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인간과 컴퓨터 바둑 대결, 어쨌든 인간의 승리

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인간과 컴퓨터의 대결로 관심으로 모았던 바둑 세계 챔피언이세돌 9단과 알파고(AlphaGo)의 대결에서 두 게임 연속으로 알파고가 승리했다.

일각에서는 사람이 기계에 졌다며 충격을 금치 못하고 있다. 하지만 알파고 역시 사람이 만들어내고 운영하는 컴퓨터라는 점이핵심이다.

이에 따라 알파고를 개발해낸 구글 딥마인드의 데미스 하사바스에대한 관심이 높다.

그는 영국이 아꼈던 체스 천재다. ’바둑 신동‘ 이세돌 9단만큼이나 어릴 적 타의 추종을 불허할 만한 기록을 여럿 남겼다. 세계적으로도 촉망받는 체스기사였지만 그의 관심은 체스에 머물지 않았다. 이세돌이 그 천재성을 오로지 바둑에만 쏟아부었다면 그는 체스에서벗어나 다른 길을 향해 떠났다.

데미스 하사비스는 1976년생이다. 이세돌 9단과 대국을 앞둔 알파고의 인공지능 알고리즘을 설계한 ‘천재과’ 프로그래머다.영국 캠브리지대학에서 컴퓨터과학으로 학사를, 유니버시티 칼리지 런던(UCL)에서 인지신경과학으로 박사학위를 받았다.

하사비스는 13살에 체스 마스터에 오른 뒤 곧14살 이하 체스 세계랭킹 2위를 차지했다. 그는 단 한 번 진 적이 있는데 체스의 전설 유디트 폴가를 만났을 때다. 유디트 폴가는 최고의체스 고수 중 한 명이면서 세계 10대 천재에 꼽힐 정도로 비상한 두뇌를 소유한 체스 기사다

하사비스는 잘 알려지진 않았지만 비디오 게임 개발의 고수로통했다. 대학에 입학하기 전인 1994, 전설적인 개발자인 피터 몰리뉴와 경영 시뮬레이션 게임 ‘테마파크’를 공동으로 개발했다.당시 그의 나이는 17살에 불과했다.

테마파크 개발로 명성을 날렸던 하사비스는 회사 생활을접고 돌연 대학으로 향했다. 영국의 명문 캠브리지대학퀸즈 칼리지에서 컴퓨터과학을 공부했다.

그는 퀸즈 칼리지를 졸업한 뒤 또다시 피터 몰리뉴와 손을잡았다. 당시 그의 머릿속은 인공지능 기술에 담겨 있었다.게임과 인공지능의 결합을 향한 도전이 이때부터 시작된다.

이후 하사비스는 대학 연구실로 다시 돌아갔다. 두뇌를 사고 작용 혹은 학습 방식을 본 딴 혁신적인알고리즘을 만들어내고 싶어서였다. 자연스럽게 그의 관심은 인지 신경과학으로 향했고 런던칼리지대학에서 이 분야박사학위도 취득했다.

하사비스는 그간의 학문적 토대를 바탕으로 2011년 알파고를 출산한 딥마인드를 영국 런던에서창업했다.

하사비스의 딥마인드는 창업 3년 만에 구글에 인수됐다. 인수 가격은 정확히 밝혀지진 않았지만 대략 4억달러로 알려진다. 이 과정에서 흥미로운 사실이 드러나기도 했다. 창업 이듬해인 2012년 인수 제안을 페이스북 창업자 마크 주커버그에게도 받았다는 것이다.

그는 그렇게 구글을 선택했고 지금의 알파고를 개발해냈다. 사실 구글은 그에게 최상의 인프라였다.무한대에 가까운 컴퓨팅 파워를 마음껏 활용할 수 있는데다, 다룰 수 있는 데이터양도 상상 이상으로 제공해주고 있다.

하사비스는 인간을 이기는 인공지능을 꿈꾼다. 그가 다시 대학으로 돌아가 신경과학을 연구한 이유다.이세돌 9단과의 대국도 이런 구상의 첫발일 뿐이다.

인간을 넘어서는 인공지능 혹은 인간 수준의 인공지능이개발되려면 아직 수십년이 필요한 것이 사실이다. 이를 앞당길 수 있는 방법을그는 바둑에서 힌트를 찾으려고 하고 있다.

이세돌 9단과의 대국을 단순한 바둑경기로 바라봐서는 안 된다.바둑만으로 한정되는 약한 인공지능의 실력 테스트로 봐서도 안 된다.

하사비스는 신경과학과 딥러닝에 더해 강화학습 알고리즘에빼어난 재능을 갖추고 있다. 구글 딥마인드 기술력의 핵심이강화학습이라는 평도 있다.

강화학습은 기계학습의 한 방법론이다. 지도학습이나 비지도학습과 달리, 현재 조건에서 어떤 결정을 내리는 것이 최적인지 스스로 학습하는 것이다. 각 결정에 대해선보상과 처벌이 주어지기도 한다. 따라서 강화학습 알고리즘은 보상이 최대화하는 방향으로 결정을 내리도록 스스로공부하는 것이다. 인간이 칭찬을 받으며 진화하듯, 인공지능도 높은 보상을받으며 더 똑똑해질 수 있다는 걸 증명할 수 있는 것이다.

알파고도 마찬가지다. 알파고는 두 가지 방식으로 학습한다.하나는 지도학습 기반으로 기존 기보를 학습하지만, 다른 한편으로는 강화학습 기반으로스스로 대국을 설계하고 게임을 진행한다.

이를 통해 기보에 존재하지 않는 빈틈을 확인하고 스스로의지능을 높여나가게 된다. 두 학습법의 조합은 인간의학습 방법을 그대로 닮아있다고 할 수 있다.

알파고와 이세돌의 대국은 겉으로는 인공지능과 인간의 대결로보이지만 실은 인간과 인간의 대결이다. 요약하면 체스 천재 하사비스와바둑 천재 이세돌의 싸움인 것이다.

누가 이기든 이 대국은 인간의 승리일 수밖에 없다. 이세돌이 이겨도, 알파고가 이겨도 마찬가지다

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