이세돌 vs. 알파고, 커제 vs. 알파고
이번 호부터는 기술의 발달로 인해 큰 변화가 올 일자리에 대하여 설명 드리고자 합니다. 우선, 이번 호에서는 본격적인 일자리에 관해 들어가기에 앞서 자동화의 중심에 있는 인공지능이 어떻게 학습하는가에 대해 알파고를 통해 설명 드리고자 합니다.
01_이세돌과 알파고
2016년 3월, 서울에서는 인공지능과 바둑에 있어 역사의 한 획을 긋는 대국이 벌어졌습니다. 전세계 최고의 바둑기사였던 이세돌과 바둑을 학습한 인공지능 간의 대결이 펼쳐졌고 대부분의 바둑 전문가들은 아직 인공지능이 전세계 최고 프로 바둑기사 중 한 명인 이세돌을 이기기에는 역부족일 것으로 예측하였습니다.
그러나 많은 전문가들의 예상과 달리 이세돌은 4국에서 1승을 거두며 알파고를 상대로 1승 4패로 패배하였습니다. 과연 알파고는 어떤 학습을 통해 바둑 실력을 쌓아왔을까요?
2016년 이세돌과 2017년 중국 최고의 바둑기사 커제를 상대한 알파고는 서로 다른 방식으로 학습된 인공지능입니다. 오늘은 이에 대해 설명 드리고자 합니다.
02_지도학습 (Supervised Learning)
인공지능을 학습 시킬 때 지난 과거에 있었던 데이터 (Data)를 입력시키고 이를 기반으로 작동하는 인공지능을 지도학습을 통해 훈련시킨다고 합니다.
사람과 달리 컴퓨터는 잠을 자지 않고 지치지 않는 연산력을 가지고 있어 사실상 아주 오래된 역사를 가진 과거 바둑기보들을 단시간에 입력 받아 학습할 수 있습니다.
이를 기반으로 알파고는 바둑을 계속 두면서 실력을 쌓아나갔고 이세돌과의 대결에서 방대한 양의 축적된 데이터와 이를 통해 학습한 능력을 통해 4승을 하는 최고의 바둑 실력을 선보였습니다.
어느 정도 감각과 창의력이 필요한 바둑이기에 인공지능이 승리하기에 시기상조라던 예측은 보기 좋게 빗나갔습니다.
03_비지도 학습 (Unsupervised Learning)
2017년 알파고 개발사 딥마인드는 커제와의 대국을 진행하였습니다. 2016년 이후 1년 반 만에 알파고와 2017년 세계 최강 바둑기사였던 커제와의 대결이 펼쳐졌습니다.
단순히 같은 알파고의 재대국이라 생각할 수 있지만 두 알파고는 서로 다른 방식으로 학습한 알파고입니다.
커제와 대국을 진행하였던 알파고는 기존 사람들이 두었던 바둑기보들을 학습한 것과 달리 바둑의 룰과 목표만을 제공한 채 알파고가 바둑을 계속 두면서 실력을 향상시킨 버전입니다.
이세돌과 두었던 알파고와 달리 기존 존재하는 데이터를 기반으로 학습한 것이 아니므로 이를 비지도학습을 통해 학습을 진행하였다고 합니다. 커제와 새 버전의 알파고는 총 3번의 대국을 가졌고 커제는 시종일관 해결법을 찾지 못하고 패배하였습니다.
커제는 바둑 대국 후 눈물을 보였다고 합니다. 평생 두면서 배워온 바둑을 인공지능에게 힘을 제대로 써보지 못하고 패배하여 그 눈물을 흘린 감정을 이해할 수 있을 듯합니다.
어쩌면 앞으로 인공지능의 발전으로 대학교 내내 열심히 공부하고 졸업하여 일해오던 전문분야에서 밀려날 때 우리가 경험하게 될 감정일지도 모릅니다.
더 다양한 방식의 인공지능의 학습방법이 있지만 크게 위에서처럼 기존 데이터를 가지고 학습하는 지도학습과 비지도 학습으로 나눌 수 있고 어떻게 활용되는지에 따라 이에 맞는 학습방법을 선택하여 인공지능을 학습 시킬 수 있습니다.
다음 호에서는 오늘 설명 드렸던 인공지능의 발전과 자동화로 인한 미래 일자리의 변화에 대해 설명 드리도록 하겠습니다.
기사제공: SeedTree (0490 420 489)
