알파고와 이세돌의 5번기, 서울 대국은 왜 AI의 분기점이 됐나

알파고와 이세돌의 5번기는 2016년 3월 서울에서 열렸고, 최종 전적은 알파고의 4대 1 승리였다. 인간 최정상급 기사와 인공지능의 대결이라는 관심을 넘어, 기계가 바둑에서 새로운 수를 찾아내고 승부를 가른 사건으로 주목받았다. 대국은 전 세계 2억 명 이상이 지켜봤다.

바둑은 가능한 판의 형태가 10의 170제곱에 이르러, 알려진 우주의 원자 수보다 많다고 소개될 만큼 복잡하다. 체스보다 구골 배 복잡하다는 설명도 있다. 알파고가 나오기 전 컴퓨터 바둑 프로그램은 수십 년간 개발됐지만 실력은 아마추어 수준에 머물렀다. 가능한 수를 평가하는 일과 인간의 직관·창의성을 구현하는 일이 어려웠기 때문이다.

딥마인드는 다음 수를 고르는 정책 신경망과 승자를 예측하는 가치 신경망을 결합했다. 알파고는 먼저 전문가들의 기보를 학습한 뒤, 서로 다른 버전의 자신과 수천 차례 대국하며 실수를 통해 실력을 높였다. 전문가 기보를 모방하는 데 그치지 않고 자기 대국으로 개선하는 강화학습이 핵심이었다.

가장 극적인 사례는 2016년 3월 13일 서울 포시즌스호텔에서 열린 제4국이다. 알파고는 앞선 세 판을 이겨 이미 5번기 우승을 확정했지만, 이날 흑을 잡고 이세돌에게 패했다. 이세돌은 백으로 180수 만에 불계승을 거뒀다. 딥마인드는 이세돌의 78수가 흐름을 바꿨다고 설명했으며, 대국 해설자들은 알파고의 79수를 실수로 평가했다.

알파고는 제2국에서 1만 번에 한 번 나올 법한 37수를 두어 승리했고, 제4국에서는 이세돌의 78수가 비슷하게 드물고 창의적인 수로 평가됐다. 이 승부로 알파고는 컴퓨터 바둑 선수 최초로 최고 등급인 프로 9단을 인정받았다. 딥마인드는 대국의 성과를 신경망과 강화학습이 복잡한 문제에 적용될 수 있음을 보여준 사례로 설명했다.