알파고(AlphaGo)의 인공지능 알고리즘 분석

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알파고(AlphaGo)의 인공지능 알고리즘 분석

구글 DeepMind가 바둑 인공지능 프로그램 AlphaGo를 공개한지 한 달의 시간이 흘렀다.

유럽 바둑챔피온인 판후이 프로 2단을 꺾고, 세계 바둑챔피온 이세돌 프로 9단에게 도전장을 냈다.

아직까지 많은 전문가들이 이세돌 9단의 우세를 점치고 있으나, 도전자인 AlphaGo가 챔피온이 되는 날이 머지않을 것으로 전망했다.

판후이와 대국 당시, 심판과 전문 프로기사들 역시 AlphaGo의 바둑이 사람과 크게 다르지 않다고 평했다.

인공지능 바둑프로그램이 인간을 넘어서는 초읽기가 시작된 것이다.

그렇다면 “어떻게 사람처럼 바둑을 두는 것이 가능한가?”에 대한 자연스러운 물음을 하게 된다.

AlphaGo가 기존 바둑프로그램의 한계를 뛰어 넘은 핵심을 더 깊게 이해할 필요가 있다.

본 보고서는 AlphaGo의 인공지능 알고리즘을 더 이해하기 쉽게 전달하는 것을 목표로 한다. AlphaGo에 대한 막연한 궁금증을 풀기위해서 인공지능 게임 알고리즘의 핵심인 게임 트리 알고리즘부터 살펴보고자 한다.

원문 :
AlphaGo의 인공지능 알고리즘 분석 [소프트웨어정책연구소 2016.03.04]