545. 딥 신경망과 트리 검색을 이용한 바둑 마스터하기(Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search)

1. 개요

“데미스 허사비스”(Demis Hassabis 1976~)는 영국 출신 인공지능(AI) 분야의 선구자로 구글 딥마인드(DeepMind)의 공동 설립자이자 CEO로 잘 알려져 있습니다. 뛰어난 인지 과학자, 컴퓨터 과학자로 인류의 중요한 문제를 해결하기 위해 인공지능을 활용하려는 비전을 가지고 활동하고 있으며 그런 공로를 인정받아 2024년 노벨 화학상을 수상하였습니다. 1976년 7월 27일 영국 런던에서 영국계와 그리스계 키프로스 혈통의 가정에서 태어난 그는 어릴 때부터 놀라운 두뇌 회전과 기억력으로 주목받았는데 특히 체스에 뛰어난 재능을 보여 13세에 체스 마스터가 되었고 영국 주니어 체스 챔피언십에서도 입상하며 체스 신동으로 이름을 알렸습니다. 그는 체스뿐만 아니라 과학과 수학에도 큰 관심을 가지고 있었습니다. 고등학교 시절부터 자신의 관심사를 구체화하며 15세에 영국의 명문 공립학교인 퀸 엘리자베스 남학교(Queen Elizabeth's School)를 졸업했습니다. 이후 케임브리지 대학교의 킹스 칼리지(King's College)에 진학하여 컴퓨터 과학을 전공했으며 20세에 최우수 성적으로 학사 학위를 취득하고 케임브리지를 졸업했는데 여기서 그는 인공지능과 컴퓨터 과학의 기초를 깊이 있게 다졌습니다.

 

졸업 후 게임 개발 스튜디오인 “Bullfrog Productions”에서 일하면서 게임 디자인과 AI 개발에 대한 실무 경험을 쌓았고 여기서 게임 디자이너 “피터 몰리뉴”(Peter Molyneux)와 함께 게임 ‘던전 키퍼’(Dungeon Keeper) 프로젝트에 참여하며 게임업계에서 주목을 받았습니다. 게임 디자인을 통해 AI의 가능성을 다시 확인한 그는 이를 보다 깊이 연구하기 위해 유니버시티 칼리지 런던(University College London, UCL)에서 신경과학 박사 과정을 시작했습니다. 인간의 기억과 학습 메커니즘에 대한 연구를 통해 특히 AI가 인간의 뇌를 모방해 학습하고 결정을 내리는 원리를 이해하고자 했습니다. 그의 박사과정은 기억력, 시각 처리, 의사결정 과정과 관련된 뇌의 메커니즘에 초점을 맞추었으며 인지 신경과학 분야에서 인공지능 연구에 기여할 수 있는 중요한 기초 지식을 쌓는 계기가 되었습니다.

 

2010년에 그는 “딥 마인드”를 공동 설립했으며 인공지능을 연구하여 인간과 같은 수준의 AI를 개발하는 것을 목표로 삼았습니다. 2014년 구글에 인수된 후에도 딥 마인드는 독립적으로 운영되며 세계에서 가장 앞선 AI 연구소 중 하나로 성장했습니다. 딥 마인드는 여러 혁신적인 연구로 주목을 받았는데 대표적인 예로 “알파고”(AlphaGo)가 있는데 “알파고”는 AI가 바둑에서 인간 최고수를 이긴 첫 번째 사례로 AI 연구에서 획기적인 성과로 여겨집니다. “알파고” 이후 딥 마인드는 “알파제로”(AlphaZero)와 같은 AI 시스템을 개발하여 자가 학습 능력을 더욱 발전시켰습니다. 이러한 기술들은 강화 학습(reinforcement learning), 딥 러닝(deep learning), 신경망(neural networks)을 활용한 것으로 여러 응용 분야에 큰 영향을 미쳤습니다. 딥 마인드는 AI를 과학과 의료 분야에 활용하는 데도 큰 관심을 가지고 있습니다. 특히 단백질 구조 예측에 혁신을 이룬 “알파폴드”(AlphaFold)는 생물학 연구에 큰 획을 그었습니다. “알파폴드”는 단백질의 3차원 구조를 예측하는 AI로 인간 단백질을 비롯한 수많은 단백질의 구조를 밝혀내며 생명과학과 의약 분야에서 큰 기대를 받고 있습니다.

 

그는 기술 발전과 함께 인공지능의 윤리적 책임과 그 잠재적인 사회적 영향에 대해 깊이 고민하고 있습니다. 인공지능이 인류에게 이로운 방향으로 사용될 수 있도록 연구와 개발에 있어 윤리적 지침을 엄격히 따를 것을 강조하며 과학과 윤리의 조화를 중요하게 여깁니다. “Hassabis”의 궁극적인 목표는 범용 인공지능(AGI, Artificial General Intelligence)의 개발로 인공지능이 단순히 인간을 모방하는 것을 넘어서 인류가 해결하지 못한 문제들을 풀어낼 수 있는 수준에 이르는 것을 꿈꾸고 있습니다.

 

1-1. 심층 강화 학습을 통한 단수 플레이(Playing Atari with Deep Reinforcement Learning)

딥 마인드 연구진과 함께 발표한 이 논문은 인공지능이 심층 강화 학습(deep reinforcement learning)을 통해 단수(아타리, Atari) 게임을 스스로 학습하고 고득점을 기록하는 과정을 설명한 논문입니다. 이 연구는 DQN(Deep Q-Network) 알고리즘의 기초를 제공하며 AI가 복잡한 환경에서 스스로 문제를 해결하고 최적의 행동을 학습할 수 있는 가능성을 보여주었으며 인공지능 연구 분야에 큰 반향을 일으켰고 이후 많은 강화 학습 연구의 기반이 되었습니다.

 

1-2. 딥 신경망과 트리 검색을 이용한 바둑 마스터하기(Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search)

이 논문은 “Hassabis”와 딥 마인드 팀이 개발한 “알파고”(AlphaGo)의 원리와 성과를 다루고 있습니다. “알파고”는 AI가 바둑 게임에서 인간 최고수를 이기도록 설계된 인공지능으로, 강화 학습과 신경망 그리고 “몬테카를로 트리 탐색”(Monte Carlo Tree Search) 기법을 결합한 방식으로 작동합니다. “알파고”는 이후 바둑뿐 아니라 다양한 복잡한 문제 해결에 AI를 적용할 수 있다는 가능성을 보여주었습니다.

 

1-3. 일반 강화 학습 알고리즘을 사용한 자기 플레이로 체스와 장기 마스터 하기(Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm)

이 논문은 “알파제로”(AlphaZero)의 개발을 다루고 있는데 “알파제로”는 체스, 장기(Shogi), 바둑과 같은 보드 게임을 스스로 학습하고 전략을 발견하는 AI입니다. 기존의 “알파고”와 달리 “알파제로”는 사람의 지도를 거의 받지 않고 오직 자기 놀이(self-play)를 통해 학습함으로써 독창적인 전략을 개발해 냈습니다. 이 연구는 범용 강화 학습 알고리즘을 통한 자가 학습 방식의 가능성을 보여주었고 AI가 특정 환경이나 도메인에 특화되지 않은 범용 AI로 진화할 수 있는 가능성을 제시했습니다.

 

1-4. 알파폴드: 생물학에서 50년 된 거대한 과제에 대한 솔루션(AlphaFold: A Solution to a 50-Year-Old Grand Challenge in Biology")

생물학 분야에서 중요한 성과를 기록한 “알파폴드”(AlphaFold) 연구는 단백질 접힘 문제를 해결한 AI에 관한 내용으로 단백질의 아미노산 서열을 통해 3차원 구조를 예측하는 과정을 설명하여 생물학 및 의약 분야에서 큰 반향을 불러일으켰습니다. “Hassabis”는 “알파폴드” 연구를 통해 인공지능이 생명과학의 난제를 해결하는 데 기여할 수 있다는 가능성을 증명했습니다.

2. 내용

2016년 인공지능(AI) 분야에서 한 획을 그은 사건이 있었습니다. 딥 마인드(DeepMind)에서 개발한 “알파고”(AlphaGo)가 세계 바둑 챔피언 “이 세돌” 9단과의 대결에서 4:1로 승리한 것입니다. 이 사건은 AI 기술의 발전뿐만 아니라 바둑이라는 고도의 전략 게임에서도 컴퓨터가 인간의 능력을 넘어설 수 있다는 사실을 입증하며 전 세계적으로 큰 충격을 주었습니다.

 

2-1. 알파고의 기본 구조

“Demis Hassabis”와 그의 팀은 “알파고”를 구축하기 위해 두 가지 핵심 기술을 결합했습니다. 그 기술은 “심층 신경망”(Deep Neural Networks)과 “몬테카를로 트리 탐색”(Monte Carlo Tree Search)으로 심층 신경망은 대량의 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 데 매우 유용한 기술이며 “알파고”는 이를 통해 바둑판의 상황을 분석하고 최적의 수를 예측했습니다. 반면 “몬테카를로 트리 탐색”은 게임의 다양한 수를 시뮬레이션하여 최적의 수를 찾아내는 알고리즘입니다. “알파고”의 훈련 과정에서 사용된 데이터는 주로 인간 프로 바둑 기사들의 기보였는데 이 데이터를 통해 AI는 수많은 바둑 수의 가능성을 학습하고 각각의 수가 주는 결과를 예측할 수 있는 능력을 발전시켰습니다. 그러나 “알파고”의 진정한 혁신은 그 후의 자가 학습(self-play) 과정에서 나타났습니다. “알파고”는 스스로 바둑을 두면서 새로운 전략을 발견하고 이를 통해 자신의 실력을 끊임없이 향상했습니다.

 

2-2. 바둑의 복잡성과 AI의 도전

바둑은 단순한 규칙에도 불구하고 그 변수가 너무 많아 AI에게는 극복해야 할 큰 도전이었습니다. 19x19 줄의 바둑판은 수백억 가지의 가능한 수를 만들어 내며 이로 인해 바둑은 "완전 정보 게임"이지만 여전히 매우 복잡한 게임입니다. 전통적인 방법으로는 모든 가능한 경우의 수를 고려할 수 없기 때문에 심층 신경망과 몬테카를로 트리 탐색의 결합이 필수적이었습니다.

 

2-3. 대중의 반응과 사회적 의미

“알파고”와의 대결은 전 세계의 주목을 받았고 AI 기술의 잠재력과 미래에 대한 논의를 촉발했습니다. 많은 사람들이 AI가 인간의 역할을 대체할 것인지에 대한 우려를 표명했지만 동시에 AI와 인간의 협력 가능성에 대한 기대감도 나타났습니다.” Hassabis”는 이러한 논의가 매우 중요하다고 강조하며 AI의 윤리적 사용과 안전한 발전에 대한 필요성을 언급했습니다.

 

2-4. 알파고 이후의 연구와 발전

“알파고”의 성공은 AI 연구에 새로운 이정표를 세웠으며 이후 딥 마인드는 “알파제로”(AlphaZero)라는 범용 AI 시스템을 개발하였습니다. “알파제로”는 체스, 장기(Shogi), 바둑 등 다양한 게임에서 자가 학습을 통해 최고의 전략을 개발할 수 있는 능력을 갖추고 있으며 이로 인해 AI가 특정 도메인에 국한되지 않고 범용적으로 작동할 수 있는 가능성이 열렸습니다.

 

3. 결론

“알파고”는 인공지능의 가능성과 한계를 넘어서 인간의 직관과 사고를 뛰어넘는 혁신적인 AI를 만들어낸 중요한 사례입니다. 바둑이라는 복잡한 게임에서 AI가 승리함으로써 우리는 AI가 단순한 계산을 넘어서 창의적이고 전략적인 사고를 할 수 있는 능력을 갖출 수 있음을 확인했습니다. 이러한 연구는 앞으로 AI가 인간의 삶을 어떻게 변화시킬 수 있을지를 보여주는 중요한 이정표가 되었으며 인공지능이 우리 사회에 미칠 수 있는 다양한 영향과 가능성에 대한 중요한 논의를 불러일으켰습니다. 이제는 AI가 과학, 의학, 환경 문제 해결 등 다양한 분야에서 어떻게 활용될 수 있을지를 기대하며 앞으로의 발전을 지켜봐야 할 때입니다.

 

 

 

 

"인간의 지능을 이해하고 그것을 모방하는 것이

인공지능의 궁극적인 목표입니다."(데미스 허사비스)