신진서가 꺾은 바둑 AI '카타고'…알파고와 무엇이 다른가
신진서 9단이 바둑 인공지능(AI) '카타고' 상대로 역전승을 거두면서 카타고와 알파고 기술 차이에 관심이 쏠리고 있다. 현재 카타고는 알파고보다 적은 연산으로 대국 능력뿐 아니라 형세 판단, 예상 집 차이, 영역 분석 기능을 빠르게 올린 것으로 나타났다. 신진서는 21일 서울 중구 한국경제TV 스튜디오에서 열린 '쎈수학·한경 기신전' 최종 3국에서 카타고를 상대로 승리했다. 1국을 내준 뒤 2·3국을 연달아 따내며 최종 전적 2승 1패로 대회를 마쳤다. 업계에서는 이세돌 9단이 구글 딥마인드의 알파고와 맞붙었던 10년 전보다 바둑 AI 기술이 한층 발전했다고 평가하고 있다. 카타고가 알파고보다 적은 연산으로 대국 능력을 비롯한 형세 판단, 예상 집 차이, 영역 분석 등 실전 활용 기능을 빠르게 높였다는 이유에서다. 10년 전 이세돌 9단과 대국한 알파고는 구글딥마인드가 AI의 학습과 추론 능력을 입증하기 위해 개발한 연구용 바둑 AI였다. 소스코드와 학습 모델이 공개되지 않아 이용자가 직접 내려받아 대국하거나 기보를 분석할 수 있는 형태는 아니었다. 당시 이 9단과 맞붙은 모델은 '알파고 리'였다. 알파고 리는 인간 프로기사들이 둔 기보를 먼저 학습한 뒤 스스로 반복 대국하며 실력을 높였다. 인간 바둑 토대로 기본기를 익힌 뒤 자기 학습을 추가한 식이다. 딥마인드는 이후 인간 기보를 전혀 사용하지 않고 바둑 규칙만으로 스스로 학습하는 '알파고 제로'를 내놨다. 당시 알파고 제로는 학습을 시작한 지 사흘 만에 알파고 리와의 내부 대국에서 100전 전승을 기록했다. 카타고, 알파고보다 가성비↑…집 차이·바둑판 영역 인식도 카타고는 미국 개발자 데이비드 우가 2019년 공개한 오픈소스 바둑 AI다. 알파고 제로가 사용한 자기 대국 기반 학습법을 토대로 하되, 더 적은 컴퓨팅 자원으로 빠르게 실력을 높일 수 있도록 학습 방식을 높인 것으로 알려졌다. 알파고 리가 주로 어떤 수를 둬야 승리할 가능성이 높은지 학습했다면, 카타고는 승패뿐 아니라 최종 집 차이와 바둑판의 영역까지 학습했다. 단순히 '이 수를 두면 이길 가능성이 높다'고 판단하는 데 그치지 않고 '해당 수를 두면 어느 쪽이 몇 집 정도 앞서는지' 또는 '각 공간을 누가 차지할 가능성이 높은지'까지 계산할 수 있는 셈이다. 이에 카타고는 알파고보다 여러 정보를 동시에 할 수 있다. 같은 대국에서도 더 많은 판단 기준을 얻을 수 있다. 단순히 승패 결과만 보고 시행착오를 반복하는 것보다 바둑판에서 무엇이 잘됐고 잘못됐는지를 세분화하는 식이다. 카타고는 비교적 적은 연산으로도 빠르게 강해질 수 있어 승률을 높일 수도 있다. 실제 카타고 개발 논문에 따르면 카타고는 당시 유사한 오픈소스 바둑 AI보다 약 50분의 1 수준 연산으로 학습 효율을 높였다. 데이비드 우는 "카타고는 30개 미만 그래픽처리장치(GPU)를 19일간 사용해 수천 개 GPU로 학습한 기존 오픈소스 모델 성능을 넘어섰다"고 논문을 통해 밝혔다. 신진서 9단은 카타고를 어떻게 이겼나..."AI 강점 무력화" 지난 21일 대회 전 바둑계에서는 신진서가 카타고 상대로 한 판만 이겨도 의미 있는 성과라는 평이 많았다. 그러나 신진서는 예상을 뛰어넘어 두 차례 승리를 거두며 최종 우승까지 차지했다. 신 9단은 AI 강점을 무력화한 것이 승리 비결이라고 밝혔다. 복잡한 전투를 피하고 쉽게 무너지지 않는 수비적인 바둑을 선택한 셈이다. 그는 "평소 스타일을 내려놓고 오직 승리를 위한 바둑을 두는 과정은 쉽지 않았다"며 "공격적으로 주도권을 잡기보다 불리한 조건을 견디면서 기회를 기다혔다"고 기자회견서 밝혔다. 신 9단은 카타고가 완벽한 수를 추구하는 특성이 오히려 약점으로 작용할 수 있다고 봤다. 그는 "바둑 AI는 형세가 불리해져도 승패를 뒤집기 위한 과감한 승부수보다 손해를 최소화하는 안정적인 수를 택한다"며 "인간 기사는 상황에 따라 정석에서 벗어난 승부수나 상대가 예상하지 못한 묘수를 던질 수 있거나, 상대를 흔들고 실수를 유도하는 선택을 할 수 있다"고 설명했다. 그는 "인간 기사의 매력은 불확실성과 창의성"이라며 "AI가 계산 능력과 정확성에서는 앞서지만 실제 승부에서는 심리와 전략, 상황 판단도 중요한 변수로 작용한다"고 말했다. 이어 "이번 대회를 통해 인간 기사도 AI를 상대로 충분히 견디고 경쟁할 수 있다는 걸 보여줬다"며 "AI의 수를 그대로 따라가기보다 특성을 분석하고 인간만의 승부 감각을 활용하면 맞설 여지가 있다"고 덧붙였다.
