〔기계학습〕구글의 ★알파고(AlphaGo) / 바둑

〔기계학습〕구글의 ★알파고(AlphaGo) / 바둑

https://deepmind.com/

 

산업 분야 : 인공지능(AI)

창립 : 2010년 9월 23일

창립자 : 데미스 허사비스 Demis Hassabis (CEO), 세인 레그 Shane Legg, 무스타파 슐레이만 Mustafa Suleyman

본사 : 잉글랜드 런던

 

구글 딥마인드(Google DeepMind)는 구글의 자회사이자 영국의 인공지능(AI) 프로그램 개발 회사이다.

2010년에 데미스 허사비스가 영국 런던에서 '딥마인드 테크놀로지'라는 이름으로 설립하였고, 2014년에 구글이 4억 달러(약 4800억원)에 인수하여 현재 사명으로 바뀌었다. 인공지능 바둑 프로그램인 알파고를 개발하였고 알파고가 대한민국의 프로 바둑 기사 이세돌 9단과 대국이 성사되면서 많이 알려졌다.

 

인공지능 바둑 프로그램인 알파고(AlphaGo)를 개발, 다른 바둑 프로그램들과 총 500회 대국을 벌여 499회 승리했다. 2015년 10월에는 바둑 기사 판 후이와 대국, 5전 전승하였다(판 후이와 비공식 대결{시간 제한 30초} 3승 2패[알파고 승]). 2016년 3월 이세돌 9단과의 알파고 대 이세돌 대국에서 1회전과 2회전, 그리고 3회전에서 불계승하였으며 4회전에서는 이세돌 9단이 불계승 하였다. 마지막 5회전에서는 아쉽게도 알파고의 승리로 끝이났다.

 

 

구글 알파고(AlphaGo)

http://100.daum.net/encyclopedia/view/47XXXXXd1033

 

구글 딥마인드(DeepMind)가 개발한 인공지능 바둑 프로그램이다.

알파고(AlphaGo)의 고(Go)는 바둑을 뜻한다. 딥마인드는 구글이 2014년 인수한 인공지능 관련 기업으로 2010년 영국에서 설립되었으며 머신러닝 등의 기술을 사용해 학습 알고리즘을 만든다.

 

알파고는 딥러닝(Deep Learning) 방식을 사용해 바둑을 익힌다. 딥러닝은 머신러닝(기계학습)의 하나로 비지도 학습(Unsupervised Learning)을 통해 컴퓨터가 스스로 패턴을 찾고 학습해 판단하는 알고리즘을 가지고 있다. 인간이 별도의 기준을 정해주지 않으며 대신 방대한 데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 분석하며 학습하게 되는 것이 특징이다.

 

 

 

바둑은 고대 중국에서 시작된 게임으로 돌을 놓는 위치에 따라 경우의 수가 엄청나게 달라진다. 바둑에서의 경우의 수는 체스보다 구골(Googol, 10의 100제곱) 이상 많은 것으로 알려졌다. 체스에서는 1997년 IBM에서 만든 체스 게임용 컴퓨터 딥블루(Deep Blue)가 체스 세계챔피언 게리 카스파로프(Garry Kasparov)에게 승리한 바 있다. 하지만 바둑은 체스보다 경우의 수가 훨씬 많으므로 인공지능을 적용하기 어렵다.

 

알파고가 사용하는 방식은 바둑에서 사람의 전략을 학습하는 것이다. 이를 위해 바둑에서 일어날 수 있는 경우의 수를 입력하는 대신 프로기사들의 기보(棋譜)를 학습한다. 특정 상황에서 프로기사가 어떻게 대응하는지 딥러닝을 통해 패턴을 학습한 뒤 최선의 수를 찾는 방식이다. 또한, 알파고 프로그램끼리 서로 대국한 다음, 승리한 판의 수에 가중치를 부여하는 방법도 사용했다.

 

2015년 10월 유럽바둑챔피언인 프로기사 판후이(FAN Hui) 2단과의 대국에서 알파고가 승리했다. 2016년 1월에는 과학잡지 〈네이처(Nature)〉에 소개되었으며 3월에는 서울에서 이세돌 9단과 대국을 진행한다.

 

 

이세돌 이긴 알파고와 알파닥터

http://www.dailymedi.com/detail.php?number=805670&thread=25r01

 

최근 인공지능에 대한 관심이 부쩍 높아졌다. 1955년 존 맥카시 (John McCathy)가 인공지능 (Artificial Intelligence)라는 용어를 제안한 이후 소설이나 영화 밖 현실세계로 가장 가까이 다가온 듯한 느낌이다.

 

 

 

지난 3월, 구글 딥마인드(DeepMind) 알파고(Alphago)와 이세돌 9단 대국에 온 국민의 관심이 쏠리면서 뉴스는 인공지능, 심층 신경망(deep neural network)이나 머신 러닝(machine learning), 딥 러닝(deep learning)과 같은 용어로 도배됐다.

 

대국 결과가 1:4로 알파고의 일방적 승리로 끝나자, 인간을 능가하는 인공지능 출현이 코앞에 다가 온 것 아니냐는 기대와 함께 이러한 인공지능에 두려움과 위협을 느낀다는 우려가 동시에 나타났다.

 

의료계도 예외는 아니어서 인공지능을 탑재한 기계의사 출현으로 의사들도 일자리를 잃게 될 것이며, 당장 올해 인공지능 활용이 용이한 영상의학과 지원율이 추락할 것이라는 이야기도 나온다.

 

 

◇알파’닥터’, ‘인공지능 의사’는 언제, 어떠한 모습으로 나타나게 될까?

 

‘인공지능 의사’가 현실화 되려면 기술의 장벽, 법의 장벽, 사회적 인식의 장벽을 극복해야 할 것이다. 기술적인 부분은 최근 심층신경망 등장과 눈부시게 발전한 연산장치와 저장장치로 인한 빅데이터 구축으로 상당부분 극복되었다.

 

그러나 의료분야는 다른 영역에 비하여 대규모 데이터의 확보와 학습이 어려운 특성이 있다. 보통 얼굴이나 사물을 인식하는 모델을 개발할 때는 수십만~수백만 단위의 데이터를 사용한다. 흉부 엑스레이 영상에서 소세포성 폐암 환자의 병변을 구분할 수 있는 인공지능 모델을 개발하려면 소세포성 폐암으로 확진된 환자의 유병시 촬영한 엑스레이 영상이 수십만, 수백만장이 필요하다는 뜻이다.

 

그리고 각 병기를 구분할 수 있는 모델을 원한다면 각 병기별로 대량의 영상을 학습해야 한다. 개와 고양이 사진 수백만장을 분류하는 것은 일반인이 시간을 들이면 비교적 쉽게 할 수 있는데 비하여, 소세포성폐암 환자의 흉부 엑스레이 사진은 수백만장은 커녕 수십만장을 확보하기도 힘들 뿐 아니라 전문가인 의사의 도움 없이는 분류하기도 쉽지 않다.

 

법적인 부분은 ‘인공지능 의사’의 의료 과실을 어떻게 처리할 것인가 하는 문제다. ‘인공지능 의사’가 독자적인 진료를 할 수 있도록 허용할 것인지, 허용한다면 의료과실의 책임은 인공지능 모델을 개발한 개발자나 회사가 지면 되는 것인지, 허용하지 않는다면 ‘인공지능 의사’에 진료를 의뢰한 인간 의사가 모든 책임을 질 것인지와 같은 문제들이 제기될 것이다.

 

사회적인 인식 부분은 과연 환자들이 ‘기계 의사’를 ‘인간 의사’만큼 신뢰할 것인가 여부다. 어쩌면 기술적인 장벽과 법적인 장벽보다도 사회적 인식의 장벽이 훨씬 극복하기 어려울 수 있다고 생각한다.

 

사람들은 인간보다 기계에 더 엄격한 기준을 적용하는 경향이 있다. 즉, 인간은 실수를 할 수 있지만 기계는 실수를 해서는 안된다고 생각하기 때문에, ‘인공지능 의사’가 실수를 하지 않는다는 보장이 없다면 ‘인간 의사’보다 적은 실수를 하더라도 배척당할 가능성이 높다.

 

위와 같은 이유들 때문에 실제 ‘인공지능 의사’ 모습은 막연히 생각하는 것처럼 ‘인간 의사’를 완전히 대체하는 형태가 아닌 부분적으로 돕는 형태가 될 가능성이 높다.

 

‘인공지능 의사’는 방대한 양의 의학 논문이나 임상 데이터들을 빠르고 정확하게 분석하여 보여주고, 의료영상에서 육안으로 볼 수 없었던 병변을 찾아낼 수 있을 것이다. 그리고 이러한 ‘인공지능 의사’를 잘 활용한다면 ‘인간 의사’의 능력은 상상하는 것보다 훨씬 더 크게 향상되고 확장될 것이다.

 

지난 알파고와 이세돌 9단의 대국이 시사하는 바를 다시 한번 생각해 볼 필요가 있겠다. 인간에 대한 인공지능의 승리가 아니라 비범한 ‘인간’에 대한 인공지능을 활용할 줄 아는 평범한 ‘인간’의 승리라는 관점에서 말이다

 

데일리메디

2016년 04월 25일

조미진 루닛(Lunit) General Manager

 

 

이세돌 “알파고, 내가 가지고 놀 수 있는 수준…지는 일 없을 것”

http://sports.khan.co.kr/news/sk_index.html?cat=view&art_id=201603061307503&sec_id=530101

 

“아무것도 준비하지 않는 게 준비입니다.”

 

5일 저녁, 이세돌 9단은 오랜만에 술을 한잔 했다. 지난 1일 중국 상하이에 도착한 후 맥주 한 모금 제대로 마시지 않던 그가 고량주를 거푸 마셨다. 제17회 농심신라면배 결승전에서 커제 9단에게 당한 패배가 너무 아파서 속을 후벼파는 독주가 아니고서는 마음을 진정할 길이 없었기 때문이다.

 

 

 

이세돌 9단은 “내가 정말 화나는 일은 패배라는 결과가 아니다”라고 했다. 그는 상대가 치명적 실수를 했는데 자신은 더욱 치명적인 실수를 범했다는 사실을 곱씹으며 자신에게 화를 냈다. 평소 “나 자신에게 만족하는 바둑을 두고 싶다”는 말을 입버릇처럼 해오던 그로서는 이날 대국에서 범한 몇 가지 실수가 무척 뼈아픈 듯했다.

 

그런 이세돌 9단에게 “인공지능 ‘알파고’와의 대결에서도 그런 실수를 범할 수 있지 않으냐”고 물었다. 이9단은 그럴 수 있다고 했다. 하지만 그 실수가 오늘처럼 패배로 이어지지는 않을 것이라고 단언했다. 왜냐하면 ‘알파고’의 기력은 프로급이 아니기 때문이라고 했다.

 

“지난번 공개 인터뷰 때 ‘알파고’의 기력은 꽤 높은 수준으로 ‘선바둑 상대’라고 하지 않았느냐”는 물음에는 “선바둑이라는 말이 곧 프로급이 아니라는 뜻이다”라며 “선바둑이란 구체적으로 말하면 내가 ‘가지고 놀 수 있다’는 소리”라고 답했다. 선바둑인 상대에게 자신이 지는 일은 거의 없다고 했다.

 

이어 이세돌 9단은 “사실 판후이 2단과 둔 기보를 보면 두 점 접바둑을 둬서도 이길 수 있다. 그러나 ‘알파고’가 매월 수만 판의 바둑을 두면서 스스로 학습한다기에 선바둑으로 높여 준 것”이라며 “하지만 그것이 지금 나를 이길 수 있다는 소리는 절대 아니다”라고 못박았다.

 

‘알파고’가 이길 수 없다고 단정짓는 이유와 관련해서는 “정상급 프로기사들의 바둑에서는 계량화할 수 없는 ‘비틀기’나 ‘흔들기’가 나오는데, ‘알파고’는 이에 대한 훈련이나 감각이 없는 듯하다”고 설명했다. 말 그대로 기계일 뿐이고, 직관과 감각이 승부에 절대적 영향을 미치는 바둑에서, 지금 수준의 ‘알파고’가 프로를 뛰어넘을 수 없다는 것이다.

 

따라서 알파고와의 승부에서 자신이 5-0으로 승리하는 것은 당연한 일이니 행복한 결과이지만, 4-1로 이기는 것은 이변이며, 3-2로 이기는 것은 아주 불행한 일이라고 말했다.

 

특히 이9단은 첫 대국 후 ‘알파고’의 열기가 순식간에 사라질 것을 염려했다. ‘알파고’가 어느 정도 버텨 줘야 하는데, 그러지 못하고 맥없이 무너지면 그동안 한껏 부풀어 오른 인공지능의 신기루가 물거품처럼 사라질지도 모른다는 우려였다.

 

그러면서 이9단은 “‘알파고’의 수준은 그동안 봐 왔던 바둑프로그램 ‘은별’ 등과는 비교도 할 수 없는 수준의 기력을 갖췄다”며 “다만 사람과 대등한 수준의 바둑을 두려면 몇 가지 보완할 점이 있는 듯하다”고 지적했다.

 

이를 보완하는 데는 빨라야 2년 정도가 필요하지 않겠느냐고 말했다. 그때는 정말 두려울 수 있기 때문에 지금처럼 100만달러의 파이트머니로는 안되고, 최소한 300만달러 이상의 파이트머니가 붙어야 대결에 응할 것이라고 덧붙이기도 했다.

 

한편 이날 자리는 술은 있으되 술자리는 아니었다. 한국기원 관계자와 여러 기자들이 함께 저녁을 먹는 자리에 작은 고량주 한 병을 시켰을 뿐이다. 즉 이9단의 얘기는 술기운에서 한 소리가 아니라 자신에 찬 각오였다.

 

2016년 03월 06일

엄민용 기자 margeul@kyunghyang.com