5달 만에 초스피드 진화…'알파고'의 정체는?

<앵커>

아직 네 번의 대국을 더 지켜봐야 하긴 합니다만, 인류 최강이라는 이 9단의 불계패는 충격적일 수밖에 없습니다. 알파고라는 이 인공지능 프로그램은 어떻게 그 짧은 시간에 막강한 실력을 키울 수 있었을까요?

임찬종 기자가 분석했습니다.

<기자>

대국을 지켜본 프로기사들은 알파고의 실력이 다섯 달 전 판후이 2단과 대국 때보다 비약적으로 늘었다는 데 놀랐습니다.

[이호범 5단/프로기사 : (이 정도 실력 상승은) 사람은 절대 불가능합니다. (5달이 아니라) 평생 불가능할 수도 있고 5년, 10년 공부해도 되기 힘든 불가능의 수치예요.]

이처럼 알파고가 바둑을 잘 둘 수 있는 것은 스스로 바둑을 익혀나가는 알고리즘을 도입했기 때문입니다.

먼저 개발자들이 기보 16만 건을 입력해 바둑을 학습하게 했습니다.

이어 훈련받은 인공지능끼리 128만 판이 넘는 가상대국을 하게 했습니다.

그러면서 특정 지점에 돌을 놓은 뒤 바둑이 끝까지 진행됐을 때 최종 승리 확률을 계산합니다.

예컨대, 두 번째 수를 이렇게 화점에 놓는 방식으로 10만 판을 끝까지 두어본 뒤, 이 중 7만 판을 이겼다면 그 수의 승리 확률이 70%라는 겁니다.

그렇지만 바둑은 둘 수 있는 수가 워낙 많아서 컴퓨터라 할지라도 모든 경우의 수를 다 따져볼 수는 없습니다.

그래서 알파고는 통계적으로 의미 있는 경우만 뽑아서 수 하나하나의 승리확률을 계산합니다.

소규모 샘플을 추출해 전체 집단의 의견을 가늠하는 여론조사 방식에 비유할 수 있습니다.

이런 과정을 거쳐 알파고는 승리 확률이 가장 높은 곳에 돌을 놓는 방식으로 바둑을 두는 겁니다.

구글은 알파고의 자기 학습 알고리즘을 의료나 운전 등 실생활에서 바로 활용할 수 있는 영역으로까지 확장시킨다는 계획입니다.

[데니스 허사비스/구글 딥마인드 최고경영자 : 궁극적으로 우리는 이 기술을 게임을 하는 것 이상의 목적으로 사용하고 싶습니다. 그래서 우리가 만들려는 것은 범용 학습 기계입니다.]

인공지능의 활용 영역이 일부 감성적 영역을 제외한 인간의 지적활동 전반으로 뻗어 나갈 것이란 분석이 나오고 있습니다.