바둑 AI '알파고'에 숨어 있는 구조와 원리를 배웁시다!

안녕하세요? 7월 들어 첫 제이펍의 신간 소식입니다. 그러고 보니 꽤 오래간만에 전해 드리는 신간입니다. 한 달이 넘었군요.

최근에 일본 소프트뱅크의 손정의 회장이 한국을 방문했는데요. 청와대를 방문하여 문재인 대통령을 예방한 자리에서 "앞으로 한국이 집중해야 할 것은 첫째도 인공지능, 둘째도 인공지능, 셋째도 인공지능"이라며 교육·정책·투자·예산 등 각 분야에서 전폭적인 AI 육성책을 마련해야 한다고 조언했습니다. 그리고 "AI가 인류 역사상 최대 수준의 혁명을 불러올 것"이란 전망도 내놓았습니다.

그동안 제이펍에서는 적지 않은 수의 인공지능 도서를 출간했습니다. 하지만 인공지능이 대세가 된 만큼 그 속도를 늦출 수는 없겠죠? 네. 제이펍의 인공지능 도서는 현재진행형입니다.

이번에 소개해 드릴 도서는 우리에게는 2016년 이세돌과의 바둑 대결로 주목을 받은 바둑 AI ‘알파고’에 관한 책입니다. 최종 4승 1패로 알파고가 승리했죠. 당시 바둑에 관심 없는 사람들에게도 화제가 되었고, 이세돌이라는 바둑 기사를 재조명하는 계기가 되기도 했습니다. 우선 대략적인 내용부터 살펴볼까요?

 

CHAPTER 1 알파고의 등장

바둑 AI가 무엇이며, AI에게 있어 바둑이 얼마나 힘든지를 설명합니다. 또한, 기존의 머신 러닝에 의해 ‘다음의 한 수’를 도출하는 방법도 설명합니다.

 

CHAPTER 2 딥 러닝 – 바둑 AI는 순간적으로 수를 떠올린다

‘필기체 숫자 인식’을 사례로 들어 딥 러닝의 하나인 컨볼루션 신경망을 설명합니다. 또한, 두 개의 컨볼루션 신경망인 SL 정책 네트워크와 밸류 네트워크의 구조와 학습 방법을 설명합니다.

 

CHAPTER 3 강화 학습 – 바둑 AI는 경험을 배운다

강화 학습의 기본적인 구조를 설명하기 위해 멀티 암드 밴딧 문제와 미로의 사례를 소개합니다. 그리고 SL 정책 네트워크끼리 자기 대전시켜 더 강한 정책 네트워크를 획득하는 알파고의 강화 학습 방법도 소개합니다.

CHAPTER 4 탐색 - 바둑 AI는 어떻게 예측할까?

2006년에 ‘몬테카를로 트리 탐색’이라는 획기적인 기술이 탄생합니다. 이 장에서는 랜덤 시뮬레이션의 승패를 바탕으로 조금씩 트리를 성장시키는 몬테카를로 트리 탐색의 원리와 특징을 설명합니다.

 

CHAPTER 5 알파고의 완성

직관력의 딥 러닝, 경험으로 배우는 강화 학습, 예측을 잘하는 탐색, 세 개의 도구를 잘 조합함으로써 알파고가 완성됩니다. 어떻게 SL 정책 네트워크와 밸류 네트워크를 몬테카를로 트리 탐색에 통합할지 알아봅니다.

 

CHAPTER 6 알파고에서 알파고 제로로

《네이처》에 소개된 논문 〈Mastering the game of Go without human knowledge(인간의 지식 없이 바둑을 연구하기)〉에서 다루는 알파고 제로에 관해 설명합니다.

위의 그림처럼 알파고는 딥 러닝, 강화 학습, 몬테카를로 트리 탐색의 우수한 성질을 모아서 엔지니어의 창의성과 독창성의 조합으로 만들어 낸 작품입니다. 각각의 요소에는 ‘머신 러닝’ 기술이 사용되는데 이것은 사람의 학습과 비슷하기도 하고, 다르기도 합니다.

 

각각의 특성을 간략히 말씀드리면 다음과 같습니다.

▲ 딥 러닝: 직관력이 뛰어난 AI

▲ 강화 학습: 경험을 축적하며 배우는 AI

▲ 몬테카를로 트리 탐색: 예측 능력을 향상시키는 AI

 

그리고 알파고의 차기 버전인 ‘알파고 제로’에 대해서도 설명합니다. 여기서 중요한 것은 SL 정책 네트워크와 밸류 네트워크를 통합한 ‘듀얼 네트워크’의 개념입니다.

 

2016년 이세돌이 알파고에 거둔 1승은 아직까지도 인간이 바둑 AI를 공식 대전에서 이긴 유일한 기록으로 남아 있습니다. 당시에는 크게 와 닿지 않았는데, 지금 다시 돌아보니 이 기록은 앞으로 더 큰 의미와 역사를 가질 것 같다는 생각이 듭니다. 왜냐하면, 누가 예상하더라도 인공지능이 더 강해졌으면 강해졌지 인간의 바둑 능력은 한계치가 있으니까요.

어쨌든 한때 세계랭킹 1위를 달리던 이세돌은 국내외 젊은 기사들에게 그 자리를 내주었습니다. 바둑의 전성기는 연륜과 노련함이 쌓이는 30대가 아니라 20대 초반이라고 합니다. 들리는 얘기로는 올해를 끝으로 은퇴한다고 합니다. 인간은 세월의 변화를 실감하며 최고의 자리에서 내려오지만, 인공지능은 더 무섭게 진화하고 있습니다. 어찌 생각하면 참 섬뜩한 현실이기도 합니다. 우리가 인공지능에 더 관심을 두고 공부해야 할 또 하나의 이유가 아닐까도 싶고요. 

 

이 책에 관심 있는 분들은 아래 샘플 파일을 먼저 읽어보시기 바라며, 먼저 읽어보신 베타리더들 중의 한 분의 후기를 소개하며 오늘의 책 소개를 마칩니다.

박O훈 님

저자의 꼼꼼함이 느껴지는 책으로, 그림과 순서도까지 있어 쉽게 이해할 수 있었습니다. 주요 키워드의 설명과 이와 관련한 내용까지 상세히 싣고 있어 알파고에서 시작된 인공지능을 구체적으로 이해하는 데 많은 도움이 되었습니다. 또한, 저자가 만든 AI 바둑 프로그램의 설치와 사용법까지 설명되어 있어 바둑을 좋아하는 사람에게 또 다른 재미를 주는 책입니다.

■ 샘플 PDF(차례, 역자 머리말, 이 책에 대하여, 감수자의 글, 바둑 AI의 역사, 베타리더 후기, 1장 '알파고의 등장' 일부, 3장 '강화 학습 - 바둑 AI는 경험을 배운다' 일부, 5장 '알파고의 완성' 일부)

알파고를분석하며배우는인공지능_sample.pdf

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