알파고와 이세돌의 2016년 3월 서울 대국에서 사람들의 시선을 붙든 장면은 2국의 37수였다.
딥마인드는 이 수가 선택될 가능성을 1만분의 1이라고 설명했다. 당시 해설자들이 놀란 것은 단지 낯선 모양 때문만이 아니었다.
인간 기사들이 거의 두지 않을 법한 수였고, 알파고는 그 수로 2국 승리에 기여했다.
그 낯섦을 이해하려면 바둑이 인공지능에 얼마나 까다로운 문제였는지 볼 필요가 있다.
딥마인드는 바둑판의 가능한 배치가 10의 170제곱에 이른다고 설명했다.
당시 강한 바둑 프로그램도 인간 아마추어 수준에 머물렀다.
알파고는 다음 수를 고르는 신경망과 승자를 예측하는 신경망, 탐색 알고리즘을 결합했다.
전문가 대국을 익힌 뒤에는 자기 자신과 수천 번 대국하며 실수를 통해 배웠다.
이 방식은 기존 기보를 그대로 따라 두는 데 그치지 않고, 승산을 찾는 과정에서 익숙한 선택과 다른 수를 내놓을 수 있는 배경이었다.
37수의 의미는 ‘희귀한 수’라는 설명에만 있지 않다.
딥마인드는 이 수가 승리에 보탬이 됐으며, 오랜 바둑의 통념을 흔들었다고 평가했다.
사람의 직관으로는 거의 선택되지 않을 수가 실제 승리로 이어지면서, 바둑에서 좋은 수를 판단하는 방식도 다시 살펴보게 한 것이다.
다만 창의성이 기계에만 있었던 것은 아니다. 4국에서 이세돌은 78수로 흐름을 바꾸고 승리했다.
딥마인드는 이 수 역시 놓일 가능성이 1만분의 1인 드문 수로 소개했다.
알파고가 2국에서 보여준 낯선 선택과 이세돌의 78수는 모두 낮은 가능성의 수였지만, 각각 다른 대국에서 승리에 기여했다.
알파고는 결국 5번기를 4승 1패로 마쳤다.
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