▲2016년 3월, 이세돌이 인공지능 바둑프로그램 알파고와 '세기의 대결'을 펼친 끝에 1-4로 패해 충격을 줬다.
최근 미국의 파이낸셜타임스 보도에 따르면 미국의 한 아마추어 바둑기사 켈린 펠라인(Kellin Pelrine)이 AI 바둑의 허점을 찾아내 AI와의 대국에서 승리를 거뒀다며 'AI, 7년 만에 바둑에서 인간에게 졌다'라는 제목으로 보도했다.
프로그램을 설계한 캘리포니아 리서치 회사인 FAR AI의 CEO인 아담 글리브(Adam Gleave)는 "우리가 이 시스템을 활용하는 것은 놀라울 정도로 쉬웠다"라고 말했다. 그는 인간이 사용할 수 있는 잠재적인 약점을 찾기 위해 소프트웨어가 KataGo와 100만 번 이상의 게임을 했다고 덧붙였다.
켈린 펠라인은 승리 전략에 대해서 "완전히 사소하지는 않지만 인간이 배우기에 매우 어렵지는 않다"고 설명했다. 그는 또 다른 최고 바둑 시스템인 릴라제로(Leela Zero)를 상대로 이기기 위해 이 방법을 사용했다고 주장했다.
그는 정상급 바둑 프로그램 릴라제로와 15판을 두어 14판을 이겼다. 릴라제로는 중국의 절예, 골락시 등과 비슷한 수준의 인공지능 프로그램으로 중국 정상급기사들이 절예와 바둑을 둘 때 기본적으로 2점을 깔고 대국한다. 당연히 세계정상급 중국기사라도 호선으로는 절예의 상대가 되지 않는다.
그가 14판의 대국을 통해 찾았다는 AI 릴라제로의 약점은 그가 찾은 것이 아니라 허점을 찾고자 또 다른 컴퓨터를 통해서 카타고와 100만 판 넘게 바둑을 둔 끝에 결국 허점을 찾아냈다고 한다. 카타고는 또 다른 바둑 프로그램으로 중국 프로기사들이 절예보다 낫다고 평가하는 AI바둑프로그램이다. 어느 쪽이 강하든 모두 기본적으로 몬테카를로 알고리즘을 사용한 AI에서 파생된 것으로 만약 허점이 있다면 다른 AI에도 똑같은 허점이 있는 것이다.
어떤 허점인지는 구체적으로 알려지진 않았지만 14판을 이긴 켈린 펠라인의 표현에 따르면 그 허점은 아주 명확한 것은 아니지만 알고 나면 조작이 아주 어려운 것은 아니다. 적어도 아마추어 중급 정도의 실력이라면 누구나 할 수 있는 정도라고 한다. 간략하게 말하면, 성동격서 공격 방식으로 여러 곳에서 전투를 벌이면 컴퓨터의 알고리즘은 수습하지 못하고 문제를 일으킨다는 것이다.
이를 보도한 기사는 이세돌이 알파고에게 패한 뒤 인간이 패배를 인정했는데, 지금 상황을 보니 아직 패배를 인정하기에는 너무 이르다고 말했다. 아쉽게도 기보가 없어서 사람들은 믿을 수 없다는 입장이며 도대체 어떻게 이겼다는 것인지 알 수가 없는 상황이지만 그는 곧 기보를 공개하겠다고 말했다.
이에 최근 드디어 기보를 공개했다. 그가 말한 14판의 기보는 아니지만 14판에서 켈린 펠라인이 사용한 전술은 한 대의 컴퓨터가 카타고를 상대로 100만 판을 상대한 후 찾은 허점을 바탕으로 둔 기보이기에 의미가 있다.
쉽게 말해 바둑판 여기저기에 두면서 죽은 돌을 몇 개씩 만든다. 그러면 AI는 죽은 돌이라고 판정한 후 더 이상 그곳을 중시하지 않게 되고 다른 곳을 살핀다. 이 전술의 주된 수단은 이 몇 개의 죽은 돌을 이용하여 오히려 상대의 돌은 포위하는 것이다. 기보에서처럼 백은 포위되기 이전에 상대의 돌이 죽었다고 단정하고 연결되어 있지않아 포위를 당할 상황이라고 생각하지 않게 되어 오히려 잡히는 상황이 되어버린다.
그림과 같이 백이 흑에게 포위당하기 전에 흑이 포위하는 데 사용한 돌(중앙의 흑 13개)이 모두 죽은 돌임을 알 수 있다. 기보를 보면 포위망이 점차 한 수 한 수 조여 와도 백은 자신이 처한 위험을 전혀 인식하지 못하고 있고, 봉합되는 한 걸음 한 걸음, 백은 자신을 향해 조여오는 돌을 모두 죽은 돌로 인식해 전혀 자신의 위험을 느끼지 못하고 다른 곳에서 큰 곳을 찾는 행마를 보이고 있다.
백이 오히려 역으로 포위 당한 이후의 상황에서 백은 이미 돌을 살리기에 늦었다. 이런 상황은 굳이 예를 들자면 인간끼리의 대국에서 완패한 한 쪽이 계가를 거부하고 계속해서 남의 땅에 돌을 놓으며 몽니를 부리면 고수가 이길 수 없어 돌을 던진 꼴이라고나 할까. [기보다운로드]
하지만 한편으론 'AI도 완벽하지 않구나'라는 안도감도 함께 들면서 서양에서 재미있는 연구를 했다는 점에서 의미를 둘 수 있다. 카타고의 허점은 켈린 펠라인의 전술이 너무 비정상적인 방법이라 AI가 관련 데이터를 학습한 적이 없어 알고리즘에 따라 사고를 하다 보니 이런 허점을 전혀 인식하지 못한 것으로 추정된다.
이 전술은 인간에게는 통하지 않는 수법이다. 하지만 AI 바둑의 이 허점을 보강하기는 쉽지 않다. 현재의 AI 프로그램은 모두 자가학습을 하기 때문에 스스로 이런 함정을 만들 생각을 하지 않고 또 이미 죽은 몇 개의 돌들이 연합하여 포위망을 구성할 확률은 너무 적기 때문이다.
AI 바둑은 통계를 기반으로 한 바둑 실력이 뛰어난 것은 사실이지만 '바둑을 안다'라고 할 수는 없고 자가학습한 대로만 돌을 놓는다는 표현이 맞겠다. 겪어보지 못한 상황에 대해서는 전혀 제대로 된 반응을 하기 어렵다. 그런 면에서 현재의 AI는 진정한 인간의 감성적 '지능'과는 거리가 멀다.
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