그냥 제 생각입니다.

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알파고는 인공지능이 아니다.

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알파고의 착점은 매번 이세돌 둔 착점을 

자신이 학습한 정보에 따라 착점이 하고 있는게 아닌 것으로 보인다.

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적어도 나에게 알파고라는 것은

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클라우드 컴퓨팅과 기술과 바둑에 적합한 알고리즘을

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바둑에 접목한 것에 불과한 것으로 생각된다.

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무슨 말이냐 하면

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왜냐하면 알파고의 착점을 보면 단일한 인공지능이 계속해서 바둑을 두는 것이 아니라...

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이세돌의 착점 후 그 상태 그대로 스냅샵을 떠서

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알고리즘이 장착된 수 많은 컴퓨터에게 문제를 쥐어주고 

이 장면에서 다음 최선의 수를 리턴받아 내놓은 것에 불과하다는 것이다.

그게 무슨 문제냐, 당연한 것 아니라라고 생각할 수도 있다.

그러나, 천천히 생각해 보자. 이게 인공지능인지를....

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2국의 경우

초기 우하귀 정석을 진행하다 말고 중국식 포석 형태를 두고 있다.

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처음에는 알파고가 자기 학습을 통해 새로운 수를 찾아냈구나 하고 생각됬다.

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그러나 이후 계속된 진행을 보면 매번 프로들의 일반적인 예상을 빗나간다.

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처음에는 프로들도 이제 망했다. 당신들이 기존에 아는 것은 관념에 불과하다라고

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나도 동조했다. 

그러나 좀 곰곰이 생각해 보면 이상하는 것을 느낀다.

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무엇이냐 하면 흐름이란게 전혀 없다는 것이다.

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이전의 알파고가 착점한 것과 그 다음 알파고 착점한 것은 연관성이 없다.

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즉, 이전의 가치가 있다고 판단되어 두었던 수가 그 다음 착점 때는 의미를 갖지 못하는 경우가 너무 많다.

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이건 학습의 결과로 보이지 않는다.

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단순한 시뮬레이션 결과로 생각된다.

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즉, 이세돌의 착점에 대해 알파고 자신이 가지고 있는 데이터에 의해...

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판단하는 기능이 작동하는 것이 아니라. 자신의 DB에 관련된 정보가 없다면

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모든 수를 수 없이 많은 컴퓨터에 보내서 전부 시뮬레이션 해보는 것이다.

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그것도 마지막 착점까지....

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(물론 이것은 클라우딩 컴퓨팅 기술 덕분일 것이다.)

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그리고 이기는 결과가 나오는 수중 가장 먼저 리턴되는 착점을

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보여주고 있는 것으로 보인다.

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(물론 이기는 수의 조건 중에는 리턴시간이 가장 중요할 것이다.)

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이건 인공지능이 아니라 그냥 클라우드 연산 컴퓨팅이다....

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인공지능이라면 자신이 가지고 있는 데이터를 기반으로 해야한다.

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즉, 알고리즘에 의해 새로 시뮬레이션 하면 안되는 것이다.

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예를들면, 인공지능이 배운바가 없는 “컵”이라는 것을

(이세돌과 바둑에서 상대편이 둔 수는 거의 대부분이 알파고가 배우지 못한 것이다. 동일한 바둑은 하나도 없다.)

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여러 가지 그릇이 있는 찬장에 가서 가져오라고

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지시했다고 가정해 보자.

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그리고 인공지능이 “컵”에 대해 모른다고 하니.

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인간은 컵에 대한 특징(크기, 모양, 재질... 기타등등...)에 대해 설명해준다.

(특징은 19로의 바둑판 및 현 착점 상태의 바둑판의 스냅샷이다.)

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그러면 그 로봇은 자신의 DB에 저장된 정보를 가지고 컵에 대한

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추상적 이미지 등을 만든 후 “컵”을 찾아 가져와야 그게 인공지능인 것이다.

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그런데, 현재 알파고의 방식은 찬장에 그릇을 찾을 때 인간이 준 그대로 가지고

(바둑의 룰이 매우 단순함을 기억하라..)

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가상의 찬장을 만들고 그릇을 수없이 많이 만들어

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깨어도 보고 만져도 보고 백과사전에 찾아도 보고

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온갖 것을 직접 다 해보고 이게 “컵”이라고 내놓고 있다는 것이다.

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이건 인공지능 아니다.

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쉽게 말하면 당신에게 자기 집 앞마당의 땅을 파라고

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삽을 여러 개 주며 가장 적합한 삽을 고르라고 하는데

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조건은 주어진 여러개의 삽으로 직접 땅을 파볼 수는 없다는 것이다.

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이 때 알파고는 삽의 모양과 스펙을 보고

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기 경험한 것을 바탕으로 선택하는 것이 아니라

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직접 수없이 많은 땅을 만들고 주어진 여러 개의 삽으로 땅을 파보고

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이게 젤 좋은 삽이라고 하는 것과 같다.

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이건 인공지능이 아니다.

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이건 단순한 컴퓨팅에 지나지 않는다.

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썩 괜찮은 알고리즘에 따라 수 없이 많은 컴퓨터에

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직접 시뮬레이션을 해본 결과를 내보이는 것과 같다.

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쉽게 말하면, 이세돌의 착점은 하나하나가

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매번 새로운 땅에 적합한 새로운 삽을 주고 가장 적합 것을 찾으라는 문제인데

경험론적 쌓인 DB에서 찾는게 아니라

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주어진 새로운 땅을 전부 만들고 새로운 삽을 전부 만들어 땅을 파본 후

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결과를 내놓으니 이건 단순 조건에 따른 연산에 불과하다는 것이다.

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즉, 매번 착점 때 마다 스냅샵을 찍어 수 없이 많은 컴퓨터에

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보내고 연산결과를 리턴 받는 것에 불과하다.

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이렇게 생각되는 이유는 하나의 알파고가 계속 바둑을 두는 것이라면

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당연히 기존에 둔 수에 대한 가치가 부여되어 있을 것인데

그 가치에 대한 정보 또한 지속될 것인데

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알파고의 착점은 매번 스냅샵을 찍어 현상태에서

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이길 수 있는 착점만을 고르고 있는 것으로만 보인다.

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즉, 이세돌의 매 착점마다 새로운 알파고가 착점하는 것으로 보인다.

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그렇지 않고서는 2국 마지막 단계에서 우상의 살리는 착점을 하지 않고

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중앙 부문을 두는 이유가 설명하기 불가능하다.

(1국에서도 알파고의 이상한 착점이 나왔다.)

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알파고에게는 이전의 착점은 의미가 없다.

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알파고의 착점은 그냥 현 스냅샷을 클라우드 컴퓨팅에 넣어서..

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알고리즘이 장착된 수많은 새로운 알파고가 이기는 착점만을 제한된 시간내에

고르고 있기 때문이다.

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제한된 시간 안에 이길 수 있는 착점만 가능하면 어떤 수라도

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착점하게 되는 것이다. 이전의 둔 수의 가치는 모두 무시된다.

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이것은 바둑의 가장 기초적인 전제인

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1:1 대결이 아니다.

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이건 마치 당신이 수학경시대회 나갔는데

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모르는 문제를 접하자 당장 시험장 밖으로 나가서

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당신을 가르친 수많은 학원선생들(클라우팅 컴퓨팅 알고리즘)에게 가서

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이 문제는 어떻게 풀어야 되는가 수많은 질의한 후

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제일 먼저 답을 낸 학원선생의 풀이를 가지고

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다시 시험장에 돌아와서 마치 자신이 쌓은 경험을 바탕으로 

풀어낸 답이라고 주장하는 것과 같다.

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돌려말하면, 단일 알파고라고 가정해준다면 이세돌 착점 마다

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기존 데이터 없으면 프로그래머게 가서 바로바로 업그레이드 하는 것과 같다.

알파고가 자신이 시뮬레이션 한 기존 DB에 없으면

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재계산한 것에 불과하다.

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과연 이게 스스로 학습한 정보를 가지고 바둑을 두는 인공지능인가?

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구글측에서는 자신들이 개발한 인공지능과 이세돌의 대국이라고 했지

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상당히 바둑에 최적하된 알고리즘과 클라우드 컴퓨팅 기술과의 대국이라고

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하지 않았다.

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지금 상황은 그냥 구글의 말도 안되는 사기에

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놀아나고 있는 것에 불과하다고 생각된다.