컴퓨터(인공지능) 바둑의 두가지 한계

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여기서 둬서 바둑 끝날 때까지 정확도 94% 맞춰라 챌린지하면 여기서 정확도 94% 맞추기 누가 가능하겠냐고 ㅋㅋㅋㅋ정확도 94%가 개나소나 하는거냐?양단수 맞든 말든 젖히는거 일감이고?지랄을 해라. 작성자 : 75%

컴퓨터(인공지능) 바둑의 두가지 한계

코코넛(59.18) 2013.03.23 19:16:11

조회 2892 추천 35 댓글 28

1. 팻감에 대한 인지 부족

바둑 인공지능에서 가장 큰 문제점이 바로 팻감에 대한 부분이다.

최근 가장 뛰어나다고 평가받는 인공지능 프로그램인 '젠'이나 '크레이지 스톤'을 보더라도 팻감의 의미 자체를 이해하지 못하는 것 같다.

그저 단순히 사활의 방향만을 염두한채로(팻감이 진행될 때) 착수 금지의 수를 제외한 최선의 수만 찾을 뿐이다, 얼핏 보면 그것이 팻감 자체로 활용될 수 있으므로 컴퓨터가 팻감을 이해했다라고 착각하기 쉬우나, 보통 팻감은 부분적 악수교환이 이루어지지 않고서는 진정한 팻감이라 말하긴 어렵다.

만약 패를 제외한 곳에서의 최선의 한 수가 팻감이 된다면, 우리는 보통 그것을 '손해없는 팻감'이라고 규정하고, 악수교환이지만 팻감으로 사용하는 경우에는 보통 '팻감' 아주 악수인 경우에는 '악수 팻감'이라고 한다.

하지만 보통은 '악수 팻감'이라는 말은 잘 사용하지 않는데 이유인 즉슨 패라는 시스템 자체가 어느 한 쪽에서 손해를 보지 않고는 취하지 못하는 시스템이기 때문이다. (물론 꽃놀이 패인 경우는 상황에 따라 해석이 조금 다르다)

문제는 이 인공지능이 '손해없는 팻감'만 사용할 뿐

'손해를 보는 팻감'은 전혀 사용할 줄 모른다는 것.

그나마 최근들어 일반적인 단수 교환 팻감은 사용하는 것 같지만, 이건 손해를 보는 팻감으로 규정하기 어렵다.

2. 두터움에 대한 인지 부족

두 번째 문제는 인공지능은 두터움에 대한 인지가 부족하다는 것.

인공지능과 바둑을 두다보면 정석 선택 과정에서는 실리쪽으로 선택하기도 하고, 두터움쪽으로 선택하기도 하지만 이것은 두터움에 대한 이해에서 비롯되는 것이 아니라 그것 자체가 이미 정석이기 때문에 정석 데이터를 읽어내는 것에 불과하다.

특히 바둑의 중반 이후에서 두터움에 대한 이해력이 부족하다는 것이 여지없이 드러나는데

젠 같은 경우 상대방의 약한 돌이 있으면 무조건 잡으러 가는 것이 단적인 예가 된다.

이를 두고 "컴퓨터는 역시 수읽기가 뛰어나!"라고 말할 수도 있는데, 반대로 말하면 두터움에 대한 이해가 떨어지는 것.

보통 집에서 앞서는 경우 두터움을 이용해 상대 돌을 압박하면서 더욱더 두터움을 키우거나 집을 넓히는 작전으로 가는 것이 일반적이다.

무조건 잡으러 가는건 상황이 여의치 않을 때 문제고, 유리한데도 일부러 잡으러 가면서 리스크를 동반할 필요는 없기 때문에.

근데 컴퓨터는 당장 집만 보고 있으므로

그래서 요즘 젠이나 크레이지 스톤 형세판단 기능을 살펴보면, 두터움도 일정부분 집으로 환산하여 컴퓨터에게 인식하게끔 하지만

문제는 반대의 경우가 발생했을 때

(즉, 두터움이 전혀 집으로 환산되지 못했을 때)

컴퓨터는 또 착오를 일으키며 이상한 수순을 보여준다.

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