나는 바둑과 인공지능을 모두 이해할 수 있는 전 세계에서 몇 안 되는 사람 중 한 명이다. 이번 행사의 주인공인 알파고는 인공지능과 바둑이 만나는 지점의 이슈이다. 전 세계에 이 둘을 함께 연구하는 사람들이 얼마나 될 것이며 특히 우리나라 연구자는 몇 명이나 되겠는가? 게다가 기존의 바둑 인공지능들은 딥러닝과는 무관했으며 알파고는 차원이 다른 경지이다. 이번 행사에서 바둑과 인공지능의 교집합을 가진 사람이 절실히 필요했고 나는 그러한 관점에서 ‘전문가’로 불렸던 것이다. --- p.5

카스파로프가 딥블루에게 패했다는 사실은 인류가 전능한 컴퓨터한테 정복당했다는 상징적인 사건으로 받아들여져 많은 이들에게 경악과 슬픔을 안겨주었다. 또 당시 선진국의 사무실과 가정에는 컴퓨터가 많이 보급되어 있던 상황이라 많은 사람들이 컴퓨터의 강력한 계산 능력을 실감하고 있었고, 이들 중 일부는 아직도 인간이 계산과 관련된 체스에서 대등한 승부를 벌일 수 있다는 사실에 오히려 놀라기도 했다. 체스 컴퓨터 개발에 관여했던 사람들은 오랫동안 고대해왔던 목표가 마침내 달성된 것에 기뻐했고, 혹자는 이를 라이트 형제의 첫 비행이나 나사(NASA)의 달 착륙에 비유하기도 했다. --- p.57

알파고의 첫 번째 신경망인 ‘정책망policy network’은 ‘인간 고수라면 다음 수를 어디에 둘까’를 예측한다. 주어진 장면에서 다음 수가 어떻게 결정되는지, 즉 입력과 출력 사이의 관계를 도저히 간단한 함수로 표현할 수는 없지만 일련의 사고가 단계별로 진행되는 것 같으니, 알파고는 인공 신경망의 입력과 출력 사이에 다수(13개)의 중간층을 둔 심층 신경망Deep Neural Network, DNN을 채택했다. 앞서 바둑에서 ‘현재의 모양을 간략화해서 특징을 찾아내는 것’이 중요하다고 했는데, 이런 단계별 추상화에 적합한 심층 신경망이 바로 컨볼루션 신경망Convolutional Neural Network, CNN이다. --- p.97

그다음으로 구글은 왜 이세돌 9단을 상대로 골랐을까? 일단 구글이 공식적으로 밝힌 이유는, 지난 10년간의 세계 대회 성적으로 볼 때 이세돌 9단이 독보적이었다는 것이다. 사실이다. 중국의 커제 9단이 최근 세계 1인자로 부상했지만, 중국은 정치적인 문제로 구글 접속을 막아놔서 어려움이 있을 것이다. 이 밖에도 생각할 수 있는 것들은 우선 이세돌 9단의 기보가 커제 9단에 비해 압도적으로 많다는 점이다. 알파고를 이세돌 9단 맞춤형으로 학습시킬 수 있다. 또한 이세돌 9단은 초일류 기사들 중에서 상대적으로 초반 포석이 약하다고 평가받는데, 이를 발군의 중반전으로 극복하는 기사이다. 특히 승부호흡이나 흔들기는 역대 최강으로 꼽힌다. 상대의 심리도 잘 이용하고, 종종 시간 공격도 한다. 이런 이세돌 9단의 장점이 인공지능에게는 소용이 없다. --- pp.108-109

아마추어 바둑 팬들에게도 이세돌 9단의 패배는 매우 충격적이었다. 바둑은 컴퓨터가 인간을 이길 수 없는 단 하나 남은 보드 게임이라는 자부심이 깨진 것이다. 세상에서 최고인 줄 알았던 우리 아이가 실은 그렇지 않다는 것을 깨닫게 된 순간처럼. 인공지능에 대해 조금 알고 있는 팬들에게는 충격의 강도가 더했다. 그저 강력한 계산 능력에 의존해 무차별 탐색 기법으로 체스를 정복한 딥블루 때와는 차원이 다른 것이다. 경우의 수가 너무 많아 인간의 직관이 반드시 필요할 것이라고 생각해왔는데, 인공지능이 바로 그 직관을 흉내 냄으로써 바둑을 정복한 것이다.

<b>국제전기전자기술자협회 ‘젊은 우수공학자상’ 수상<br/>한국기원 공인 아마 5단이자 전자공학과 교수이며<br/>바둑과 인공지능 모두를 이해하는 전 세계에서 몇 안 되는 사람</b><br/><br/>신간 『바둑으로 읽는 인공지능』은 세기의 대결 이후 급부상한 ‘바둑’, 그리고 ‘인공지능’을 한자리에 소환하여 그 둘의 교집합을 한 권에 담아낸 책이다. 바둑에 관심이 많은 사람은 인공지능을 잘 모르고, 인공지능에 흥미가 있는 사람은 바둑에 문외한인 경우가 있다. 그런데 이들을 동시에 만족시킬 수 있다. 『바둑으로 읽는 인공지능』은 국제전기전자기술자협회(IEEE) ‘젊은 우수공학자상’ 수상(2013년), 전자공학과 교수이자 한국기원 공인 아마 5단의 아주대학교 감동근 교수가 말하는 인공지능과 인간의 대결을 담고 있다. (‘젊은 우수공학자상’은 매년 전 세계 35세 이하 과학자 가운데 연구 업적이 뛰어난 한 명에게 주는 상이다) <br/>실제로 저자는 이세돌과 알파고의 대결을 생방송으로 중계할 때 1국부터 5국까지 전 경기의 해설을 맡기도 했다. 바둑 전문가는 바둑 이야기만 하고 인공지능 전문가는 인공지능 이야기만 하는데, 두 분야를 모두 알고 있는 저자는 바로 ‘이세돌 vs 알파고’ 경기를 그 누구보다 쉽고 명확하게 설명하고 이해시켜줄 수 있는 ‘적임자’가 아닐 수 없다. 마치 고대 그리스인들이 장인이며 철학자이며 의사이며 예술가를 지향했듯이.<br/><br/><b>체스의 딥블루, 퀴즈의 왓슨, 그리고 바둑의 알파고<br/>아주 흥미로운 ‘인공지능과 인간의 대결’의 역사 </b><br/><br/>책은 앞부분에서 체스의 ‘딥블루’, 퀴즈의 ‘왓슨’, 바둑의 ‘알파고’ 등 인공지능의 역사를 통해 알파고 이전의 인공지능에 대해 자세히 설명한다. 체스를 비롯한 보드 게임은 인간의 다양한 지능적 활동 중에서 경우의 수는 많지만 게임의 규칙과 목표 자체는 간단하기 때문에, 컴퓨터의 계산 능력이 빛을 발할 수 있는 분야로 여겨져 수십 년 전부터 각종 인공지능 기술의 시험 무대가 되었다. 22세의 나이에 최연소 체스 세계 챔피언에 오르며 세계랭킹 1위 자리를 지켰던 역사상 최고의 체스 선수인 러시아의 개리 카스파로프를 1997년에 이긴 IBM의 체스 인공지능이 바로 딥블루(Deep Blue)이다. 책에서는 카스파로프와 딥블루의 대결과정을 소개하며 왜 카스파로프가 딥블루에게 패배했는지 경기의 장면도와 참고도를 통해 세세하게 분석하고 있다.<br/>저자 감동근 교수는 2007년 IBM 연구소에서 일했다. 퀴즈를 푸는 인공지능인 왓슨(Watson)은 자연어 처리와 대규모 데이터 분석 및 학습이 가능한 인지 컴퓨팅(cognitive computing) 시스템으로, 2011년 미국의 [제퍼디(Jeopardy)]라는 TV 퀴즈쇼에서 역대 최고의 출연자 두 명을 상대했다. 446만 달러의 역대 최고 상금을 획득한 사람과 74회 우승을 한 사람과의 대결에서, 인공지능 왓슨은 $77,147의 점수를 얻어 각각 $24,000과 $21,600의 점수를 얻은 두 명의 ‘인간’을 물리쳤다. 이러한 퀴즈 인공지능 왓슨의 이야기도 딥블루 못지않게 흥미롭다.<br/><br/><b>인공 신경망과 딥러닝 기법을 적용하여 <br/>인간 고수 못지않은 감각과 능력을 갖춘 알파고</b><br/><br/>그리고 바둑 인공지능인 알파고의 ‘A to Z’를 이야기한다. 알파고가 어떻게 탄생하게 되었는지, 경우의 수가 우주의 원자 수보다 많은 바둑에서 알파고는 어떤 방법을 통해 계산을 하는지(몬테카를로 탐색 기법), 인공 신경망과 딥러닝(deep learning) 기법이란 무엇인지, 수읽기는 기본이고 인간 고수 못지않은 감각(정책망)과 형세판단 능력(가치망)까지 갖춘 알파고의 능력 등 일반인들이 ‘알파고’에 대해 궁금해하는 모든 것들을 간결하고 알기 쉽게 정리하여 소개하고 있다.<br/>인공 신경망을 이용한 기계 학습(머신 러닝)은 인간의 뇌가 동작하는 방식에 관해 우리가 알고 있는 사실에서 영감을 받아 만든 것이다. 아직 ‘학습’을 거치지 않은 인공 신경망은 무작위로 설정한 가중치를 갖고 있다. 이를 갖고 입력값을 처리했더니 옳지 않는 출력값이 나왔다고 하면, 이 실수를 올바른 결과로 바로잡기 위해 가중치들을 조절하는 것이 인공지능의 ‘학습’ 과정이다. 반복되는 실수와 학습을 거칠수록 인공 신경망의 정확도는 향상된다.<br/>알파고의 첫 번째 신경망인 ‘정책망(policy network)’은 ‘인간 (바둑) 고수라면 다음 수를 어디에 둘까’를 예측한다. 이 정책망 덕분에 알파고는 인간 고수 못지않은 감각을 갖추게 됐다. 즉, 수읽기 과정에서 안 될 것 같은 수는 일찌감치 제외할 수 있게 된 것이다. 알파고는 또 하나의 신경망을 채택했는데, 바로 ‘가치망(value network)’이다. 종국까지 시뮬레이션 해보고 결과를 보는 대신에, 현재 장면으로부터 앞으로 몇 수만 진행시켜보고 그 상황에서 형세를 판단하는 것이다. 이 역시 인간이 바둑을 두는 방식이다. 체스 인공지능에서도 오래전에 도입된 아이디어이다. 이 가치망 덕분에 탐색 공간이 컴퓨터의 계산 능력으로 충분히 해결할 수 있는 수준으로 좁아졌다. 기존의 바둑 인공지능은 수읽기에만 의존하면서 정석 데이터베이스로 초반을 보완했다면, 알파고는 수읽기는 기본이고 인간 고수 못지않은 감각(정책망)과 형세판단 능력(가치망)까지 갖춘 것이다.<br/><br/><b>“알파고는 그때 왜 그 수를 두었을까?”<br/>1국부터 5국까지 이세돌 vs 알파고 기보 완전 해설</b><br/><br/>책의 3장 「세기의 대결, 알파고 vs 이세돌」에서는 무려 170여 쪽에 걸쳐 ‘이세돌 vs 알파고’의 구글 딥마인드 챌린지 매치 전 5국 기보에 대한 완전 해설을 수록하며 이세돌 9단과 알파고의 5국을 각 경기마다 하나하나 날카롭게 분석해놓았다. 1국 시작 전 이세돌 9단의 긴장하는 모습, 1국부터 3국까지 연패하는 이세돌 9단에 대한 담담한 묘사, 4국에서의 통쾌한 승리와 승리요인 분석, 5국에서의 아쉬운 패배 등 세세한 부분까지 다루고 있다. <br/>알파고가 일반 프로 기사들이 잘 두지 않는 수를 둔 이유, 알파고의 예상치 못한 수가 나중에 경기에 어떠한 파급효과를 미쳤는지 등에 대해 친절하고 알기 쉽게 설명한다. 실제 경기의 기보와 감동근 교수의 해설이 곁들여진 참고도를 비교해보는 것도 흥미롭다. 바둑을 아는 사람은 물론, 바둑에 대해 잘 모르는 사람들도 이해하기 쉽도록 자세한 설명과 함께 구성했으며, ‘바둑’과 ‘인공지능’ 두 분야에 걸쳐 있는 저자만이 이야기할 수 있는 독특한 해설은 읽는 재미가 쏠쏠하다. <br/><br/><b>‘알파고’ 그 이후,<br/>인공지능의 미래와 우리가 할 일</b><br/><br/>또한 책에서는 알파고 이후의 바둑, 그리고 인공지능의 미래와 우리가 할 일에 대한 깊은 고민도 함께한다. 알파고의 성취가 시사하는 바는, 바둑과 같이 모든 정보가 공개되고 목표와 규칙이 명확하게 정의된 문제라면 어떤 문제든지 풀어낼 가능성이 높은 인공지능이 탄생했다는 점이다. 그러나 이것을 컴퓨터가 인간의 고유한 직관과 통찰을 갖게 된 것으로 해석하는 것은 과도하다고 저자는 말한다. 인간이 세상을 살아가면서 부딪히는 문제들은 목표와 규칙이 명확히 정의되어 있지도 않고, 문제를 풀기 위해 필요한 모든 정보를 얻을 수 없는 경우가 대부분이기 때문이다.<br/>인간이 컴퓨터보다 뛰어난 점은 바로 상상력과 창의력이다. 그것이 두 개 이상의 분야에 걸쳐 있으면 더욱 좋다. 상상력(想像力)을 직역하면 어떤 모양을 떠올리는 능력이다. 상상력을 키우는 데는 독서가 최고이고 바둑도 큰 도움이 된다. 창의적인 생각은 멍하니 있을 때 많이 나온다. 그런데 한국의 현실은 어떠한가? 인공지능과 더욱 밀착해서 살아가야 할 미래의 우리 아이들에게, 여전히 문제지 열심히 풀게 해서 명문 대학에 보내는 것이 그들을 위하는 길인지 깊이 고민해야 한다고 저자는 털어놓는다.<br/>아울러 우리가 인간답게 산다는 것은 무엇이고, 우리 사회가 어떤 가치를 지향해야 할지 깊이 성찰해야 함을 이야기한다. 인공지능은 세상을 크게 바꿀 수 있는 기술이지만, 그 세상이 어떤 세상이 될지는 우리 손에 달려 있다고 말이다. ‘이세돌 vs 알파고’ 세기의 대결에서 인공지능과 우리의 미래까지 내다보는 저자의 통찰은, 『바둑으로 읽는 인공지능』이 지금 이러한 시점에서 우리에게 꼭 필요한 책이라는 여러 가지 이유 중 하나로 추가될 것이다.