알파고 37수는 왜 예상 밖이었나…5선과 1만분의 1 확률

2016년 3월 10일 서울에서 열린 이세돌과의 제2국에서 알파고는 바둑판 5선에 37수를 뒀다.

당시 전문 해설진에게도 실수처럼 보일 만큼 낯선 수였다. 알파고는 이 판에서 승리했고, 37수는 승리에 힘을 보탰다.

전체 5번기는 4승 1패로 마쳤다.

‘1만분의 1’은 실제 대국 기록을 세어 계산한 빈도가 아니다.

알파고의 정책 네트워크가 사람 프로 기사의 선택을 추정했을 때, 37수를 고를 확률이 약 1만분의 1이었다는 뜻이다.

따라서 사람이 둘 수 없는 수라는 의미가 아니라, 사람의 통상적인 선택으로는 매우 드물다고 평가된 수다.

5선에 놓인 이 수는 당시 해설진에게 예상하기 어려운 선택이었다.

알파고의 수 선택에는 정책 네트워크와 가치 네트워크, 탐색 알고리즘이 함께 관여했다.

정책 네트워크는 다음 수를 고르고, 가치 네트워크는 승자를 예측했으며, 탐색 알고리즘은 가능한 수를 살폈다.

알파고는 처음에 전문가 기보를 학습한 뒤 여러 버전의 자신과 수천 차례 대국하며 실수에서 배웠다.

이처럼 신경망과 탐색을 결합한 방식은 사람에게 드문 수를 선택할 수 있었던 배경이다.

당시 바둑은 가능한 판의 배치가 10의 170제곱에 이르는 복잡한 게임으로 여겨졌다.

오랜 연구에도 가장 강력한 컴퓨터 바둑 프로그램들은 아마추어 수준에 머물렀다. 드문 수가 알파고만의 것은 아니었다.

이세돌도 제4국에서 1만분의 1 확률로 두어질 수 있는 수로 소개된 78수를 두어 그 판에서 이겼다.

이후 여러 수준의 바둑 선수들이 두 수를 살펴봤다.

이 대국에서 알파고는 컴퓨터 바둑 프로그램으로는 처음으로 최고 등급인 프로 9단 자격을 받았다.