[앵커&리포트] 진화하는 인공지능…이세돌에 도전장

입력 2016.01.28 (21:32) 수정 2016.01.28 (21:44)

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<앵커 멘트>

정사각형 바둑판에서 돌을 놓을 수 있는 곳은 가로세로 19곳씩 모두 361곳입니다.

첫 수를 주고받을 경우의 수만 약 13만 가지, 바둑이 진행되면서 두는 경우의 수를 모두 따지면 사실상 무한대에 가깝습니다.

그래서 바둑은 가장 강력한 슈퍼컴퓨터로도 도전하기 어려운 영역이었습니다.

그런데 구글이 개발한 인공지능 바둑 프로그램이 처음으로 유럽 챔피언인 프로 기사에게 내리 다섯 판 승리를 거뒀습니다.

사람의 능력을 위협하고 있는 이 인공지능은 다음 상대로 세계 최강 이세돌 9단을 지목했습니다.

김주한 기자가 취재했습니다.

[연관 기사]☞알파고 끝없는 진화…“이세돌에 도전은 시기 상조”

<리포트>

이세돌 9단과 인공지능 바둑 프로그램 '알파고'와의 대결은 오는 3월 서울에서 열립니다.

5판 중 3판을 먼저 이겨야 하는 이번 대국의 상금은 백만 달러, 우리 돈 약 12억 원입니다.

이세돌 9단은 바둑 역사에 중요한 대국이라고 판단해 도전을 수용했다고 밝혔습니다.

<인터뷰> 데이비드 실버(구글 딥마인드) : "이세돌 9단은 지난 10여 년간 가장 많은 우승을 차지한 위대한 바둑 기사입니다. 그가 도전을 받아들였는데, 어떤 결과가 나올지는 아무도 모릅니다."

구글 측이 밝힌 알파고의 수준은 프로 5단 정도.

이세돌 9단의 적수가 되지 못할 거란 평가가 지배적입니다.

하지만 알파고는 과거 인공지능과는 달리 상대방 움직임을 예측할 정도로 발전했습니다.

실제 대국 장면 3천만 개를 입력해 스스로 경험하고 배우도록 했습니다.

한 수 한 수의 가치를 판단하고 판세를 읽을 수 있는 이미지 인식 기술도 도입됐습니다.

기계가 정보를 분석해 인간처럼 학습하고 판단해 진화하는 이른바 '머신 러닝'이 핵심 기술입니다.

<인터뷰> 김현기(한국전자통신연구원) : "사람이 둘 수 있는 경우의 수를 계산해서 우승할 수 있는 지점을 계산하는 인공 신경망 기반의 강화 학습 방법입니다."

운행 정보를 분석해 사고 조짐이 보이면 미리 대처하는 승강기, 불확실한 교통 상황을 분석해 스스로 주행하는 무인차 등 인공지능 기술은 빠른 속도로 진화하고 있습니다.

KBS 뉴스 김주한입니다.

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    • 입력 2016-01-28 21:33:05
    • 수정2016-01-28 21:44:27
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<앵커 멘트>

정사각형 바둑판에서 돌을 놓을 수 있는 곳은 가로세로 19곳씩 모두 361곳입니다.

첫 수를 주고받을 경우의 수만 약 13만 가지, 바둑이 진행되면서 두는 경우의 수를 모두 따지면 사실상 무한대에 가깝습니다.

그래서 바둑은 가장 강력한 슈퍼컴퓨터로도 도전하기 어려운 영역이었습니다.

그런데 구글이 개발한 인공지능 바둑 프로그램이 처음으로 유럽 챔피언인 프로 기사에게 내리 다섯 판 승리를 거뒀습니다.

사람의 능력을 위협하고 있는 이 인공지능은 다음 상대로 세계 최강 이세돌 9단을 지목했습니다.

김주한 기자가 취재했습니다.

[연관 기사]☞알파고 끝없는 진화…“이세돌에 도전은 시기 상조”

<리포트>

이세돌 9단과 인공지능 바둑 프로그램 '알파고'와의 대결은 오는 3월 서울에서 열립니다.

5판 중 3판을 먼저 이겨야 하는 이번 대국의 상금은 백만 달러, 우리 돈 약 12억 원입니다.

이세돌 9단은 바둑 역사에 중요한 대국이라고 판단해 도전을 수용했다고 밝혔습니다.

<인터뷰> 데이비드 실버(구글 딥마인드) : "이세돌 9단은 지난 10여 년간 가장 많은 우승을 차지한 위대한 바둑 기사입니다. 그가 도전을 받아들였는데, 어떤 결과가 나올지는 아무도 모릅니다."

구글 측이 밝힌 알파고의 수준은 프로 5단 정도.

이세돌 9단의 적수가 되지 못할 거란 평가가 지배적입니다.

하지만 알파고는 과거 인공지능과는 달리 상대방 움직임을 예측할 정도로 발전했습니다.

실제 대국 장면 3천만 개를 입력해 스스로 경험하고 배우도록 했습니다.

한 수 한 수의 가치를 판단하고 판세를 읽을 수 있는 이미지 인식 기술도 도입됐습니다.

기계가 정보를 분석해 인간처럼 학습하고 판단해 진화하는 이른바 '머신 러닝'이 핵심 기술입니다.

<인터뷰> 김현기(한국전자통신연구원) : "사람이 둘 수 있는 경우의 수를 계산해서 우승할 수 있는 지점을 계산하는 인공 신경망 기반의 강화 학습 방법입니다."

운행 정보를 분석해 사고 조짐이 보이면 미리 대처하는 승강기, 불확실한 교통 상황을 분석해 스스로 주행하는 무인차 등 인공지능 기술은 빠른 속도로 진화하고 있습니다.

KBS 뉴스 김주한입니다.

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