2016년, 알파고는 이세돌 9단을 상대로 바둑에서 역사적인 승리를 거두며 인공지능(AI)의 가능성을 세상에 널리 알렸다. 이 놀라운 승리의 배경에는 알파고의 철저한 공부와 끝없는 연습, 그리고 딥러닝 기술이 있었다. 이 글에서는 알파고의 성공 비결을 차근차근 살펴보자.
알파고의 철저한 공부: 인간을 넘어선 학습
알파고의 성장은 그저 프로그램 몇 줄로 이루어진 것이 아니었다. 알파고는 오랜 시간 동안 인간이 두었던 바둑 대국의 기보(棋譜)를 학습했다. 기보는 바둑을 두는 모든 과정을 기록한 일종의 데이터베이스로, 인간의 바둑 역사를 담고 있는 소중한 자료였다. 알파고는 이 기보를 통해 40만 개 이상의 대국을 분석했다. 이는 수십 년간 바둑의 흐름과 패턴을 깊이 이해하고, 이를 바탕으로 바둑판 위에서 이기는 전략을 체득하는 데 중요한 역할을 했다.
특히 알파고는 인간이 두었던 기보에서 승률을 계산하는 방식으로 학습을 진행했다. 바둑의 한 수 한 수가 승률에 어떤 영향을 미치는지를 실시간으로 계산하며 매 순간 가장 높은 승률을 보장하는 수를 찾아내는 방식이었다. 이는 인간이 바둑을 두는 방식과는 차원이 다른 계산 능력을 필요로 했으며, 알파고는 이를 통해 인간의 사고를 뛰어넘는 수를 만들어낼 수 있었다.
알파고의 끝없는 연습: 실전으로 다져진 강력함
공부뿐만 아니라 알파고는 실전 연습에도 엄청난 노력을 기울였다. 알파고는 무려 3000만 번 이상의 바둑 대국을 스스로 수행하며 실전 경험을 쌓았다. 이 대국들은 모두 알파고 내부에서 이루어진 것이었으며, 서로 다른 버전의 알파고끼리 경쟁하며 각각의 약점과 강점을 파악하고 이를 보완하는 과정을 거쳤다.
이러한 끊임없는 연습은 알파고가 인간이 따라올 수 없는 수준으로 바둑을 이해하고 대처할 수 있게 만들어주었다. 사람은 3000만 번의 대국을 실전에서 두어볼 수 없지만, 알파고는 이를 단시간에 모두 경험하고, 매번 최적의 전략을 학습할 수 있었다. 알파고의 이러한 연습은 단순한 시뮬레이션이 아니라 실제 실전과 같은 환경에서 이루어진 것이었기에 그 효과는 배가되었다.
딥러닝: 승부의 핵심, 깊고 끊임없는 학습
알파고의 성공에서 빠질 수 없는 중요한 요소는 바로 딥러닝(Deep Learning)이다. 딥러닝은 컴퓨터가 데이터를 분석하고, 스스로 학습하여 패턴을 찾아내는 방법으로, 사람이 수작업으로 코딩할 수 없는 복잡한 문제들을 해결하는 데 필수적인 기술이다. 알파고는 이러한 딥러닝을 바둑에 적용하여 끊임없이 배우고, 또 연습했다.
딥러닝의 핵심은 단순히 배우는 것에 그치지 않는다. 알파고는 수없이 많은 바둑 대국을 통해 깊이 있는 학습을 반복하며, 자신이 이전에 두었던 수와 상대의 수를 분석했다. 이 과정에서 패턴을 파악하고, 승률을 높일 수 있는 방법을 찾아내는 것이 딥러닝의 궁극적인 목표였다.
또한 알파고는 딥러닝을 통해 매번 새로운 데이터를 받아들이고 이를 통해 실력을 더욱 높여갔다. 바둑의 승부는 결국 얼마나 더 깊이 배우고, 얼마나 많은 경우의 수를 미리 대비할 수 있느냐에 달려 있었다. 이 점에서 알파고는 인간과는 비교할 수 없는 학습 능력과 계산 능력을 바탕으로 승부를 결정지었다.
