혼자 그냥 알고있기 아까워서 AI와 바둑에대해 끄적여 볼께

1. 컴퓨터가 바둑을 못이겼던 이유 ?

솔찍히 난 바둑 룰만아는 컴공돌인데 바둑 룰만 알고 그냥 계가만 할줄 아는 사람임 

5년전에 인공지능 시간에 교수가 이런말 했음 

"모든 보드게임은 컴퓨터의 계산 범위내이기 때문에 다 질 수 밖에 없죠"

"하지만 바둑은 경우의 수가 워낙 많아서 컴퓨터가 계산이 안됩니다"

이말이 사실인게 

체스 ? 장기? 각 말이 움직일수 있는 경우의수가 대략 평균 6~7가지쯤 될려나 ?

거기에 말 수를 곱하면 나올수 있는 경우의수를 다 읽고 

판세 흐름 이라는거 필요없이 단순히 먹고 먹히는것만 계산함으로써 이득을 쉽게 계산할 수 있지 

바둑 ?

19x19 바둑판에서 첫수에 놓을수 있는 자리는 총 361가지 

그다음 놓을수 있는 자리는 360가지 

물론 초반부의 정석이 있기때문에 조금 오버한거지만 

단순히 말하자면 2수 앞을 내다봐도 컴퓨터는 361*360 = 129960가지의 경우의수를 계산해봐야 되

왜 구글이 바둑은 우주의 원자개수보다 경우의수가 많다고 말하는지 알겠지 ? 

모든 경우의 수를 계가를 하고 확율이 높은쪽으로 둔다 ? 

저걸 다 계산했다간 바둑의 초세기 룰을 절대 못맞춰

사람이 보는 판세요 ? 흐름이요 ? 물론 이미 기운거야 나같은 바둑 룰만 아는사람도 얼추 보겠지 

근데 고수들만이 아는 미묘한 판세 특히 초반부의 수는 고수들의 경험과 지식으로만 알지

고수한테 

여기다 둿는데 여긴 어떻게 되나요 ? 물어봤자 

100% 전체적으로 여기 놓으면 이쪽의 흐름이 좋아질거 같다라고 하지

여긴 50수쯤 뒤에 여기 집싸움하면 요렇게 뻗어 나올게 확실하니까 놧다 안하잖아 ?

이미 사람의 인지 영역 밖이지만 경험에서 그 답을 찾을수 있다는거지 

그래서 그동안 바둑은 컴퓨터가 정복하지 못했던 영역이야 

2. ?? 근데 어떻게 갑자기 컴퓨터가 사람을 이기게 된거야 ? 그것도 이세돌 9단을 ???????

이유는 크게 2가지야 하드웨어의 발견(?)과 기계학습 분야에서 혁신이 있어서지 

전공분야라서 이얘기가 더 길어질지 모르겠다 

암튼 최근 AI, 기계학습 분야에서 혁신적인 알고리즘이 나왔는데 

바로 딥러닝이야 근데 이게 딥러닝 

어디서 많이 들어봤지 ? 

근데 이게 바로 뚝 떨어진것만은 아니야 

이게 뉴런네트워크라는 학부생 책에도 실릴정도로 단순한 알고리즘이 있는데 

처음에는 뇌신경 뉴런을 모방해서 2개 이상의 뉴런

대략적으로 위와 같은 그림으로 

따라 해봤었어 동그라미가 신경세포핵이라 가정하고 연결을 서로해서 결과를 내는거야 

근데 얜 문제가 있었어 조금 어려운 얘기지만 얜 선형 분류기 였던거지 

이세끼 뭔소리하는지 모르겠지? 밑에 그림을 봐바

위에 그림에서 선하나만 그어서 별과 사각형을 따로 구분 할수 있어 ? 못하지 ?

그런얘기야 간단하게 얘길 하자면 ㅇㅇ

근데 이게 몇년뒤에 앞에서 나온 뇌신경 알고리즘을 2번 이상 연결 함으로써 해결이되

굳이 비전공자는 관심도 없을테니 궁금하면 MLP라고 쳐봐 나와 

근데 저 그림의 사각형과 별을 구분해내는 문제를 해결 했음에도 

전체 문제를 잘 해결하진못했었어 

엥 ? 그럼 단순히 저 계산하는 동그라미만 열라 연결하면 되는거 아니야 ?? 

응 아니야 

저걸 단순히 숫자를 늘려봤는데 결과론적으로는 

컴퓨터 연산 필요량은 늘었지만 성능은 늘지 않았어 

조금 연구되다 다른 방법으로 접근한 방법들이 훨씬 좋은 성능으로 압도하기까지 했지 

그래서 얜 잊혀지나 했어 사람머리 따라 해봐야 안되는구나 하면서 

근데 뇌의학이 발전하면서 

"야 알고보니 뇌신경이 죄다 똑같은 역할을 하는건 아니더라 " 

라는 사실을 발견하고 이를 Yann LeCun란 사람이였던가 이걸 따라해서 

논문을 내게 되 

그래서 기존 처럼 무식하게 연결만 하는게 아니라 역할을 나누고 

(내가 영상전공이라 그기준으로 말하자면 max pooling,subsampling 이라는 주요 정보만 얻는 부분을 넣었어)

앞서 말한 MLP를 뒤에 연결하니까 말그대로 혁신적인 결과가 나오게 되 

기존에 정확도가 95%쯤 나오던게 99%가 나올정도로 ! 

아무튼 이걸 기반으로 이번에 나온 알파고 처럼

단순히 데이터를 넣고 학습시키는것이 아닌 체계를 가지고 학습시키고

또한 자가학습기능까지 넣게 됨으로써 바둑까지 온거야 

아 아까 초세기 얘기 했었지 ? 

뭔가 대단한걸 했는데 저게 왜 전체의 수를 비교안해도 되는거랑 뭔상관이냐 싶을꺼야 

응 안해도 되 쉽게 말하면 컴퓨터에다 놓은수에 따른 유리함을 학습시키면 

얘가 굳이 경우의수를 따지지 않아도 학습된 데이터를 기반으로 값을 퉤엣 뱉어내거든 

근데 이것만으로도 만약 내가 지금 말할 기술이 없었으면 불가능했을거야 

그게 바로 병렬처리인데 기존에도 많이 시도 했었고 했던 내용이야 근데 최근에 

나온 이 딥러닝은 병렬 처리화하기 좋은 구조였고 

이미 프로세스가 따로 많이 돌아갔던건 GPU 즉 , 그래픽 카드 분야였어 

다만 GPU가 너내 모니터에 뜨는 점수만큼 따로 계산 했던 것처럼 병렬처리할 분야가 없어서

맨날 니들 야동이나 게임이나 그렸던거지 (바둑갤은 안하나 ,, ?뭐 모르겠..)

아무튼 이를 눈치챈 엔디비아가 CUDA프로세서라고 다른 어플리케이션에서도 활용하게끔

만들어내면서 이 딥러닝의 연산속도가 급격히 올라가게 되 

그러면서 초세기 문제가 확실히 해결된거고 

뒤에가 좀 허슬하지 .. ? 궁금한거 있으면 댓글 달아주면 시간날때 또 정리해서 써볼께