 넘어섰고, 21일 만에 알파고 마스터 수준에 도달했으며, 40일 만에 모든 기존 버전을 넘어섰다.
인간 전문가로부터 파생된 데이터 세트 없이 인공지능(AI)을 교육하는 것은 초인적인 기술을 갖춘 AI 개발에 중요한 의미를 갖는다. 전문가 데이터는 종종 비싸거나 신뢰할 수 없거나 간단히 사용할 수 없기 때문이다. 딥마인드의 공동 창립자이자 CEO인 데미스 허사비스(Demis Hassabis)는 알파고제로가 "더 이상 인간 지식의 한계에 얽매이지 않기 때문에" 매우 강력하다고 말했다. 또한 알파고제로는 몬테카를로 트리 검색 통합으로 인해 표준 강화 딥러닝 모델보다 더 나은 성능을 발휘했다. 알파고의 네이처에 게재된 딥마인드 논문의 첫 번째 저자 중 한 명인 데이비드 실버(David Silver)는 인간에게서 학습할 필요성을 제거함으로써 AI 알고리즘을 일반화하는 것이 가능하다고 말했다.
구글은 나중에 바둑 외에 체스와 장기도 플레이할 수 있는 알파고제로의 일반화된 버전인 알파제로를 개발했다. 2017년 12월 알파제로는 60승 40패로 3일 버전의 알파고제로를 이겼고, 8시간의 훈련으로 엘로 규모에서 알파고 이세돌을 능가했다. 알파제로는 또한 최고의 체스 프로그램과 최고의 장기 프로그램을 이겼다.[1]
개발배경[편집]
알파고제로의 개발은 알파고의 한계를 극복하고 더욱 자율적인 학습 시스템을 구축하기 위한 시도로 시작되었다. 알파고는 이세돌 9단과의 대국에서 승리하며 세계적인 주목을 받았지만, 그 학습 방식은 인간이 제공한 수많은 바둑 기보에 의존하고 있었다. 알파고제로는 이와 달리 바둑의 기본 규칙만을 알고, 전혀 데이터 없이 자가 학습만으로 바둑 실력을 높이는 방식을 채택했다. 이는 알파고제로가 인간 지식에 의존하지 않고 독립적으로 바둑을 이해하고 최적화하는 과정을 통해 인공지능의 잠재력을 극대화했다는 점에서 중요한 의미를 지닌다.[2]
학습 방법[편집]
알파고제로의 핵심 기술은 딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Network)와 몬테카를로 트리 탐색(Monte Carlo Tree Search, MCTS)의 결합에 있다. 딥 뉴럴 네트워크는 두 개의 신경망으로 구성된다. 하나는 바둑판 상태에서 최적의 수를 예측하는 폴리시 네트워크(Policy Network)이고, 다른 하나는 승률을 예측하는 밸류 네트워크(Value Network)다. 알파고제로는 이 두 신경망을 활용해 수천만 번의 자가 대국을 진행하며 최적의 바둑 수를 학습한다.[3]
몬테카를로 트리 탐색은 알파고 제로가 가능한 모든 수를 탐색하는 과정에서 중요한 역할을 한다. 모든 수를 탐색하지 않고, 확률적으로 의미 있는 수를 더 깊이 탐색함으로써 연산 자원을 효율적으로 사용할 수 있게 한다. 이러한 접근 방식 덕분에 알파고제로는 매우 복잡한 상황에서도 최적의 결정을 내릴 수 있게 해준다.[4]
특징[편집]
알파고제로는 몇 가지 중요한 특징을 지닌다. 첫째, 경우의 수를 줄여주는 정책망과 그 안에서 최적의 수를 찾아주는 가치망을 따로 활용했던 기존의 알파고와 달리, 알파고제로는 이를 하나의 신경망으로 구현했다. 다음 수를 예측하는 정확도는 다소 낮아졌지만, 같은 시간 내 추론 능력이 두 배 이상 증가했다. 결과적으로 승리를 위한 최적의 수를 찾는 트리 탐색(Tree search) 능력이 더욱 향상된 것이다. 또한 초창기 딥러닝 기술인 컨볼루션 신경망(Convolutional neural network)가 아니라 최근 마이크로소프트(Microsoft)가 개발한 인식 학습 프로그램인 레스넷(ResNet)을 사용함으로써 성능을 더 끌어올렸다.
둘째, 신경망에 ‘사람이 정의하는 여러 특징(Handcrafted feature)’을 별도로 입력하지 않았다. 이는 기존의 인공지능을 제작할 때 주어지는 일종의 가이드라인을 정하지 않았다는 의미다. 기존의 알파고는 활로의 개수, 축과 축머리 인지 여부 등을 별도로 입력해두었지만, 알파고제로는 단지 바둑의 기본 법칙만 사용했다. 그리고 대국의 마지막 순간까지 빠르게 시뮬레이션해보는 롤아웃(Roll-out) 기능을 제거해 CPU 자원 사용율을 대폭 줄였다. 초기 버전인 알파고 판(판 후위 2단과 대결했던 버전)은 1,202개의 CPU와 176개의 GPU를 사용했고, 알파고 리(이세돌 9단과 대결했던 버전)가 1,202개의 CPU와 48개의 TPU를 사용했던 것에 비해, 알파고제로는 4개의 TPU를 가진 단일 컴퓨터를 이용한다.
마지막으로 알파고제로의 가장 큰 특징은 인간의 기보를 전혀 참고하지 않았다는 점이다. 바둑 규칙만 습득한 후, 자체 대국을 통해 독학으로 바둑의 이치를 터득했다. 불과 36시간 만에 인간의 기보를 학습한 버전을 추월했고, 3일 만에 알파고 리의 수준에 도달했다. 그리고 약 한 달 뒤, 기존의 인공지능 바둑왕인 알파고 마스터(커제 9단과 대결했던 버전)를 넘어, 5천 점이 넘는 엘로(Elo) 점수를 획득했다. 무(無)에서 출발한 덕분에 인간의 선입견과 한계로부터 자유를 얻은 것일까, 강화 학습만으로 지도 학습의 성과를 능가할 가능성은 모두가 알고 있었지만, 그것을 실제로 성공시켰다는 점에서, 알파고제로보다 딥마인드 팀의 기술력 자체가 더 대단하다고 할 수 있다.[5]
성과[편집]
알파고제로는 기존의 알파고 리, 알파고 마스터와의 대결에서 각각 100전 100승을 기록하며 인공지능 역사상 중요한 성과를 이뤄냈다. 특히 알파고제로는 단 3일간의 학습으로 알파고 리를 압도했고, 40일 만에 알파고 마스터를 능가하는 실력을 갖추었다. 이는 자가 학습만으로도 인간의 수천 년간 발전시켜 온 바둑 전략을 초월할 수 있음을 보여준 사례로, 알파고제로의 학습 방법론이 얼마나 강력한지를 입증한 것이다.[6]
알파고제로는 기존 알파고와는 다른 여러 가지 혁신적 기술을 사용했다. 가장 중요한 차이점은 데이터의 사용 여부다. 알파고는 인간의 기보 데이터를 학습한 반면, 알파고제로는 인간이 제공한 데이터를 전혀 사용하지 않고 자가 학습을 통해 최적의 수를 찾았다. 이는 인공지능이 인간의 도움 없이도 복잡한 문제를 해결할 수 있음을 입증한 것이다.[7]
강화 학습의 진화[편집]
알파고제로는 강화 학습(Reinforcement Learning)의 진화된 형태를 사용해 자가 학습을 진행했다. 이는 이전의 강화 학습 기법과 달리, 자가 대국을 통해 지속적으로 자신의 모델을 개선해 나가는 방식이다. 알파고제로는 이 과정을 통해 수많은 새로운 전략과 전술을 발견하며, 인간이 도달할 수 없는 수준의 바둑 실력을 갖추게 되었다.
파라미터 최적화와 효율성[편집]
알파고제로는 이전 버전보다 적은 파라미터를 사용하면서도 더 높은 효율성을 자랑했다. 딥마인드 연구진은 신경망 구조를 최적화하고 학습 알고리즘을 개선함으로써, 알파고제로가 더 적은 계산 자원으로도 기존 모델을 능가하는 성능을 발휘할 수 있도록 만들었다.
한계 및 문제점[편집]
알파고제로는 혁신적이지만 몇 가지 한계점도 존재한다. 첫째, 알파고제로는 바둑이라는 특정 문제에 최적화된 인공지능이기 때문에 다른 문제에 동일한 방법을 적용할 수 있는지에 대한 확신이 부족하다. 바둑은 명확한 규칙과 승패 조건이 존재하지만, 현실세계의 문제들은 그렇지 않은 경우가 많다. 따라서 자가 학습의 접근 방식이 모든 문제에 적용될 수 있는지는 불확실하다. 둘째, 알파고제로의 학습 과정은 막대한 계산 자원을 요구한다. 수백만 번의 자가 대국을 통해 학습하기 위해서는 강력한 하드웨어가 필요하며, 이는 일반적인 연구 환경에서는 구현하기 어려울 수 있다.[8]
비교[편집]
알파고[편집]
알파고제로는 이전 버전의 알파고와 비교해 여러 가지 중요한 차이점을 지닌다. 알파고는 사람의 기보 데이터를 학습한 반면, 알파고제로는 오로지 자가 학습만으로 성능을 끌어올렸다. 이는 알파고제로가 인간의 지식을 넘어서 새로운 전략을 개발할 수 있게 했다는 점에서 큰 차이를 보인다. 알파고제로는 알파고 리와 마스터를 상대로 압도적인 성과를 보여주었고, 더 적은 파라미터와 효율적인 신경망 구조를 통해 더 높은 성능을 발휘했다. 이는 알파고제로의 학습 방법이 더 진보적이며, 강화 학습의 새로운 가능성을 제시한 사례로 평가된다.[9]
영향[편집]
알파고제로는 바둑계뿐만 아니라 전 세계적으로 큰 반향을 일으켰다. 인간 지식을 초월한 인공지능의 가능성을 보여줌으로써, 다양한 산업에서의 인공지능 응용에 대한 기대를 높였다. 또한 알파고제로의 성공은 인공지능이 인간의 직관과 경험을 뛰어넘는 결과를 낼 수 있음을 시사하며, 인공지능 연구와 개발에 대한 관심을 더욱 증대시켰다. 알파고제로의 성공은 자가 학습의 새로운 가능성을 열었다. 이 방식은 바둑뿐만 아니라 다양한 복잡한 문제 해결에 응용될 수 있으며, 자율주행, 의학적 진단, 과학적 연구 등에서 혁신적인 변화를 가져올 잠재력이 있다. 알파고제로의 성과는 앞으로의 인공지능 연구에 큰 영향을 미칠 것이며, 인간의 한계를 넘어서는 새로운 도구로 자리 잡을 것이다.[10]
각주[편집]
- ↑ 〈알파고 제로〉, 《위키백과》
- ↑ 권예슬 기자, 〈알파고에 100대 0 압승…현존 최강 바둑기사 ‘알파고 제로’〉, 《동아사이언스》, 2017-10-19
- ↑ 추형석 역대연구원, 〈알파고 제로, 인공지능의 새 길을 열다〉, 《소프트웨어정책연구소》, 2017-11-28
- ↑ 최창현 기자, 〈딥마인드, 알파제로 뛰어넘어 학습도 규칙도 필요없는 혁신적인 AI '뮤제로(Muzero)' 발표〉, 《인공지능신문》, 2020-12-26
- ↑ 아주대학교 감동근 전자공학과 부교수, 〈인간의 지식 없이 인간을 뛰어넘다! 돌아온 ‘알파고 제로’〉, 《삼성뉴스룸》, 2017-11-30
- ↑ 김재섭 기자, 〈알파고와 100번 겨뤄 100번 이긴 ‘알파고 제로’ 공개〉, 《한겨레》, 2017-10-19
- ↑ 구본권 기자, 〈인간 도움없이 독학한 알파고 제로, 범용AI 나오나〉, 《한겨레》, 2017-10-23
- ↑ 김익현 미디어연구소장, 〈혼자 바둑 정복한 알파고 제로, 왜 대단한가〉, 《지디넷코리아》, 2017-10-19
- ↑ 김회권 기자, 〈“인간의 지식은 필요 없다”는 알파고 제로〉, 《시서저널》, 2017-10-19
- ↑ 배용진 기자, 〈독학으로 큰 알파고 제로의 다음 목표는?〉, 《주간조선》, 2017-10-27
참고자료[편집]
- 〈알파고 제로〉, 《위키백과》
- 고하늘 기자, 〈알파고 제로〉, 《단비뉴스》, 2017-10-19
- 권예슬 기자, 〈알파고에 100대 0 압승…현존 최강 바둑기사 ‘알파고 제로’〉, 《동아사이언스》, 2017-10-19
- 김익현 미디어연구소장, 〈혼자 바둑 정복한 알파고 제로, 왜 대단한가〉, 《지디넷코리아》, 2017-10-19
- 김재섭 기자, 〈알파고와 100번 겨뤄 100번 이긴 ‘알파고 제로’ 공개〉, 《한겨레》, 2017-10-19
- 김회권 기자, 〈“인간의 지식은 필요 없다”는 알파고 제로〉, 《시서저널》, 2017-10-19
- 구본권 기자, 〈인간 도움없이 독학한 알파고 제로, 범용AI 나오나〉, 《한겨레》, 2017-10-23
- 배용진 기자, 〈독학으로 큰 알파고 제로의 다음 목표는?〉, 《주간조선》, 2017-10-27
- 추형석 역대연구원, 〈알파고 제로, 인공지능의 새 길을 열다〉, 《소프트웨어정책연구소》, 2017-11-28
- 아주대학교 감동근 전자공학과 부교수, 〈인간의 지식 없이 인간을 뛰어넘다! 돌아온 ‘알파고 제로’〉, 《삼성뉴스룸》, 2017-11-30
- 최창현 기자, 〈딥마인드, 알파제로 뛰어넘어 학습도 규칙도 필요없는 혁신적인 AI '뮤제로(Muzero)' 발표〉, 《인공지능신문》, 2020-12-26
같이 보기[편집]
