기계학습(Machine Learning)과 알파고

 

 

세상은 사람조차 스스로 어떻게 하는지 모르는 영역을 요구받기 시작했다.

 

얼마 전까지 인공지능은 전문가 시스템으로 사람이 직접 많은 수의 규칙을 집어넣는 것을 전제로 하였다. 즉 의학이나 생물 분야에서와 같이 인간이 지금까지 발견한 의학적인 규칙들을 데이터베이스화 하는 것이다.

 

하지만, 기존 시스템은 판단에 한계가 많다. 일례로 "열이 많이 나서 오한이 있고 구토증상이 있으므로 독감이다"라는 쉬운 조건부로 해결될 문제가 아닌 것이다. 전체적인(오차가 존재하며 거대한) 데이터를 보고 그것이 의미하는 정보들을 명확히 짚어낼 줄 알아야 한다.

 

그리하여 나온 방법이 기계학습이다. 즉 컴퓨터를 인간처럼 학습시켜 스스로 규칙을 형성할 수 있게 만들어, 위 독감의 예와 반대로 "독감이 걸린 사람은 대부분 열이 많이 나고 오한이 있고 구토 증상이 있었다."라는 통계를 바탕으로 진단하는 것이다. 예시를 보면 알 수 있듯이 이는 인간이 하는 추론 방식과 유사하고 매우 강력하다.

 

기계학습의 발전으로 인해 현재의 거의 모든 시스템(인공지능, 검색엔진, 광고, 마케팅, 주식, 로봇, 인사활동, 등등)은 기계학습의 방법론 없이는 정상적으로 가동되지 않게 되었다.

 

‘AlphaGo’는 ‘구글’에 인수된 ‘딥마인드(영국)’에서 개발한 머신러닝(기계학습) 기반 프로그램으로 자신과의 ‘미러매치’를 통한 학습이 가능하다고 한다. 테스트 결과 다른 바둑 인공지능 프로그램들을 상대로 500전 499승을 기록했다. 그 중 한판은 알파고의 실수였고, 그 약점은 이미 보완이 끝나 명실 공히 현 최강의 인공지능 프로그램으로 군림하고 있다. 또한 바둑 최강국임을 자부하며 10년 넘게 바둑 인공지능을 개발해오던 한국, 중국, 일본의 개발자들은 그 모든 기술과 노하우들이 고작 개발된 지 1년 된 알파고가 발표됨과 동시에 전부 따라잡히며 성능으로도 비교가 안 되는 한물 간 프로그램으로 만들어버렸다. 그리고 ALPHAGO에서 "Go"란 일본어로 바둑을 뜻하는 碁(음독:고)를 의미한다.

 

본래 체스라면 과거 IBM의 ‘딥 블루’가 ‘가리 카스파로프’를 상대로 대결해 이긴 바가 있지만, 바둑은 체스에 비해 경우의 수가 너무 많아서 지금까지는 인공지능이 프로 바둑 기사를 이기지 못하였는데, 알파고가 프로바둑기사를 이긴 최초의 바둑 인공지능인 것 이다.

 

이에 ‘구글’의 자본과 기술 영향력은 막강하다. ‘구글’은 기계학습 데이터베이스화에 방대한 자체 검색엔진이 주요무기라는 것.

 

 

걱정말아요 그대(응답하라 1988 OST) / 노래, 이적

 

https://youtu.be/Dic27EnDDls