알파고 개발책임자 “인간 모방 아니라 인간 이기는 게 목표”

↑ 구글 딥마인드의 인공지능 ‘알파고’의 개발책임자 데이비드 실버 교수가 8일 경기창조경제혁신센터에서 알파고의 알고리즘에 대해 강연하고 있다. <사진제공=소프트웨어정책연구소>

“단순한 인간 모방이 아니라 인간을 이기는 게 목표다.”
구글 딥마인드가 개발한 인공지능 바둑 프로그램 ‘알파고’의 개발 책임자 데이비드 실버 교수는 8일 경기창조경제혁신센터에서 열린 “성큼 다가온 인공지능” 콘퍼런스에서 이같이 밝혔다.
실버 교수는 “바둑은 규칙은 단순하지만, 10의 170승에 달하는 복잡성을 가진 게임”이라면서 “우주 원자보다 많은 경우의 수를 갖고 있어 AI에게 바둑은 난공불락의 도전이었다”고 말했다. “체스는 경우의 수만 따지면 돼 상대적으로 쉬운 편”이라면서 “바둑은 천문학적인 경우의 수와 바둑 형세를 직관적으로 파악하는게 쉽지 않다”면서 체스와 비교하기도 했다. 실제로 IBM이 개발한 체스 슈퍼컴퓨터 ‘딥 블루’가 세계 체스 챔피언에게 이긴 바 있다.
실버 교수는 ‘가치망’과 ‘정책망’ 신경망을 알파고의 핵심으로 꼽았다. 가치망 신경망은 바둑돌의 각 위치별로 승률을 평가해 누가 현재 이기고 있는지 파악한다. 정책망 신경망은 지금 위치에서 다음 수가 어떻게 될지 파악한다. 이 두가지 신경망을 활용해 게임 전체에서 가장 승산이 있는 다음 수를 찾아내는 방식이다.
세계 바둑 최강자 이세돌 9단과의 맞대국을 앞두고 있는 알파고는 그간 프로 5단 이상의 기사들이 둔 기보를 전부 학습했다. 그들이 어떻게 돌을 두는지 배우는 ‘감독학습’, 스스로 대국을 펼치며 시행착오를 거치는 ‘강화학습’을 토대로 실력을 키웠다. 최정상급 바둑기사가 1초에 100개의 수를 고려하는 데 비해 알파고는 초당 10만 개의 수를 고려할 수 있다. 인간의 1000배 이상이다.
실버 교수는 이세돌 9단과의 대국에서 승률을 묻는 질문에 “(알파고가) 이세돌 9단 같은 전문 바둑 프로기사 기력까지는 가지 않았다고 생각한다”면서 “변수가 너무 많아서 지금 따져보기 어렵다”고 조심스러운 반응을 보였다. “이 대국를 통해서 알파고가 얼마나 성장했는지를 보는 것이 목적”이라면서 “이 9단이 막강해서 우리가 승리할 것이라고 점치기 어렵다”고 덧붙였다.
이 9단의 ‘플레이 스타일’(경기 방식)을 분석하지는 않았냐는 물음에는 “여러 기사들의 수십만 건에 달하는 기보를 학습했을 뿐 특정 기사의 기보만 연구하지는 않았다”고 설명했다.
AI의 궁극적 목적은 의학, 보건 등 다른 분야로 확대해 문제를 해결하는 것이라 정의했다. 실버 교수는 “딥 마인드는 영국국립보건국과 협업해 개인의 의료 데이터를 학습해 맞춤형 의료서비스를 제공하기로 했다”면서 “인간 사회를 긍적적으로 변화시키는데 역할을 할 것”이라고 말했다.
이날 콘퍼런스에는 세계 최대 인공지능 비영리연구기관인 독일의 인공지능연구소(DFKI)의 안드레아스 덴겔 교수를 비롯해 이강윤 한국IBM 왓슨사업부 상무 등 IT 업계 전문가들이 발표자로 나섰다. 최양희 미래창조과학부 장관도 콘퍼런스를 찾아 축사를 전했다. 최 장관은 “앞으로 다가올 미래는 지능정보화 사회”라며 “정보사회가 고도화하면서 생길 수 있는 일자리 상실 등 사회적 갈등도 함께 고민해야 한다”고 했다.
행사를 주관한 소프트웨어정책연구소의 김진형 소장은 인삿말에서 “인공지능은 이미 우리 삶 속에 다가와 있다”면서 “4차산업혁명이 가져올 소프트웨어 중심 사회로의 변화에 능동적으로 대응해야 한다”고 강조했다.
[조희영 기자]