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이세돌과 알파고의 대결을 2국까지 본 소감
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- 2021.08.23 - 22:43 2016.03.10 - 19:08 1022 8
전에 쓴 글 http://www.allcalc.org/13507 에서는 종합예측으로 "인간 챔피언이 컴퓨터 챔피언을 이기는 마지막 경기가 될 것!"이라고 했습니다. 하지만 그마저도 낙관이었던 것일까요? 벌써 2연패중입니다. "패패승승승"이 나올 수 있을까요?
우선... '알파고의 성장이 눈부시다'는 점은 그 누구도 부인할 수가 없겠습니다. 마지막 공식시합이 불과 5개월 전이었는데, (평범한 수준?의) 프로초년생에서 최상급 프로기사보다도 한수 위인 수준까지 올라온 것이라고 봐야합니다.
수를 봐도 어디 하나 약점이 보이지 않습니다. 포석, 형세판단, 사활, 마무리 등 모든 부분에서 완벽해 보입니다. '완벽'이라는 단어를 쓰기에 어딘가 어색해 보이기도 하지만, 그것은 나쁜 수를 두기 때문이 아니라 인간바둑과 다른 수를 두기 때문일 뿐입니다. 바둑 해설자들이 말하기로는 '악수'도 나온다고 하는데, 과연 그것이 악수였을까요? 알파고가 종종 "인간 프로기사가 생각할 수 없는" 수를 날카롭게 두기도 하는데... 그렇게 인간이 생각하지 못하는 여러 날카로운 수들을 스스로 견제하기 위해서 "인간이 보기에는 좋지만 실제로는 악수인 수를 피하고, 대신에 인간이 보기에는 악수이지만 결국엔 최선인 수"를 선택한 것은 아니었을까요?
수의 가치를 0%(자충수)부터 100%(최선의 수)라고 할 때, 프로바둑기사가 80~100%의 수를 두고 그 평균이 90% 정도라고 한다면, 알파고는 90~100%의 수를 두고 그 평균은 95% 수준은 두는 것으로 보입니다. 인간이 첫 수부터 마지막 수까지 완벽한 수를 두지 못하는 이상 이길 방법이 없어 보입니다. 2시간에 초읽기 3회 제한 속에서 첫수부터 마지막 수까지를 완벽한 수로만 둘 수 있는 인간이 있을까요?
아직 3판이 더 남아 있지만... 이미 승부는 결정되어 있는 듯 합니다.
앞으로 지켜 보아야 할 것들.
- 현재의 알파고 시스템을 가정용 PC에 적용시켰을 때의 기력은 어느정도일까?
- 알파고 시스템은 앞으로 어디까지 개선될 수 있을 것인가? (=바둑의 끝은 어디일까? 사람은 거기에서 얼만큼 떨어져 있을까?)
- 알파고가 얼마나 소형화될 수 있을 것인가? (=평범한 개개인이 한달월급 정도를/한달월급의 반 정도를/한달월급의 1/10 정도를 투자해서 현재 대국중인 알파고 시스템 수준을 구현할 수 있는 때는 언제가 될 것인가?)
- 인간 이상의 능력을 가진 바둑선생을 갖게 된 바둑계에는 과연 어떤 지각변동이 있을까?
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세상의모든계산기
과거 알파고 논문에 따르면 https://gogameguru.com/i/2016/03/deepmind-mastering-go.pdf
최적화 싱글 머쉰(40쓰레드, 48CPU, 8GPU)과 Distributed System 과의 ELO 차이가 불과 300 정도에 불과한 것을 알 수 있다.
* 프로기사 ELO
이세돌 사범 3500 후반대,
커제 3600 초반
다른 프로기사 3400~3500 정도이러한 격차가 지금도 유지된다고 하면, 평범한 개인이 최상위프로기사급의 실력을 가진 알파고를 돌릴 수 있는 하드웨어를 가지는 것은 그리 어려운 일이 아닐 것으로 판단된다. 취미생활로 "천만원" 정도를 쓰는 일은 지금도 빈번하니까...
문제는 소프트웨어인데... 과연...
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세상의모든계산기
다시 보니 Single Machine 이 단순한 Single Machine 이 아닐 수도 있겠습니다.
Single Machine 하나가 48CPUs + 8GPU 로 적혀 있는데, 코어수가 12*4 라는 것인지, 시중에 판매되는 단위로서 CPU 를 말하는 것인지 확실치가 않습니다.
가장 가능성이 높은 것은 "인텔 제온 E5-2690V3(하스웰-EP, 도데카 코어) × 2" 같습니다.
(2 CPU, 24 CORE, 48 Threads) -
세상의모든계산기 님의 최근 댓글
2^x = x^2 의 해 https://h30434.www3.hp.com/t5/Tablets-and-Mobile-Devices-Archive-Read-Only/hp-prime-calculator-Cannot-Solve-simple-equation/td-p/3606687 2025 10.20 수치해석 방법 method 를 강제로 선택할 수 있으면 좋을텐데... 위의 스샷을 보면 되는 듯 하면서도 아래 스샷을 보면 안되는 것 같기도 합니다. solve(Expr,[Var]) csolve(LstEq,LstVar) nSolve(Expr,Var,[Guess or Interval],[Method]) deSolve(Eq,[TimeVar],FncVar) linsolve(LstLinEq,LstVar) fsolve(Expr,Var,[Guess or Interval],[Method]) 2025 10.17 종합해서 답변을 드리면 HP Prime 에 solve 에서 변수명에 구간을 입력하면 수치해석 방식으로 bisection 을 사용함. 이 bisection 방식은 해의 좌-우 부호가 서로 바뀌어야만 해를 인식하고 해의 좌-우 부호가 같으면 해를 인식하지 못합니다. 이 때문에 본문 sin 의 예나 아래 사진의 예에서는 해를 인식하지 못하는 것으로 보입니다. 2025 10.17 Gemini-2.5-pro 답변 ✦ 현대 컴퓨터 대수 시스템(CAS) 계산기에 탑재된 solve 기능의 일반적인 내부 동작 원리에 대해 설명해 드리겠습니다. 현대 CAS의 solve 기능은 단순히 하나의 알고리즘으로 작동하는 것이 아니라, 마치 '순수 수학자'와 '문제 해결 공학자'가 협력하는 것처럼, 여러 단계에 걸친 정교한 '하이브리드(Hybrid)' 방식으로 동작합니다. solve 함수의 작동 과정 1단계: 기호적 해법 (Symbolic Solver) - '순수 수학자'의 접근 계산기는 가장 먼저 방정식을 대수적으로, 즉 정확한 수학적 해를 찾으려고 시도합니다. 이 단계는 마치 사람이 공식을 이용해 문제를 푸는 과정과 같습니다. 1. 방정식 분석: solve 명령을 받으면, 시스템은 먼저 입력된 방정식의 구조를 분석합니다. (예: 이것이 다항식인가? 삼각방정식인가? 로그방정식인가?) 2. 규칙 기반 풀이: 분석된 구조에 따라, 시스템은 내장된 방대한 수학 규칙 라이브러리를 적용합니다. * 선형/이차 방정식: ax+b=c 나 ax²+bx+c=0 같은 형태는 이항, 인수분해, 근의 공식 등을 이용해 즉시 풉니다. * 고차 다항식: 인수분해, 조립제법 등의 규칙을 적용하여 유리수 해를 찾습니다. * 삼각방정식: sin(x) = 0.5 와 같은 경우, x = nπ + (-1)ⁿ * (π/6) 와 같이 주기성을 고려한 일반해 공식을 적용합니다. * 기타: 로그, 지수 법칙 등 해당 방정식에 맞는 대수적 풀이법을 총동원합니다. 3. 결과: 이 단계에서 해를 찾으면, 1.414... 와 같은 근사값이 아닌 √2 나 π/3 와 같은 정확한 기호 형태의 해를 반환합니다. > 강점: 수학적으로 완벽하고 정확한 해를 제공합니다. > 한계: 대수적인 풀이법이 알려져 있지 않은 방정식(예: cos(x) = x 또는 eˣ = x+2)은 풀 수 없습니다. --- 2단계: 수치적 해법 (Numerical Solver) - '문제 해결 공학자'의 접근 만약 1단계의 '순수 수학자'가 "이건 공식으로 풀 수 없어"라고 결론 내리면, solve 기능은 포기하지 않고 2단계인 '문제 해결 공학자'에게 문제를 넘깁니다. 이 단계의 목표는 정확한 해는 아니더라도, 매우 정밀한 근사해를 찾는 것입니다. 1. 반복적 탐색: 수치적 해법은 방정식을 직접 푸는 것이 아니라, 해가 있을 만한 지점에서부터 시작하여 반복적인 계산을 통해 해에 점점 더 가까워지는 방식을 사용합니다. * 적당한 값을 추측해서 대입해 봅니다. * 결과가 0보다 큰지 작은지에 따라, 다음 추측값을 어느 방향으로 수정할지 결정합니다. * 이 과정을 수없이 반복하여 오차가 거의 0에 가까워질 때까지 해를 좁혀나갑니다. 2. 핵심 알고리즘: 이때 사용되는 대표적인 알고리즘은 다음과 같습니다. * 뉴턴-랩슨법 (Newton-Raphson Method): 미분(접선)을 이용하여 매우 빠른 속도로 해에 수렴하는 강력한 방법입니다. * 이분법 (Bisection Method): 해가 존재하는 특정 구간을 계속 절반으로 나누어 범위를 좁혀나가는 방식으로, 속도는 느리지만 안정적으로 해를 찾을 수 있습니다. 3. 결과: 이 단계가 성공하면, 시스템은 0.739085133215 와 같이 소수점 아래 여러 자리까지 표현되는 매우 정밀한 부동소수점 형태의 근사해를 반환합니다. > 강점: 대수적으로 풀 수 없는 복잡한 방정식의 해도 근사적으로 찾아낼 수 있습니다. > 한계: 근사해이며, 알고리즘의 특성상 특정 조건(예: 해가 중근을 갖는 경우)에서는 해를 찾지 못하고 실패할 수도 있습니다. 결론: 왜 하이브리드 방식인가? 분석 → 기호적 풀이 시도 → (실패 또는 불가능 시) → 수치적 풀이로 전환 이처럼 현대 CAS의 solve 기능은 정확성(기호적 해법)과 범용성(수치적 해법)이라는 두 마리 토끼를 모두 잡기 위해 설계된 정교한 협력 시스템입니다. 먼저 가장 이상적인 '정확한 해'를 추구하되, 그것이 불가능할 경우 차선책으로 '정밀한 근사해'라도 찾아내어 사용자에게 최대한의 결과를 제공하는 것입니다. 2025 10.17 hp prime 이 solve 함수에서 해를 찾는데 어떤 방법(method)을 사용하는지 공식적인 무서로 정확하게 파악되진 않습니다. 2025 10.17