라이프로그


인공지능과 바둑 2 이런저런 생각



이세돌과 알파고 대국 이미지.

[인공지능에 대한 설명이 틀렸다고 지적질을 하는 인간들이 있다. 세상에는 모든 것을 아는 사람은 없으므로 글에는 오류가 포함될 수 있다. 그 오류는 정당한 비판을 통해 수정하면 될 일이다. 또 그 오류가 글을 결론을 거스르지 않는다면, 단지 설명에서 오류가 있다는 것 그리고 그것을 수정하는 것은 아무런 문제가 안된다. 그래서 그것을 수정하면 어떤 문제가 생기는지를 보여주기 위해 이 글을 수정해서 올린다.]
 
나는 한달 전에 '인공지능과 바둑'[http://thinknew.egloos.com/5863968]이라는 글에서 인공지능 알파고와 바둑 세계 최강 이세돌의 세기의 대국을 이야기하면서 결국 알파고가 이길 것이라고 예언한 바 있다. 그런데 오늘 첫 대국에서 인공지능 알파고가 이겼다. 내 예언이야 전혀 중요하지 않지만 이 결과가 주는 의미는 심각하다.

나는 인공지능 전문가가 아니지만 알파고가 이길 것이라고 보았다. 그 전에 체스에서도 IBM의 딥블루라는 인공지능이 세계 챔피언에 도전했을 때 처음에는 졌지만 빠른 시간 안에 인간을 따라잡았다. 이번의 알파고는 딥블루와는 좀 다른 시스템으로 인간이 학습하는 방식에 보다 더 근접한 시스템이라고 할 수 있다. 바둑에서 프로 기사들이 양성되는 과정을 보면 직접 대국과 기보 연구가 다이다. 부분적으로 보았을 때 어떤 착수가 최선인지를 알게 하는 것을 정석이라고 한다. 프로 기사가 되려면 우선 정석을 잘 알아야 하겠지만 어느 수준 이상이 되면 정석을 바탕으로 '제일감'이라고 하는 직관에 의존하게 되는데 이 직관이 고수를 만들어 낸다. 문제는 알파고도 학습을 통해 이 직관을 습득할 수 있는 시스템이라는 점이다. 구글의 언급에 의하면 시스템에 공급되는 컴퓨터의 용량이 한달에 백만판을 소화하는 정도였단다. 그래서 유럽 챔피언인 판후이 2단을 이기고 이세돌과 대국을 하기 까지 5달 정도 시간이 있었으니 단순 계산해도 5백만 판의 기보를 소화했다는 말이다. 그래서 인공지능이 이길 것이라고 생각했는데 정말 이겨버렸다.

앞서의 글에서도 언급했지만 이제 인공지능이 인간의 영역을 빠르게 잠식해 갈 것이다. 물론 그런 미래에 미리 겁을 집어 먹을 필요는 없다. 과거가 똑같은 모습으로 반복되는 건 아니긴 하지만 기계가 처음 도입되었을 때 사람들이 느낀 공포심도 결국은 극복했으니 인공지능이 도입된 세상도 결국은 극복하지 않을까 싶다. (극복 안돼도 달리 도리가 없긴 하다.)

앞의 글은 원래 '과학' 밸리에 가야 마땅하지만 내가 '인문사회' 밸리에 계속 글을 써 왔기 때문에 그냥 관성적으로 인문사회 밸리에 올렸다. 하지만 두번째 글인 이 글은 '인문사회' 밸리에 올려야 할 필요성이 생겼다. 인문사회 밸리에서 놀고 있는 친구들은 유사일베든 아니든 '인문학은 과학과 별개'라는 생각을 버릴 때가 되었다. 전문가 시스템이 여러 분야에 도입되어 역할을 잘 수행하고 있고 딥블루가 체스 세계 챔피언을 이겼다고 해도 결국은 컴퓨터는 인간을 따라잡지 못할 것이라고 본 것이 약한 인공지능을 주장하는 사람들의 논지였다. 그런데 이번 알파고의 승리는 약한 인공지능이 틀렸고 강한 인공지능이 옳았다는 것을 분명하게 보여준 획기적인 사건이다. 따라서 사회에 주도적으로 참여해야 하는 젊은 친구들이라면, 인공지능이 보편적으로 적용되는 사회에서 살아남으려면 하루라도 빨리 과학적 사고방식에 익숙해지는 것이 좋다.

   
 

덧글

  • 엑스트라 2016/03/09 21:08 #

    이번 대결을 인류와 기계와의 대결이라 많이 기대했는데...... 이건 생각지도 못했네요..... 완전 바둑계의 심판의 날, 스카이넷이 바둑 세계를 지배하기 시작한 분위기.....
  • 검은양 2016/03/09 21:20 #

    좁게 생각하면 인공지능이 바둑도 이겼다 정도 되겠지만 이 사건은 보다 더 큰 의미가 있지요. 사람이 학습하듯 인공지능이 학습할 수 있다면 무엇을 학습하든 인간이 안됩니다. 인간 뇌의 정보 처리 속도는 컴퓨터의 정보 처리 속도에 비하면 턱없이 느리니까요. 그래서 단지 바둑을 지배하는 것으로 끝나지 않는다는 것이 두려운 점입니다. 그나마 희망적인 것은 인공지능은 아직 선악의 개념이 없으므로 인간을 경쟁 상대로 판단할 가능성은 낮지요. 이 사건을 계기로 인공지능을 어떯게 다루어야 할 지에 대한 논의가 폭발적으로 증가할 겁니다.
  • PFN 2016/03/09 21:09 #

    인문학이 결과나온거 보고 사족다는거 외에 무슨 한게 있다고..
  • 키키 2016/03/09 23:27 #

    잘 읽었습니다
  • 긁적 2016/03/10 01:06 #

    직렬사고 병렬사곸ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 아이곸ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

    인공지능 개론도 모르고 글을 쓰니까 이따위 뻘글이 나오죠. 신경망 알고리즘, 게임트리, 몬테카를로 트리 검색, 딥 러닝을 아는 게 정말 ""최소한""의 기준인데, 이미 몬테카를로 트리부터는 학부 수업에서는 다루지도 않았습니다. (잠깐. 다뤘나? 기억이 가물가물하네..;;) (아. 확실히 안 다뤘다. 몬테카를로법은 내가 컴과에서 배운 게 아니지.;)

    저도 학부때 철학 복수전공하고 철학 석사까지 따서 인문계 광역디스하면 일단 기분나빠서 반박하고 보는데, 이따위 뻘글 쓰고 있는 판국에 광역디스 당하면 할 말 없지 ㅆㅂ....
  • 긁적 2016/03/10 00:19 #

    그리고 그 따위 근거에서 알파고가 이길 것이라고 주장한 다음에 그게 맞으면, 이것은 예측이나 예언이라고 하는 게 아니라 "찍기"라고 합니다.

    내가 지금 국립 중앙 박물관 장서 수가 홀수라고 주장하는 거랑 별 다를 바 없는 이야기라고.
  • PFN 2016/03/10 00:38 #

    심지어 본문에서 존나 진지빨고 고민하는 저 주제도
    이미 반세기 전에 무슨 세계적 석학도 아니고 장르문학에서 뼈까지 다 핥은 수준 ㅋㅋ
    이게 인문학의 가치라면 그래 그 반세기동안 무슨 결론을 얻었는지 묻고 싶네요^^
  • 긁적 2016/03/10 00:59 #

    PFN // 인문학 까지마영 엉엉엉어엉어엉.

    인문학의 가장 좆같은 점은 맞고 틀리는 걸 구분하는 게 쉽지 않다는 거라고 봐요. 그런 의미에서 공대/자연대 애들은 존나 편함. 공대는 기계가 돌아가면 장땡이고 자연대는 수학적으로 아름다우면 장땡... 까지는 아니지만 여튼간에. 얘들은 게임의 룰이 비교적 명확하거든요. 근데 인문학은 틀린 놈이 자기가 틀린 걸 아는 것 자체가 일정 수준 이상의 능력을 요구합니다. 심지어 교수급이 되어도 뻘짓하는 경우 많아요. 교수님이 직접 '이 논쟁에 참여하는 놈들이 지 유리한 텍스트만 인용한다'라고 광역디스 하실 정도. 그래서 공대수업에서는 학생들이 뭘 모르면 교실이 조오요오오오옹 한데, 문대 수업에서는 학생이 뭘 모르면 수업이 시끄러워집니다. ㅅㅂ.

    여튼 포인트는. 인문학의 가치를 이야기하기 전에 바로 그 '가치'라는 것 자체를 논하는 게 인문학의 역할 중 하나라는 걸 기억해주시면 조낸 감사하겠습니다 ㅠ.ㅠ 가령 우리야 인권이 중요하다는 것을 알지만, 한 300년 쯤 전으로 돌아가면 인권이라는 생각 자체가 없었죠. 그리고 그 인권이라는 것은 인문학자들이 생각해낸 겁니다.
  • 긁적 2016/03/10 01:02 #

    PFN // 여튼 그러고보니. 아이작 아시모프가 로봇 3원칙을 논한 게 언제더랔ㅋㅋㅋㅋ

    그리고 덧붙여서 이 짤이 생각나네욬ㅋㅋ
    https://xkcd.com/1613/
  • 검은양 2016/03/10 16:41 #

    긁적아 나는 인공지능에 대해서 잘 모른다고 이야기를 했는데 너는 댓글 단 것을 보니 좀 아는 모양이네? 이놈아 그러면 뭐가 문제인지를 지적을 해야지 '너는 모르지? 나는 안다'라고 냄새만 풍기면 어쩌냐? 한번 물어보자. 나는 약한 인공지능을 직렬 정보처리방식과 연결지었고 강한 인공지능을 병렬 사고와 연결지었다. 그건 아나? 그게 지나친 일반화 일 수도 있고 내가 연결을 잘못한 것일 수도 있다. 자 너가 설명해봐라. 그게 어떻게 잘못된 것인지?
  • 긁적 2016/03/10 16:57 #

    검은양 //

    ㅋㅋㅋ 아이고 이 양반아. ""아는 범위 내에서 글을 쓰라""라는 거다. 그리고 ""실수로 모르는 범위에 대해서 글을 썼을 때에는 그게 밝혀졌을 때 인정하라"라는 거고.

    솔직히 말해봐. 직렬처리가 뭔지 병렬처리가 뭔지도 모르잖아.
  • 검은양 2016/03/10 19:02 #

    긁적아, 너는 무식한 놈들이 쓰는 전형적인 수법을 쓰고 있구나. 내 질문이 그렇게 어렵더냐? 다시 한번 이야기하마. 약한 인공지능을 직렬 사고로, 강한 인공지능을 병렬사고로 이야기 한 것이 어디가 잘못되었냐? 지나친 일반화냐? 아니면 근본적으로 잘못된거냐? 뭐냐? 너가 뻘글이라고 비판했으면 너는 뭐가 문제인지 알아야 되는 것 아니냐? 답해보거라.
  • 긁적 2016/03/10 19:15 #

    검은양 // 아니. 그러니까. 당신이 쓰는 그 '직렬사고'와 '병렬사고'가 뭔 뜻이냐니까.
    공학적인 의미랑 다르다고 해서 안 깔테니까 일단 설명을 해봐.
    (사실 공학적으로 '직렬사고'라는 말 같은 거 안 씀.)
  • highseek 2016/03/11 02:22 #

    1. 직렬처리와 병렬처리의 차이는 여러 태스크들을 한번에 일괄처리하느냐 여러 프로세스가 같이 수행하느냐 차이입니다. 간단히 말하면 일이 네 개 있다고 했을 때 한명이 하나를 다 끝내고 다음 일 하고 그거 끝나면 또 다음일 하고 하느냐, 아니면 사람 네 명이 붙어 각자 하나씩 하느냐의 차이죠.

    2. 그래서 직렬처리와 병렬처리는 그냥 필요한 곳에 적합한 방식으로 사용하는, 컴퓨팅 연산 방법의 종류일 뿐입니다. 병렬처리가 무슨 직렬처리의 진화형 같은 게 아니에요. 다만 자원(cpu)가 많으면 병렬처리로 전체 연산 시간을 줄일 수 있으니까, 직렬보다 병렬을 많이 씁니다.(그런 점에선 진화한 방식이긴 하지만.)

    3. 병렬처리가 직관을 만들지 않습니다. 알파고의 직관은 병렬처리로 만들어진 게 아니라 축적된 데이터를 바탕으로 트리탐색과 확률을 통해 근사치를 계산해서, 마치 직관처럼 보이게 한 거죠. 알고리즘 자체야 직렬처리든 병렬처리든 관계없습니다. 다만 직렬로 하면 너무 오래 걸리니까 병렬로 하는 겁니다.

    4. 그러니 "이번의 알파고는 딥블루 식의 직렬 정보처리 시스템이 아니라 인간이 학습하는 방식인 병렬 정보처리 시스템이다. 직관이 고수를 만들어 내는데 이는 병렬사고를 해야 가능하다" 라는 것 자체가 말이 안되는 소리라는 거에요. 그리고 어차피 모든 AI는, 인간이 학습하는 방식을 따라해서 만든 거고요. 다만 딥블루는 체스 프로그램이라 경우의 수를 다 따지는 식으로 계산을 하는데, 바둑은 경우의 수가 너무 많아 그게 안되니까 "다 계산 못하니까 무조건 많이 해보고 되는걸로 때려맞추자" 라는 식의 알고리즘을 사용한 거고요. 사실 알고리즘 자체야 다 예전에 나온 거고, 딱히 새로울 것도 없는데요. 알파고가 대단하다고 하는 건 "구글 놈들이 얼마나 잘 만들었냐"지, 전에없던 뭔가를 창조해낸 게 아닌데요.

    5. 강한 AI와 약한 AI 역시 알파고와 딥블루와는 별 관계 없습니다. 알파고 역시 약한 AI(week-AI)에요. 강한 AI는 자의식이나 감정, 상상력 같은 걸 만드는 걸 뜻하는데 직렬이냐 병렬이냐와도 아무 관계 없고요. 지금 서로 아무 관계없는 개념들을 짬뽕시켜놓고 계십니다.

    6. 글을 보면 마치

    강한 AI=컴퓨터는 인간을 따라잡을 수 있다
    약한 AI=컴퓨터는 인간을 따라잡을 수 없다

    라고 주장하는 일종의 학파 처럼 생각하시는 모양인데
    강한 AI와 약한 AI는 각각의 연구분야이지 서로 다른 주장을 하는 학파가 아닙니다. 약한 AI(week-ai)는 특정 분야(게임이면 게임, 광고면 광고, 청소면 청소)를 잘 하는 ai를 뜻합니다. 강한 AI(Strong-AI)는 분야에 상관없이 인간 자체, 즉 감정이나 자의식, 상상 같은 것들을 흉내내려는 ai입니다.

    7. 그리고 딥블루가 왜 직렬처리인지? 딥블루도 병렬처리 컴퓨터입니다.
  • 긁적 2016/03/11 02:18 #

    highseek // 에헤이. 그 당연한 걸 저 양반이 스스로 어디까지 깨달을 수 있는지 보고싶었는데 정답을 까시면 슬프죠 ㅠ.ㅠ

    뭐 근데 생각해보니 저 양반은 답변할 생각 자체가 없긴 한듯요 -ㅅ-
  • 긁적 2016/03/11 02:26 #

    검은양 // 그래서 모르고 뻘글 쓰는 건 상관 없는데, 뻘글갖고 고집 부리면 안 된다는 이야기입니다. 컴퓨터과학 입문 수업만 들어도 안 나올 뻘글가지고 고집을 부리면 기가 차요? 안 차요?
  • 검은양 2016/03/11 20:14 #

    highseek/ 우선 내 오류를 잘 지적해 줘서 고맙습니다. 근데 긁적이란 녀석이 해야 할 답을 님이 함으로써 긁적이란 녀석이 정말 알고 시비를 붙은 것인지 알지도 못하면서 일단 시비부터 붙어 놓고 도망다니고 있은 것인지를 확인할 길이 없어져 버렸으니 님이 의도했는지 아닌지는 알 수 없으나 불공정한 개입이 된 셈이네요. 아무튼 일단 개입했으니 나도 님에게 질문을 해도 되겠지요? 그리고 긁적이 녀석처럼 도망다니다가 어디에선가 원군이 등장하면 얼씨구나 하고 또 떠드는 그런 짓은 하지 않을거지요?
    내 질문은 다음과 같습니다.
    1. 내가 약한 인공지능, 강한 인공지능 이야기를 통해 하려는 이야기가 무엇인것 같습니까?
    2. 인공지능에 대한 서술에서 드러난 내 오류가 그 결론을 뒤집는가? 즉 인공지능에 대한 서술의 오류가 수정되면 내가 이야기하고자 하는 결론이 뒤집히는가 입니다. 만약 그렇다면 내 글은 비판받아 마땅합니다. 그러나 그렇지 않다면 님이나 긁적이 처럼 서술의 오류만을 지적하는 것은 올바른 비판의 방식이 아니지요. 님은 정당한 비판자인지 여기저기 대책없이 싸지르고 다니는 꼴통인지 한번 봅시다.
  • highseek 2016/03/12 00:12 #

    검은양 //

    1. 관심 없습니다.

    2. 서술에서 드러난 오류는, 그 서술이 결론을 뒷받침하지 못하게 합니다. 즉, 인공지능의 오류가 수정되면 결론이 뒤집히는지는 서술의 오류를 먼저 수정하고 나서 판단할 문제입니다.

    3. 서술의 오류만을 지적하는 방식은 서술의 오류 지적에 유효합니다. 결론이 뒤집히든 안 뒤집히든 오류는 오류죠. 서술의 오류를 지적받으면 해당 오류를 수정하는 것이 먼저지, 비판방식이 어쩌고를 얘기할 이유가 없습니다.

    4. 글이란, 근거 위에 결론이 서는 겁니다. 근거로 들어간 서술들이 오류라면 해당 근거는 더이상 결론을 지지하지 못합니다. 근거가 빠진 결론을 "비약"이라고 합니다.

    5. 글에서 가장 중요한 것은 결론이 아니라, 근거를 마련하고 근거에서 해당 결론을 도출해내는 논리를 맞추는 겁니다. 상상은 누구나 해요. 실증하는 게 어렵죠.
  • 혜성같은 얼음의신 2016/03/10 07:37 #

    인문학도 과학도 잘 모르시는 분이 광역 디스...
  • 바탕소리 2016/03/11 13:15 #

    http://bgmlibrary.egloos.com/4225887 (소리 주의)
    http://bgmlibrary.egloos.com/4259537 (소리 주의)
    어디 그것뿐이겠습니까. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
  • 행1 2016/03/10 14:16 # 삭제

    누가 방향 안 잡아주고 골방에서 책만 보면 이렇게 됩니다 여러분.
  • 혜성같은 얼음의신 2016/03/12 12:38 #

    와 ... 정신승리 클라스... 앞으로도 인공지능에 대한 주옥같은 글 부탁 해요 ㅋㅋ
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