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알파고의 미래를 예상해 봅시다 (바둑 한정)
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- 2016.03.25 - 08:37 2016.03.16 - 11:13 4188 1
1. 알파고의 과거
우리가 아는 알파고의 과거는 '판후이 대국즈음(2015. 10월)'입니다. 판후이의 현재기력은 '한국기원 프로 연습생 수준'으로 알려져 있고, 공식대국에서는 알파고가 5-0 으로 이겼습니다. 비공식대국(속기)에서는 3-2로 이겼습니다.
알파고의 기력 향상을 위해 당시 구글은 입수할 수 있는 모든 기보를 입수해 알파고에 학습시켰을 것입니다. 동아사이언스 기사(http://news.donga.com/3/08/20160226/76688297/1)에 따르면 여기저기서 취득한 16만개의 기보 중 프로기사의 기보는 1만 5천개라고 하였습니다. 저작권 문제로 오래전 기보를 위주로 습득했다고 하는데, 그것이 사실인지는 더 확인해봐야겠습니다.
(일부 기사에서는 프로바둑 기보 3천만건을 입력시켰다고 하는데 "16만 기보 × 평균 200수 = 3200만수" 를 바알못 기자가 잘 못 이해하고 작성했으리라 생각됩니다. )
2. 알파고의 현재
이세돌 사범과의 5차례 대국을 통해서 알파고의 실력(기력)은 새롭게 평가되었습니다. 강점/약점이 동시에 있는 것이 확실하지만, 어쨌건 결론은 인간이 도달할 수 있는 최정상급 수준과 같거나 그 이상일 것이라는 점입니다.
"불과 5개월 전만 해도 2점 아래의 실력이었는데... 어떻게 이런 일이...!"
바둑을 조금이라도 알고 있는 사람이라면 그 누구라도 놀라지 않을 수 없는 결과입니다.
실력이 상승할 수 있는 큰 그릇을 만든 것은 "프로그램머의 노력"이라고 할 수 있지만, 그 그릇을 채운 것은 "알파고(AI 프로그램)의 노력"임이 분명하므로, 우리는 그 사이에 어떤 노력이 있었을지를 분석해야 합니다.
우선 알파고가 추가로 습득한 '인간의 기보'는 과거에 습득한 것에서 크게 늘지 않았을 것이 확실합니다. 저작권 문제가 있다면 더욱 그러했을 것이고, 저작권 문제가 아니더라도, 추가할 수 있는 기보가 있다면 과거에 추가하지 않았을 까닭이 없습니다.
그렇다면 알파고가 그 사이에 기력을 저 정도로 올릴 수 있는 유일한 방법은 "인간vs인간" 또는 "인간vs알파고"의 대국이 아니라 "알파고vs알파고"의 셀프대국일 것이라는 추정이 가능해집니다.
이는 '허사비스'가 밝히기도 한 내용인데, 셀프대국을 통해 좋은 데이터를 만들고, 그것으로 기력이 오르고, 오른 기력으로 더 좋은 데이터를 만들고, 또 기력이 오르고... 이러한 과정이 현재의 알파고를 만드는데 가장 중요한 역할을 했다고 볼 수 있습니다.
5개월간 얼마나 많은 self-play 를 하였는지 아직 밝혀진 바가 없습니다만, 알파고 싱글머쉰과 Dist 버전을 적절히 상대를 조합하여 대국하고, 또 속기바둑을 두는 식으로 대량의 기보를 만들어냈을 가능성이 높아 보입니다.
(인터넷에 떠도는 소문에 의하면 매일3만판=매월100만판을 학습한다고 합니다. 공식 확인되지 않은 정보입니다.)
이러한 셀프기보 중에서 좋은 수준이라고 평가한 기보는, 기존 16만건이라는 인간의 기보중에서 하급이라고 평가되는 것들을 대체하였을 가능성이 높습니다. 그 결과 "Human expert positions" 였던 정책망은 "Human expert positions+Alphago's positions" 로 변화되면서 네트워크 기반이 탄탄해졌을 것입니다.
3. 알파고의 미래
누군가는 알파고의 약점을 보았으니 '이제 잡을 수도 있다'라고 생각하겠지만, '잡을 수도 있는 대상'은 오늘의 알파고이지 미래의 알파고가 아닙니다. 인간이 오늘의 알파고에 있는 약점에 집착하는 동안, 알파고는 계속 강해질 것입니다. 분명 미래의 알파고는 오늘의 알파고보다 강합니다. 알파고의 집은 커지고, 맛은 줄어듭니다. 5개월만에 강해진 오늘의 알파고에게 느낀 충격을, 5개월 후의 알파고에게 또 느끼게 될 가능성이 높습니다.
오늘의 알파고를 만든것은 8할이 알파고 자신입니다. 미래의 알파고를 만드는 것은 10할이 알파고 자신이 될 것입니다. 다만 인간이 그러하듯 기력이 오르면 오를수록 기력을 빠른 시간에 올리는 일은 AI에게도 어려운 일이 될 것입니다. 그것이 저의 오판일수도 있습니다만...
허사비스 "
"
알파고가 오를 수 있는 어떤 한계에 다다랏다고 판단되는 때는, 정책망/가치망 이외의 새로운 망을 추가한 베타고가 탄생할 수 있는 순간이기도 할 겁니다. 현재보다도 더 신의 바둑에 가까운 미래의 알파고라는 좋은 사범이 있다면, 새로운 망으로 태어난 베타고를 만드는 것은 그렇게 어렵지 않은 일일지도 모르겠습니다.
문제는 구글이나 딥마인드에게 바둑AI시장은 최후의 목표가 아니기 점입니다. 돈이 된다고 판단하지 않는 이상 추가적인 투자 내지는 연구를 지속할 것인지 불분명합니다.
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세상의모든계산기 님의 최근 댓글
- claude AI는 l-c*r^2 을 1-c*r^2 으로 잘못 읽고 표시하고 있습니다. - TI-nspire CAS 계산기에 l-c*r^2 ≥0 을 조건에 추가해 계산해 보아도 결과는 바뀌지 않습니다. 2026 07.20 ⚠️ 경고가 바로 두 번째 방법이 "성공"한 이유와 정확히 연결되어 있습니다. 경고의 의미 "Domain of the result might be larger than the domain of the input"는 CAS가 절댓값(모듈러스)을 계산하는 과정에서 원래 식보다 정의역이 더 넓은 형태로 단순화했다는 뜻입니다. 구체적으로 이 계산은 내부적으로 대략 이런 과정을 거칩니다. $$\left|\frac{er}{e\cdot r}\right| = \sqrt{\left(\frac{er}{e\cdot r}\right)\cdot\overline{\left(\frac{er}{e\cdot r}\right)}}$$ 즉 원래 식(복소수)과 그 켤레복소수를 곱해서 실수부·허수부 제곱합을 만들고, 거기에 다시 제곱근을 씌우는 과정입니다. 이 과정에서 √(x²) → x 또는 √a·√b → √(ab) 같은 규칙들이 쓰이는데, 이런 규칙들은 x가 실수이고 0 이상일 때만 엄밀하게 성립합니다. CAS는 이 조건들을 일일이 다 추적하지 않고 넘어가면서, 원래는 (e≠0, r+l·ω·i ≠ 0 등) 복소수 특유의 좁은 정의역을 가진 식을, r, l, ω가 어떤 실수여도(부호 무관하게) 정의되는 1/√(r²+l²·ω²)라는 더 넓은 정의역의 식으로 바꿔버린 것입니다. CAS는 이 손실을 감지하고 경고를 띄운 것입니다. 이게 왜 조건 대입 성공과 연결되는가 정리하면, 이 경고는 사실상 이런 뜻입니다. "나는 이 결과를 만들면서 원래 식이 가지고 있던 정의역 제약 정보(부호 조건, i 관련 조건 등)를 이미 버렸다." 바로 이 "정의역 정보를 버린" 상태가 이후 con_1 대입을 매끄럽게 만드는 원인입니다. 첫 번째 시도에서는 i가 살아있는 원래 식에 조건을 대입했기 때문에, CAS가 √(1-c·r²)이 실수인지(정의역 조건: 1-c·r² ≥ 0) 계속 추적하려고 했고, 그 정보가 con에 없어서 더 이상 정리를 못 하고 멈췄습니다. 두 번째 시도에서는 절댓값 계산 단계에서 이미 그런 세밀한 정의역 추적을 CAS 스스로 포기(단순화)했기 때문에, 이후 ω에 무리식을 대입해도 "이게 실수가 맞나?" 하는 검증 절차 없이 그냥 대수적으로 치환·정리해 버립니다. 그래서 깔끔하게 √c/√l이 나온 겁니다. 한 줄 요약 절댓값 계산 시 뜬 "정의역이 넓어졌을 수 있다"는 경고는, CAS가 그 순간에 원래 식의 엄밀한 조건(정의역)을 놓쳤다는 신호이고, 바로 그 "조건을 놓친 상태"이기 때문에 뒤에 이어지는 조건식 대입이 막힘없이 진행된 것입니다. 다만 그 대가로, 결과인 1/√(r²+l²·ω²)이나 최종 √c/√l이 원래 회로 조건(i≠0이 되는 경계, 분모가 0이 되는 경우 등)에서는 엄밀히 성립하지 않을 수 있다는 점은 감안하셔야 합니다. 실제 물리적으로는 r, l, c > 0이고 결과도 물리적으로 타당한 형태라 문제없어 보이지만, 수학적 엄밀성 측면에서는 "정의역이 넓어진 근사적 결과"라는 꼬리표가 붙어있는 셈입니다. 2026 07.20 Claude AI 답변 TI-Nspire CAS의 | (such that / 조건대입) 연산자는 대입 시점의 수식 형태를 그대로 두고 기호만 치환하는 연산입니다. 대입 후에 처음부터 다시 "실수부/허수부 분리, 유리화" 같은 재간소화를 자동으로 수행하지 않습니다. 이 차이가 지금 보신 결과 차이의 핵심입니다. 첫 번째 경우 (|er/(e·r)| | con_1 and con → 실패) 이 시점의 식은 아직 r + l·ω·i 형태의 복소수 그대로입니다 (i가 살아있음). 여기에 con_1: ω = √(1-c·r²)/(√c·l)을 대입하면, 분모 안에 i · √(1-c·r²) 라는 항이 새로 생깁니다. 문제는 CAS가 √(1-c·r²)이 실수인지(즉 1-c·r² ≥ 0인지) 판단할 근거가 없다는 겁니다. 저장해 두신 con 조건은 c>0, l>0, r>0뿐이고, 1-c·r²≥0이라는 조건은 포함되어 있지 않습니다. 그래서 CAS는 i와 이 무리식을 더 정리(유리화, 실수부·허수부 재결합)하지 못하고 있는 그대로 남겨둡니다. 결과에 여전히 i가 보이는 이유입니다. 두 번째 경우 (결과값 1/√(r²+l²·ω²)에 대입 → 성공) |er/(e·r)| (절댓값/모듈러스) 연산은 그 자체로 이미 "복소수 → 실수" 변환을 완료한 결과입니다. 즉 1/√(r²+l²·ω²)에는 더 이상 i가 없고, 순수하게 r, l, ω로만 이루어진 실수식입니다. 이 식에 ω = con_1을 대입하는 것은 그냥 실수 대수식에 실수 대입하는 것이므로, i와 무리식이 뒤엉키는 문제 자체가 발생하지 않습니다. 그래서 바로 깔끔하게 √c/√l로 정리됩니다. 정리하면 절댓값(모듈러스) 계산은 "이 값들이 실수다"라는 가정을 이미 내부적으로 써서 i를 제거하는 연산입니다. 그 연산을 조건 대입 이전에 해두면, 이후 대입은 단순 실수 대입이라 문제없이 정리됩니다. 반대로 i가 남아있는 식에 무리식을 포함한 조건을 먼저 대입하면, 그 무리식의 실수성/부호에 대한 가정이 없어서 CAS가 i를 소거하는 재간소화를 못 하고 멈춰버립니다. 실용적 팁: 복소식에 조건을 대입해야 할 때는 가능하면 절댓값·실수화(유리화) 등을 먼저 끝내서 i를 없앤 뒤 조건을 대입하거나, 대입 후 결과에 다시 simplify/expand/combine 같은 명령을 한 번 더 걸어주면 (필요한 도메인 조건과 함께) 정리가 되는 경우가 많습니다. 2026 07.19 저도 어림잡아 추측할 뿐이지 정확한 이유를 알지는 못합니다. 질문하신 사진을 그대로 (Gemini 3.5 Flash / ChatGPT / Claude Sonnet 5) AI에 넣어 보니 claude AI 가 제일 합리적인 답변을 주어서 이를 붙여 넣습니다. 2026 07.19 아 그렇네요. 감사합니다. ^^ 2026 04.28