인공지능 바둑 프로그램 수준이 많이 올라갔네요.
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- *.165.6.43
- 2016.10.05 - 12:18 2016.01.10 - 08:58 5121 13
천하수담, 은별 나올 때까지만 기억하고 잊고 있었는데, 그 사이에 몬테 카를로 기법을 도입한 AI 바둑 프로그램이 대세가 되어 있었나봐요. 기력도 부쩍 뛰어서 지금은 상당한 수준에 올라왔나보더라구요. PC 발전도 한 몫 한 것 같구요.
https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%AA%AC%ED%85%8C%EC%B9%B4%EB%A5%BC%EB%A1%9C_%EB%B0%A9%EB%B2%95
체스 프로그램에 딥 블루가 이용되었던 것처럼 (여러 컴퓨터 시스템을 하나로 연결한)클러스터링 PC를 구축해서 두면, 최상급의 프로그램인 경우 아마 4~5단 정도는 둘 수 있는 것 같습니다. (컴퓨터 상태 및 세팅에 따라 기력이 달라질 수 있습니다.)
- 최상급(아마 4단~5단, 클러스터급에서) : ZEN(일본), 돌바람(한국), Crazy Stone(프랑스), Pachi
- 중급(2급, 아마도 일반 데스크탑에서?) : Fuego
- 하급(7급, 아마도 일반 데스크탑에서?) : GNUgo
※ 기력은 국가별/서버별로 측정 기준이 다를 수 있는데, 그것이 적절하게 반영되지 않은채 인터뷰/언급된 것일 수도 있습니다. 참고하시기 바랍니다.
몬테카를로 방법은 바둑의 기본 원리와는 무관하게 (수많은) 결과들을 보고 뒤로 거슬러서 현재의 상황에서 어떤 수가 좋은지를 판단하는 만큼 바둑의 발전과는 무관하다고 볼 수 있는데, 바둑의 기본원리에 기초한 정밀한 알고리즘을 짜는 것은 원래부터 불가능한 것이었을까요? 한계에 부딛힌 것인지... 일시적으로 다른 기법에 밀려서 주춤한 것인지 잘 모르겠습니다. 여튼 현재의 대세는 몬테카를로인가봅니다. 하지만 바둑 원리를 적용하지 않고, 들입다 random 계산만 올리는 방법만으로는 한계에서 조금도 나아가지 못할 겁니다.
댓글 13
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[컴퓨터의 성능과 기력의 관계]
1. Pachi 소개 문서(2011)에 따르면,
Regularly plays on the internet; KGS:
3 dan on cluster, 1 dan on single machine1 thread weaker than Fuego, but scales better (multi-threaded ≥ Fuego)
2. Pachi Ver 11 의 설명서(README)에 따르면
The default engine plays by Chinese rules and should be about 7d KGS strength on 9x9. On 19x19 (using e.g. six-way Intel i7), it can hold a solid KGS 2d rank. When using a large cluster (64 machines, 20 cores each), it maintains KGS 3d to 4d and has won e.g. a 7-stone handicap game against Zhou Junxun 9p.
3. 그리고 기력 비교표에 따르면,
Japan China Korea[4] Europe[3] AGA KGS IGS Wbaduk[5] DGS OGS FICGS Tygem[6] 1k 3k 5k 4k 1k 2k 3k 6-2k 4k 4k 3k 1d 1d 2k 4k 3k 1d 1k 2k 4-1k 3k 3k 2k 2d 2d 1k 3k 2k 2d 1d 1k 2k-2d 2k 2k 1k 3d 3d 1d 2k 1k 3d 2d 1d 1-3d 1k 1k 1k 3d 4d 2d 1k 1d 4d 3d 2d 2-4d 1d 1d 1d 4d 4d 3d 1d 2d 5d 4d 3d 3-5d 2d 2d 1d 5d 4. Crazy Stone의 홍보 문구에 따르면
2014-03-24: Recently, Crazy Stone established a solid 6-dan rank on KGS, took the second place of the 7th UEC Cup, and won in the Densei-sen in a 4-stone game againstNorimoto Yoda.
5. 결론
단독형 컴퓨터(2016년 현재 상급수준의 가정용 컴퓨터)와 클러스터 컴퓨터를 비교하면, 당연히 클러스터 쪽의 기력이 좋긴 하겠지만, 위 자료를 분석하면 어느 정도의 수준에 다다르면(i7 CPU×2 정도??), 그 이상의 투자대비 효율은 급격하게 떨어질 것으로 추정할 수 있을 것 같음.
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KGS 서버에서 매월 열리는 AI 간 대결에 사용되는 컴퓨터 사양
http://www.weddslist.com/kgs/past/119/index.htmlDetails of processor numbers, power, etc.
- abakus
- abakus, running on
8 nodes
each with two Intel Xeon E5-2670, 2.6GHz and 64 GByte main memory (128 cores total)
and each with a Tesla K20 (8 GPUs total). - AyaMC
- Aya, using GPU for 12-layer DCNN,
running on Xeon W3680 3.3GHz 6 cores + GTX 980, 6 threads. - darkfmcts3
- Darkforest running on
"10 gpu machines" – further information will appear here when more is known - DolBaram
- DolBaram, running on
Amazon EC2 C4.8xLarge (2.9GHz * 18core) - gnugo3pt8
- GNU Go, version 3.8, running
one thread on one i5-5200 CPU. - WeakBot
- HiraBot running on
an i7-4790k 4 cores 8 threads. HiraBot use neural network data. - YKDbot
- GREAT, running on
an Intel i7-3930K 3.20GHz - Zen19S
- Zen, running on
a mini cluster of - a dual 12-core Xeon E5-2690 v3@2.6 GHz 32 GB RAM,
a dual 10-core Xeon E5-2690 v2@3 GHz 32 GB RAM,
a dual 6-core Xeon X5680@3.5 GHz 12 GB RAM and
an 8-core Core i7 5690X@2.8 GHz 16 GB RAM computers.
Connected via a GbE LAN. 64 cores total.
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돌바람은 아래의 아마존 클라우드 컴퓨팅 제품을 쓰는 듯 보임.
https://aws.amazon.com/ko/ec2/pricing/
c3.8xlarge vcpu=32 ECU=108 메모리60GiB 하드2 x 320 SSD $1.68 시간당
C3 인스턴스는 고주파수 인텔 E5-2680 v2('아이비 브릿지') 프로세서를 기반으로 하며, 컴퓨팅 중심 애플리케이션을 실행하도록 설계되었습니다.
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오늘 기사가 하나 올라왔습니다.
http://www.yonhapnews.co.kr/bulletin/2016/01/27/0200000000AKR20160127182600017.HTML?input=feed_daum
http://www.hani.co.kr/arti/economy/it/728244.html
'알파고' 라는 프로그램이 유럽 바둑 챔피언이자 중국 프로 바둑기사인 판후이(2단)와 다섯 차례의 대국에서 핸디캡 없이 모두 이겼고, 이번에는 이세돌 사범과 맞바둑을 둔다고 합니다.
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* 알파고 공식 사이트 : http://www.deepmind.com/alpha-go.html
세부 정보 (From Nature PAPER)
- https://storage.googleapis.com/deepmind-data/assets/papers/deepmind-mastering-go.pdf (링크 짤린듯)
- https://gogameguru.com/i/2016/03/deepmind-mastering-go.pdf
- https://vk.com/doc-44016343_437229031?dl=56ce06e325d42fbc72
- 알고리즘
"We also introduce a new search algorithm that combines Monte-Carlo simulation with value and policy networks."
- 장비
"The final version of AlphaGo used 40 search threads, 48 CPUs, and 8 GPUs. We also implemented a distributed version of AlphaGo that exploited multiple machines, 40 search threads, 1202 CPUs and 176 GPUs."
- 성능 (기력)
참고 : 이세돌의 ELO Rating http://www.goratings.org/players/5.html
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확실히 기존 최상급 바둑 AI 프로그램에 비해서도 기력이 두단계정도는 높아 보입니다.
감으로는 일단 장비빨이 한단계 반 정도 될 것 같고, 알고리즘이 반단계 정도 될 것 같습니다.
세단계 = 장비빨1단계 + 알고리즘2단계로 수정합니다.
취소합니다. 감히 인간이 갓을 평가했네요.
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대전상대 정보 (Fan Hui 3단)
http://gobase.org/information/players/?pp=Fan%20Hui
http://senseis.xmp.net/?FanHui
Fan Hui (born 1981) is a naturalized French 2-dan professional Go player, originally from China. Fan has been a resident in France since November 2000.
Fan learned to play at age 7 in Xi'an and became a 1-dan professional at 16. He started to study in Toulouse in September 2002.
Fan was the winner of the Paris (2001/2002/2003/2004/2005/2008) and Amsterdam tournaments. He won the EGC [ext] 2013 tournament with a 10/10 result, and won the title of European Champion in 2014 and 2015
In 2005 he became the official instructor of the French Go Federation as a fulltime contractor on their payroll, a role which ended in 2014.
Plays on KGS as fanhui. A section of his book on shape l'âme du go is available in English on SL!
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기보를 본 박영훈 9단의 평가
https://www.cyberoro.com/news/news_view.oro?num=521246요약 : (판후이와의 기보를 기준으로) '뛰어나지만, 정상급 프로기사를 상대로는 2점 아래의 실력'
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종합 예측
"인간 챔피언이 컴퓨터 챔피언을 이기는 마지막 경기가 될 것!"
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1월 까지만 해도 인공지능이 바둑으로 프로기사를 압살한다고 하면 신기한 사람 취급받았었군요
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1월까지가 아니고,
대국당일까지도 그랬습니다.
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최근의 알파고는 더 강해져서 프로가 2점을 먼저 놓고 시작해야 할 정도라네요.
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컴퓨터 AI 프로그램 공식 사이트 & 최신 버전
(상업용 )
NK 제품인가? 수출 문제로 일본에서만 판매되는 것으로 보임. (일본어 버전 Only?)
구 버전은 언어문제로 한글윈도우에 설치되지 않기도 하였다고 함. 복잡한 문제는 아니지만... 불편한 것은 사실.
(상업용 11509 Yen) Zenith of Go 5, December 13, 2013
(상업용 $80) Ver 2013, http://www.unbalance.co.jp/english/software/
(오픈소스) Ver 11. Apr 14, 2015
(오픈소스) Ver 1.1, 2013-11-12
Ver2.0 개발중? http://sourceforge.net/p/fuego/wiki/Fuego%20Release%20Checklist/
(오픈소스) Ver 3.8, February 19, 2009