바둑 AI의 진화와 기술: 인간과 인공지능의 전략적 대결

 

바둑은 인공지능 연구에서 가장 흥미로운 도전 과제 중 하나였습니다. 체스나 다른 보드게임에 비해 바둑은 경우의 수가 방대하며, 직관과 전략이 결합된 고도의 사고를 요구합니다. 그러나 최근 인공지능 기술의 발전으로 바둑 AI는 인간을 뛰어넘는 실력을 보여주며 새로운 혁신을 이끌어내고 있습니다. 이번 글에서는 바둑 AI의 발전 역사와 기술적인 원리, 그리고 활용 방안에 대해 자세히 알아보겠습니다.

 

1. 바둑 AI의 역사

 

1.1 초기 바둑 AI (1950~2000년대)

 

바둑 AI의 초기 형태는 체스 AI와 비슷한 방식으로 작동했습니다. 탐색 알고리즘(미니맥스 알고리즘, 알파-베타 가지치기)을 활용하여 가능한 모든 수를 계산하고 최적의 수를 선택했습니다. 하지만 바둑의 경우의 수는 체스와 비교할 수 없을 만큼 방대하여, 단순한 탐색 알고리즘만으로는 실질적인 대국이 어려웠습니다. 이 시기의 바둑 AI는 주로 아마추어 수준에 머물렀습니다.

 

1.2 Monte Carlo Tree Search (MCTS)의 등장

ML ❘ Monte Carlo Tree Search (MCTS)

 

2000년대 중반, Monte Carlo Tree Search(MCTS) 알고리즘이 개발되면서 바둑 AI의 강도는 크게 향상되었습니다. MCTS는 가능한 수를 모두 탐색하지 않고, 확률적 샘플링을 통해 최적의 수를 선택하는 방법입니다. 이 기술은 바둑의 복잡한 경우의 수를 효율적으로 처리하는 데 기여했습니다.

 

1.3 AlphaGo와 딥러닝 기반 AI의 등장

 

2015년, Google DeepMind가 개발한 AlphaGo는 바둑 AI의 혁명적인 전환점이 되었습니다. AlphaGo는 딥러닝과 MCTS를 결합하여 인간 프로 기사를 상대로도 승리할 수 있는 실력을 보여주었습니다. 특히, 2016년 이세돌 9단을 상대로 한 대국에서 4승 1패를 기록하며 세계를 놀라게 했습니다.

 

2. 바둑 AI의 핵심 기술

 

2.1 Monte Carlo Tree Search (MCTS)

 

MCTS는 바둑 AI의 주요 알고리즘 중 하나로, 다음과 같은 과정을 통해 작동합니다:

1. 시뮬레이션: 현재 가능한 모든 수를 무작위로 선택하여 여러 번 시뮬레이션을 진행합니다.

2. 결과 평가: 각 시뮬레이션의 결과를 분석하여 가장 높은 승리 확률을 가진 수를 선택합니다.

3. 트리 확장: 탐색 트리를 확장하여 더 많은 정보를 수집합니다.

 

MCTS는 단순히 계산 능력에 의존하지 않고, 확률과 통계를 활용하여 효율적으로 수를 선택합니다.

 

2.2 강화 학습

 

AlphaGo 이후의 AI들은 강화 학습이라는 방법을 통해 스스로 학습하고 발전합니다. 강화 학습은 AI가 스스로 수많은 대국을 반복하며 최적의 전략을 찾아가는 과정입니다. AlphaGo Zero는 인간의 기보 데이터 없이 오직 자기 대국(Self-Play)만으로 학습하여 AlphaGo를 압도하는 실력을 보였습니다.

https://deepmind.google/discover/blog/alphago-zero-starting-from-scratch/

 

2.3 딥러닝 신경망

 

딥러닝은 바둑 AI의 핵심 기술로, 두 가지 주요 신경망이 사용됩니다:

• 정책망 (Policy Network): 가능한 다음 수를 예측.

• 가치망 (Value Network): 현재 상태에서 승리 확률을 평가.

 

이 두 신경망은 함께 작동하여 효율적이고 전략적인 의사결정을 가능하게 합니다.

 

3. 주요 바둑 AI 소개

 

3.1 AlphaGo 및 AlphaGo Zero

 

AlphaGo는 딥러닝과 MCTS를 결합하여 개발된 최초의 상업적 바둑 AI입니다. 이후 출시된 AlphaGo Zero는 인간 기보 없이 강화 학습만으로 훈련되었으며, AlphaGo를 압도하는 실력을 보여줬습니다.

 

3.2 Leela Zero

 

Leela Zero는 AlphaGo Zero의 오픈소스 버전으로, 누구나 다운로드하여 사용할 수 있습니다. 사용자 커뮤니티가 데이터 학습에 기여하여 지속적으로 발전하고 있습니다.

 

3.3 KataGo

 

KataGo는 Leela Zero의 기능을 확장한 AI로, 더욱 정교한 학습 방법과 다양한 실험적 기능을 제공합니다. 특히 집 계산 및 대국 분석에 뛰어난 성능을 보입니다.

 

4. 바둑 AI의 활용

 

4.1 학습 도구

 

바둑 AI는 인간 플레이어가 자신의 실력을 분석하고 향상할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 잘못된 수를 지적하거나 더 나은 수를 추천하여 실력을 키우는 데 유용합니다.

 

4.2 대국 분석

 

프로 기사들은 바둑 AI를 활용해 자신의 대국을 분석하고 전략을 연구합니다. 복잡한 수읽기와 장기적인 전략을 평가하는 데 AI의 도움을 받을 수 있습니다.

 

4.3 AI와의 대국

 

다양한 난이도의 AI와 대국하며 자신의 실력을 시험할 수 있습니다. 초보자부터 프로까지 다양한 수준에서 AI와 대국이 가능합니다.

 

5. 바둑 AI를 만드는 방법

 

5.1 기본적인 바둑 AI

 

1. 보드 구현: 19x19의 바둑판과 돌을 관리하는 데이터 구조 설계.

2. 기본 규칙 구현: 착수 금지, 자살 수, 포획 등 기본 규칙 작성.

3. 탐색 알고리즘: MCTS와 같은 간단한 알고리즘 활용.

 

5.2 고급 바둑 AI

 

1. 딥러닝 모델 설계: TensorFlow, PyTorch 등으로 신경망 구성.

2. 강화 학습: 자기 대국을 통한 데이터 수집 및 학습.

3. GTP (Go Text Protocol): 기존 바둑 엔진과의 상호작용을 위한 표준 프로토콜 사용.

 

 

바둑 AI는 단순한 대국 도구를 넘어, 인공지능 연구의 진보를 상징합니다. AlphaGo와 같은 바둑 AI는 강화 학습과 딥러닝의 가능성을 증명하며, 다양한 분야에 응용될 수 있는 기회를 열었습니다. 오늘날 누구나 오픈소스 바둑 AI를 다운로드하고 활용할 수 있는 시대가 되었습니다. 

 

참고자료:

• Leela Zero GitHub

• KataGo GitHub

• Google DeepMind의 AlphaGo 논문