전 세계가 놀란 세기의 바둑대결을 펼친 이세돌vs알파고! 격전 끝에 결국 알파고의 승리로 경기는 막을 내렸지요. 도대체 알파고는 어떤 로봇이며 어떻게 공부하는 것일까요? 제4차 산업혁명으로 고도화된 인공지능 사회를 살아갈 아이들에게 ‘알파고의 학습 방법’과 인공지능에 대한 이야기를 나누는 시간을 가진다면 자신의 미래를 조금 더 구체화 할 수 있는 기회가 될 것입니다.

알파고는 딥 러닝으로 공부한대!
세계 최고의 바둑기사 이세돌이 인공지능 바둑 프로그램 알파고에게 패배하면서 사람들이 인공지능을 바라보는 시각은 확 바뀌었어요. 그 전까지만 해도 경우의 수가 엄청나게 많은 바둑에서만큼은 컴퓨터가 인간을 이길 수 없다고 생각했으니까요.

하지만 데이터를 빠르고 정확하게 분류할 뿐 아니라 스스로 학습하기까지 하는 알파고가 등장해 모든 사람들의 생각을 바꿔놓게 됐죠. 이세돌은 알파고가 이렇게 완벽한 바둑을 둘 줄 몰랐다고 놀라워했답니다.

알파고는 고작 5주 만에 기보 16만 개를 학습했는데요. 이는 사람이 평생 동안 공부해도 배울 수 없는 수치예요. 인간계에 쌓여온 바둑의 모든 것을 알파고는 순식간에 흡수해 버린 거죠.

알파고는 무엇이며, 어떤 원리로 작동되는 걸까?
알파고는 ‘머신 러닝(machine learning)’ 기술을 바탕으로 개발한 인공지능 프로그램이에요. 머신 러닝은 말 그대로 기계가 학습한다는 말인데요. 머신 러닝이 작동하는 방식은 먼저 기본적으로 데이터를 분석하고, 분석을 통해 학습하며, 학습한 내용을 기반으로 판단을 하거나 예측을 합니다. 머신 러닝의 대표적인 예로 인터넷 사이트에서 볼 수 있는 검색어 자동완성기능이나 연관검색어 기능을 꼽을 수 있어요.

아직 머신 러닝 기술 수준은 곤충의 뇌 수준 정도이지만, 어떤 특정한 문제풀이에 특화됐기 그 부분에서는 인간의 능력을 넘어설 수 있죠.

알파고가 사용하는 기술은 딥 러닝!
알파고는 머신 러닝에서 더 발전한 딥 러닝(deep learning) 기술을 사용하는데요. 딥 러닝은 말 그대로 깊게 학습한다는 뜻으로, 완전한 머신 러닝 실현 기술을 말해요.

과거 인공지능은 찾고 싶은 데이터가 있으면 입력된 사전 지식을 통해 찾았어요. 예를 들어 ‘둥근 귀와 앞니’라는 정보를 입력해 놓으면 기계가 쥐 사진을 찾아내는 거죠. 그런데 이때 쥐의 귀나 앞니가 보이지 않는 사진이었다면 어떨까요? 컴퓨터는 바로 쥐가 아니라고 분류했어요. 사전 지식의 내용과 달랐기 때문이었죠.

하지만 딥 러닝 방식에서는 이러한 사전 지식을 사용하지 않아요. 사람들이 어떤 정보를 넣어 놓으면 기계가 스스로 그 정보의 특성을 분류하는 거예요. 즉, 딥 러닝은 수많은 데이터를 스스로 걸러내는 과정에서 알아낸 내용을 가지고 컴퓨터가 스스로 학습하는 방식이랍니다. 단, 정보를 넣어 줄 때는 많은 양보다는 적당한 양을 넣어주고, 진짜 쥐 사진 같은 ‘정답’ 사진도 넣어줘야 해요.
 

▲ 딥 러닝의 원리를 나타낸 그림. 정보가 입력(Input)되면 보이지 않는 인공지능의 내부(Hidden)에서 스스로 특성을 분류해 결론(Output)을 낸다. [사진=구글 딥마인드 사에서 개발한 딥러닝 모델인 '심층 Q-네트워크']

바둑으로 다시 돌아가 볼까요? 바둑에서 나올 수 있는 경우의 수는 아무리 컴퓨터라고 해도 감당하기 어려울 만큼 많았어요. 따라서 엄청난 양의 데이터를 모아 계산시간을 줄이고, 데이터도 빨리 저장해 처리할 수 있는 기술이 필요했어요.

이에 알파고는 빅 데이터(Big data)와 클라우드 컴퓨팅(Cloud computing) 기술을 이용했는데요. 알파고는 디지털 환경에서 생성되는 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함한 엄청난 양의 데이터인 빅 데이터를 가지고, 인터넷으로 연결된 다른 컴퓨터들로 정보를 대신 처리하는 클라우드 컴퓨팅 기술을 이용해서 시간을 단축했다고 합니다.


*에듀진 기사 원문: http://www.edujin.co.kr/news/articleView.html?idxno=16564
 

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