바둑에서 인공지능을 이긴 인간

바둑에서 인공지능을 이긴 인간

인공 지능(AI)은 지난 수십 년 동안 가장 많이 연구된 주제 중 하나였습니다. AI는 게임, 이미지 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 눈부신 발전을 이루었습니다. AI가 엄청난 발전을 보인 가장 흥미로운 분야 중 하나는 바둑입니다. 2016년 구글 딥마인드가 개발한 인공지능 알파고가 5전 4선승제에서 세계 최고 바둑 이세돌을 꺾었다. 그러나 최근 뉴스에서는 인간 바둑 선수인 켈린 펠린이 이세돌 패배 이후 7년 만에 바둑 전문 AI 프로그램 카타고를 이겼다. 이 블로그 게시물에서는 이 최근의 발전, 바둑 게임에서 AI의 역사, 그리고 그것이 AI와 바둑 게임의 미래에 어떤 의미가 있는지에 대해 논의할 것입니다.

바둑에서의 AI 역사

바둑은 2,500년 이상 플레이되어 온 고대 중국 보드 게임입니다. 이 게임은 19x19 보드에서 진행되며 플레이어는 보드의 교차점에 검정색과 흰색 돌을 번갈아 가며 배치합니다. 게임의 목표는 자신의 돌을 보호하면서 상대방의 돌을 둘러싸고 캡처하는 것입니다. 이 게임은 믿을 수 없을 정도로 간단하지만 가능한 동작의 수가 방대하여 체스보다 훨씬 어렵습니다. 바둑에서 가능한 이동의 수는 10^170으로 관측 가능한 우주의 원자 수보다 많은 것으로 추정된다.

AI는 50년 이상 바둑을 연구해 왔습니다. 바둑을 두는 최초의 프로그램은 1968년 AI 창시자인 존 매카시(John McCarthy)가 개발했습니다. 그러나 이 프로그램은 9x9 보드에서만 플레이할 수 있었고 그다지 강력하지 않았습니다. 더 강력한 Go 프로그램의 개발은 계속되었지만 진행 속도는 느렸습니다. 바둑 AI의 돌파구는 2016년 구글 딥마인드가 개발한 AI 알파고가 세계 최고 바둑 선수 중 한 명인 이세돌을 꺾으면서 찾아왔다.

알파고는 인간 플레이어를 이긴 최초의 바둑 프로그램이 아닙니다. 많은 바둑 프로그램이 이전에 아마추어 플레이어를 이겼지만 프로 플레이어를 이기는 것은 중요한 이정표로 간주되었습니다. 이세돌에 대한 알파고의 승리는 AI와 바둑의 전환점이었다. 그것은 AI가 상당한 발전을 이루었고 복잡한 게임에서 인간 전문가를 능가할 수 있음을 보여주었습니다.

AlphaGo 이후의 바둑 게임

알파고가 이세돌을 꺾고 바둑은 연구자와 대중의 많은 관심을 받았다. AlphaGo의 성공은 많은 연구자들이 자신만의 바둑 프로그램을 개발하도록 영감을 주었고, 이 게임은 AI 커뮤니티에서 화제가 되었습니다. 인간 플레이어가 AI 프로그램과 경쟁하는 많은 바둑 토너먼트가 조직되었고 그 결과는 전 세계 바둑 애호가들이 면밀히 관찰했습니다.

2017년 AlphaGo는 또 다른 세계적인 바둑 선수인 Ke Jie와 대결하여 3연전에서 그를 물리쳤습니다. AlphaGo가 이세돌과 Ke Jie를 꺾고 전 세계적으로 헤드라인을 장식하며 바둑에서 AI의 우위를 확고히 했습니다. 그러나 AlphaGo의 제작자는 더 이상 프로그램을 개발하지 않고 다른 응용 프로그램을 위한 AI 개발에 집중할 것이라고 발표했습니다.

AlphaGo의 은퇴 후 많은 새로운 바둑 프로그램이 등장했고 게임은 계속 발전했습니다. 가장 주목할만한 새로운 Go 프로그램 중 하나는 David Wu와 그의 Facebook 팀이 개발한 Katago였습니다. Katago는 가장 강력한 바둑 프로그램 중 하나였으며 강도면에서 AlphaGo와 경쟁할 수 있었습니다. Katago의 개발은 AI 프로그램이 계속해서 인간 플레이어를 개선하고 도전하는 바둑 게임의 새로운 시대를 열었습니다.

Kellyn Pelin의 Katago에 대한 승리

2023년 2월, 인간 바둑 선수인 Kellyn Pelin은 다음 중 하나인 Katago를 물리쳤습니다.
가장 강력한 AI Go 프로그램이 15전 3선승제 시리즈에서 15판 중 14판을 이겼습니다. 최근 몇 년 동안 AI가 이룬 상당한 발전입니다.

Kellyn Pelin은 프로 바둑 선수가 아니라 미국 FAR AI 연구소의 연구원입니다. Pelin은 20년 넘게 바둑을 해왔으며 강력한 아마추어 선수입니다. Katago에 대한 Pelin의 승리는 AI가 이미 Go 게임에서 인간 플레이어를 능가했다고 믿었기 때문에 현장의 많은 전문가를 놀라게 했습니다.

Katago는 신경망을 사용하여 보드를 평가하고 결정하는 AI 프로그램입니다. 최고의 움직임. David Wu와 Facebook의 그의 팀이 개발했으며 전문 바둑 플레이어를 상대로 많은 게임에서 승리했습니다. Katago의 강점은 실수로부터 배우고 시간이 지남에 따라 개선하는 능력에 있습니다. MCTS(Monte Carlo Tree Search)라는 기술을 사용하여 보드를 평가하고 최선의 수를 결정합니다.

Katago에 대한 Pelin의 승리는 요행이 아니었습니다. Pelin은 시리즈 내내 일관되게 플레이했으며 Katago보다 실수가 적었습니다. Pelin의 전략은 큰 실수를 피하고 Katago의 약점을 이용하는 것이었습니다. Pelin은 자신의 경험과 직관을 사용하여 중요한 순간에 Katago를 능가할 수 있었습니다.

이는 AI의 미래와 바둑에 어떤 의미가 있습니까?

Katago에 대한 Pelin의 승리는 인간 플레이어가 여전히 바둑 게임에서 최고의 AI 프로그램과 경쟁할 수 있음을 보여주기 때문에 중요합니다. 또한 AI가 완벽하지 않으며 여전히 개선의 여지가 있음을 보여줍니다. Katago와 같은 AI 프로그램은 실수로부터 배우고 개선할 수 있지만 인간의 직관과 경험에 취약할 수도 있습니다.

바둑 게임은 AI의 귀중한 시험장이었고 연구원들에게 다음을 제공했습니다. 극복해야 할 많은 도전. 강력한 Go 프로그램을 개발하려면 딥 러닝, 신경망 및 강화 학습의 상당한 발전이 필요했습니다. Go AI의 발전은 자연어 처리 및 로봇 공학과 같은 다른 분야에도 영향을 미쳤습니다.

Pelin이 Katago를 이겼다고 해서 Go 게임에서 인간 플레이어가 AI보다 낫다는 의미는 아닙니다. AI가 타의 추종을 불허하는 것이 아니며 여전히 개선의 여지가 있음을 보여줍니다. Katago와 같은 AI 프로그램은 실수로부터 배우고 개선할 수 있지만 인간의 직관과 경험에 취약할 수도 있습니다.

결론

결론적으로 Katago에 대한 Kellyn Pelin의 최근 승리 가장 강력한 AI 바둑 프로그램 중 하나인 는 바둑 게임에서 인간 플레이어가 여전히 AI와 경쟁할 수 있음을 보여주었다는 점에서 의미가 있습니다. 또한 AI가 완벽하지 않으며 여전히 개선의 여지가 있음을 보여줍니다. 바둑 게임은 AI의 귀중한 시험장이었고 연구자들에게 극복해야 할 많은 과제를 제공했습니다. Go AI의 발전은 자연어 처리 및 로봇 공학과 같은 다른 분야에도 영향을 미쳤습니다. 전반적으로 바둑 게임은 계속해서 발전하고 AI 프로그램도 계속해서 개선될 것이지만 인간 플레이어는 게임의 미래에 여전히 자리를 차지할 것입니다.