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최근 알파고 관련 이슈 보충 설명모바일에서 작성

ㅇㅇ(175.223) 2017.01.30 14:28:19
조회 454 추천 11 댓글 4
							

형은 컴공, 인공지능 전공자고

돌파고 당시에 4국 문제는 수평선 효과 때문이었을 거라는 해설 글 클리앙이랑 여기에 썼던 사람이야. 그 때 내 추측이 맞았다는건 작년 7월에 아자황이 컨퍼런스에서 4국 때 생겼던 문제 설명하는 유튜브 영상 본 사람들 있을테니 더 얘기 안할께.

며칠 전에 알파고 특집 방송하는거 살짝 봤는데, 답답한 부분이 있어서 간단하게 보충 설명 해볼께

30초 알파고와 장고 알파고의 차이

- 폴리시나 밸류넷 자체는 결과가 0.1초 이내에 나와. 시간을 더 쓴다거나 머신을 늘려서 병렬처리를 강화한다거나 하는 잇점은 수읽기를 얼마나 다양하게 깊게 해보는가 하는 차이야.
- 그러니 속기 버전의 알파고는 깊은 수 읽기 보다는 직관 위주로 두는 알파고라 보면 돼.
- 판파고 때, 판후이가 장고 버전에는 못이겼지만 속기 버전은 어렵지 않게 이길 수 있었다는 점을 상기하보자. 직관을 가르치기가  더 힘든 거거든.
- 지금 알파고는 수 읽기를 많이 해보지 않고도 정밀하게 둘 수 있을 정도의 직관을 갖췄다고 보면 된다.
- 여기에다 수읽기 시간을 충분히 주면 그 시간에 인간이 더 수읽기를 많이 할까, 기계가 더 많이 해볼까?

알파고 버전의 차이

- 폴리시넷은 어디가 맥점인지를 한눈에 파악하는 직관, 밸류넷은 형세를 판단하는 직관이라고 보면 돼.
- 알파고 버전업은 수읽기(MCTS 몬테카를로 트리서치) 보다는 이 직관을 구성하는 방법을 개선해 보면서 이뤄졌을거야.
- 폴리시넷을 학습한 데이터를 다르게 넣는다거나 (돌파고 때는 KGS 공개 데이터로 했겠지만 그 뒤 버전에서는 초일류 기사들 기보를 추려서 학습시켰다는 글을 봤다)
- 뉴럴넷 구조를 바꿔본다거나 (1-2년 전엔 인식 부분에 단순 CNN 적층 구조를 많이 썼지만 지금은 ResNet을 많이 쓴다)
- 밸류넷 트레이닝 방법을 바꿔본다거나...
- 그렇게 해서 이전 버전에 대한 승률이 높아지면 버전을 올리는데, 90퍼 승률이라고 해도 레이팅 천 점 차이 이렇게 보는 것은 곤란하다. 이전 버전에 대한 승리에만 최적화된 버전일 수 있기 때문에.
- 돌파고 버전이 18이고 지금 25라고 해도 두 점 실력차는 아닐 수 있다는 얘기야.
- 논문 낼 때는 언급 안된 전혀 새로운 뉴럴넷이나 로직을 도입했을 가능성도 있다. 지난 1년간 딥마인드가 워낙 무시무시한 논문을 많이 내서..

알파고 약점
- 알파고가 축을 여전히 예외처리하고 있다면 그 근처에서 공략 포인트를 찾을 수도 있다.
- 축을 내다보는 것을 사람은 모양을 예상해서 비교적 쉽게 따라갈 수 있지만, 인공지능은 일일이 수읽기에서 깊게 고려해야 되기 때문에, 알파고는 수읽기 경우의 수를 줄이기 위해 축에 대해서만 내부적으로 예외처리를 넣어 "이 부분은 축임" 표시를 하고 있다. (오픈소스인 RN도 그렇더라)
- 아무리 기계라도 모든 경우의 수를 따지면서 십 몇 수 밖을 내다보는 것은 힘들기 때문이다.
- 이걸 응용해서, 길고 복잡한 수순의 신 정석을 미끼로 던진다면, 속기버전의 알파고는 파해하는데 어려움을 겪을 수 있다. 물론 이게 말처럼 쉽지 않지만..

4국 일부러 진 거 아닌가?
- 이런 말 하는 사람 수준을 의심할 수 밖에 없다.

자가 학습 알파고의 가능성?
- 처음부터 이렇게 하고 싶었겠지만 폴리시넷을 기존 기보로 학습 시킬 수 밖에 없었던건 다 이유가 있는 것이다. 제로부터 학습 시키면 학습 능률이 너무 떨어지니까..
- 근데 이걸 공식적으로 하겠다고 얘기했다면 기존 한계를 깨고 학습시킬 수 방법을 찾았다는 얘긴데, 이게 더 무섭다.
- 어쨌든, 가능하다면 학습 기보에 따라 직관의 발전 한계가 어느 정도 정해졌던 기존 버전보다 한층 더 강해질 가능성은 있다.

한국형 알파고 가능한가?
- 한국에 딥러닝쪽 하는 교수도 적고 회사 연구소도 부족하다. 그나마 요즘 워낙 여기저기에서 데려다 쓰려고 난리라 바둑에 신경쓸 여유가 없다.
- 이런 상황에서 한국기원 관계자들이나 프로기사들, 비전공 교수들이 모여서 논의한다고 나올리가 있나 ㅋㅋㅋ
- 젊은 전문 연구자(돌바람 만든 임재범씨가 딥뉴럴넷을 이해할반큼 수학적 기반이 튼튼할까에 대해선 회의적이다) 섭외하고 연구비를 투자해야 나올까 말까 하는건데, 기껏해야 RN 소스 카피해서 이름 바꾸고 토종인공지능인 척 쇼하는게 다일 것이다.

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