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16/02/01 11:17
결국에는 돈으로 후려칠 수 있는 구글만이 기존 컴퓨터바둑을 넘어서는 짓을 할 수 있었던 것이 아닐까 싶습니다.
딥러닝 소스가 될 모든 기보를 모두 구매 및 데이터화 & 미친듯이 돌려댈 수 있는 충분한 서버... 특히 두번째가 돈의 집약체이자 결정체가 아닐까 싶네요.
16/02/01 11:23
동감합니다..
그리고 하나 더 무서운게...기존에는 수많은 경우의 수로 이루어진 문제는 컴퓨터 계산의 용량을 넘어서서 컴퓨터만으로 해결할 수 없기에... 사람의 고유 영역으로 남아 있었는데.. 이걸 구글이 하나씩 깨고 있다는겁니다...
16/02/01 11:24
예전에 체스용 컴퓨터가 체스 프로선수 이겼을 때 친구들과 술마시면서 체스는 이기는데 바둑은 아직까지 못이기고 있다 연산할게 너무많아서 시간이 걸릴거다라고 말한게 엇그제같은데 어느순간 바둑도.. 무서운 세상입니다
16/02/01 11:30
구글이 당장에도 알파고 속기버전(?)은 서비스가 충분히 가능할것 같습니다..
딥러닝이 학습시키는데 시간이 많이 걸려서 그렇지 실제 실행 시간은 그 정도까지 길지는 않아.. 시뮬레이션만 간단히 한 속기버전(?)은 충분히 서비스할수 있을껍니다... 속기버전도 유럽챔피언보다 살짝 잘하는 수준이라 아마추어들에게는 넘사벽이 될껍니다;;;
16/02/01 11:32
최첨단 기술의 결정체로 여겨졌던 딥블루 수준의 기력을 지닌 체스프로그램이 20년도 안 된 지금에 와서는 스마트폰으로 30초도 안되서 다운로드 받을 수 있게 되었으니... 시간이 금방 해결해 줄 겁니다.
16/02/01 11:29
조치훈 9단이 돌바람과 4점에서 지긴 했지만, 렌샤오는 5점바둑에서도 승리를 거뒀습니다. 그리고 젠의 경우는 프로기사와의 정치수는 5점이다라는 평가를 받은 걸로 알고 있습니다. 알파고가 젠을 4점으로 이긴 건 놀랍긴 합니다만 그 걸로 프로기사와의 정확한 치수를 판단하기는 어렵지 않나 합니다. 호선 내지 정선의 맞바둑일 수도 있고, 2~3점 치수도 날 수 있고 3월달에 붙어봐야 어느 정돈 지 감이 올 꺼 같습니다.
박영훈 "기보 보기라면 한가닥하는데, 구글 인공지능 보니..." https://www.cyberoro.com/news/news_view.oro?num=521246 박영훈9단이 알파고를 평가한 기사인데, 개인적으로는 박영훈9단이 15만국을 봤다는 데 놀랐습니다.
16/02/01 11:40
네. 4점에서 8할이면 치수고쳐야죠. 하지만 A가 C의 5점상수고 B도 C를 5점 접는다고 A와 B는 호선바둑이 되는 게 아니니까 길고 짧은 건 대봐야 나올 꺼 같습니다. 저도 알파고의 실력이 굉장히 궁금합니다.
16/02/01 11:33
이제 최초 도전인데...
솔직히 단 한 판만 계가 수준까지만 가도 장난 아닐듯요;; 사람의 실력은 어느정도 정체되어 있지만... 알파고는 이제 막 배우고(?) 있는 단계입니다;;
16/02/01 11:35
딥마인드잖아요... 사실상 현존 최고 기술 구현하는 회사인데 reinforcement learning, deep learning 기반...
말 그대로 시간이 문제일 뿐 strong ai 제외한 패턴이나 규칙 기반한 문제는 하나도 빠짐없이 기계가 인간을 추월할 겁니다. 가능성은 매우 낮지만 이세돌 대국 전까지 학습 더 진행해서 꺾을 가능성도 없는 건 아닙니다.
16/02/01 11:39
2단계(reinforcemnet learning)쪽은 단기간 성능 향상이 충분히 가능해서;;
저도 혹시나 하고 기대하고 있는중입니다;;;
16/02/01 11:37
이세돌이 이번에 이길지도 모르지만 아마 쉽지 않을겁니다.
알파고는 최소 실수는 하지 않을테니까요. 반면 이세돌은 사람이니 피로해지거나 하면 한 수 삐끗해서 실수 할 수 있습니다. 만약 이번에 이세돌이 이긴다면 다음에 알파고랑 안붙는게 좋을겁니다. 이세돌이 이기든 지든 알파고의 다음 인간대전상대는 못이길겁니다. 바둑기사들은 10대~20대 초반이 전성기이고 이후 뇌의 노화로 실력이 쇠퇴해가는데 알파고는 항상 변함없는 싱싱한 상태에다 시간이 갈수록 인간이 평생걸쳐 경험하는 것보다 훨씬 많은 경험을 축적하기 때문에 앞으로는 더더욱 인간은 상대가 안될겁니다. 판후이랑 대전 후 몇개월이 흘러서 그때보다도 훨씬 강해졌을텐데 이번만이라도 이세돌이 이기면 좋겠네요. 앞으로는 가위바위보 빼고는 인간이 컴퓨터를 이길 수 있는 게임은 없어질 것 같네요.
16/02/01 11:59
문뜩 떠오른 생각인데....가위바위보도 나중에는 컴퓨터가 이기지 않을까요?
겜블러들 보면 상대방의 작은 몸짓이나 반응을 캐치해서 확률적으로 예상하는것 같던데요. 인간이라면 나올 수 밖에 없는 그런 조그만 빈틈이랄까요? 생리적으로 나오는 반응들..오토마타라고 본다면요. 그걸 컴퓨터가 캐치할수 있고, 심지어 인간이 눈치 못채는 자극을 줘서 예측가능한 것을 내게 만든다던가 하면요 크크크
16/02/01 12:02
온라인으로 하면 됩니다.
그리고 첫번째판 이후 2번째판, 3번째판을 인간이 무엇을 낼지 경험적 데이터가 쌓였다면 승률이 약간 높아지겠지만 그래도 온라인상 or 인공지능이 인간의 모습을 못봄 이 두 조건하에서는 인공지능이 첫번째 판에서 인간을 이길 확률이 33%에서 그닥 벗어나지 않을 것 같네요.
16/02/01 14:12
단판은 운이고
여러번 했을때 단순 알고리듬으로 컴퓨터가 50퍼 넘게 이길수 있다는 말이었습니다. 사람은 패턴이 있고 컴퓨터는 패턴을 읽거든요. 가지수가 3가지뿐이라 딥러닝까지 안가도 될만한 단순한 문제구요.
16/02/01 14:50
네 그런 방법으로 랜덤을 창출해내면 당연히 인공지능도 답이없죠.
하지만 주사위나 시계는 믿을만한 랜덤이 아니죠. 대기온도 측정기 정도는 가져와야죠. 제가 말한건 사람이 아무것도 없이 머리로만 한다는 가정하 였습니다.
16/02/01 15:12
인공지능도 도구제한이 없는데 도구의 생물인 사람이 도구를 이용하는 것도 당연한 것 같습니다.
주사위가 홈에 따라 패턴이 극미하게 있겠으나 몇십판 안에선 의미가 없을 거고 고의로 자기패턴과 섞으면 더 어려워하겠지요. 아니면 여러 면체의 주사위를 섞을 수 있고 면과 패의 조합을 바꾸는 등 방법은 많다고 봅니다 굳이 맨손으로 조건을 제한한다면, 손밖의 주변사물을 랜덤창출에 이용해서 무작위와 자기패턴을 섞는 방법을 이용해도 가능할 것 같습니다.
16/02/01 17:25
자기패턴을 섞는건 의미가 없습니다.
랜덤+자기패턴 = 자기패턴이 되버립니다. 그리고 보통 가위바위보를 할때 그냥하지 랜덤 제네레이터를 쓰진 않으니까 무의미한 가정입니다.
16/02/01 19:50
무한 게임을 할 것도 아니니 이론상의 순수 랜덤이 아니더라도 그 정도면 충분하다고 봅니다.
더 깊게 생각해보자면 주사위엔 미세한 홈이 존재하니까 편향은 있을 수 있다고 봅니다. 다만 던지는 주사위에 가해지는 물리적 값은 정말 여러가지로 복잡한데다 편향의 이유인 주사위의 홈 자체도 시행반복에 따라서 물리적으로 계속 변화할겁니다. 그렇다면 단 하나의 물리적 주사위를 가지고도 몇 십 몇 백의 유한 게임으로 승패를 가리는 실용적 범위 안에서 인공지능이 물리 패턴을 읽어낼 수 있을지 의문스럽다고 생각하는데 실제론 어떻습니까?
16/02/01 11:46
인공지능이 주어진 게임이나 이런 영역에서 사람을 이기는건
이제 시간만 주어지면 당연하겠구나 보는데... 예를 들면 인공지능이 수학계의 난제를 해결하거나(단순계산 으로 풀수 없는 문제들) 아니면 아예 지금의 공리에서 모순 되거나 하지 않지만 설명할 수 없어서 새로운 개념의 수학을 만드는 것은 언제쯤 가능하려나 모르겠네요.
16/02/01 11:51
인간이 알아내야 할것들이 아직도 많지만
기계들이 따라오는 속도도 만만치 않네요 저도 한판정도는 이길 가능성 충분하다고 봅니다 http://tromp.github.io/go/legal19.html 2016년 1월 20일에 19x19 바둑판에서 가능한 배치의 수가 완전히 계산되었다고 한다. 208168199381979984699478633344862770286522453884530548425639456820927419612738015378525648451698519643907259916015628128546089888314427129715319317557736620397247064840935 가지로, 171자리의 수이다. 가능한 경기의 수는 구골플렉스를 뛰어넘는다고 하며, 똑같은 방법으로 계산하는데 15TB 용량, 8~16코어, 192GB의 램을 가진 서버가 몇달 정도 걸린다고 한다. 구글이니깐 이 단위의 데이터를 처리하는게 가능할거라 봅니다
16/02/02 00:30
그렇긴 해도 의미없는 착점들 다 제거하는데에서 나오는 감소분이 압도할거라 생각합니다. 애시당초 저 경우의 수는 바둑판을 완전히 꽉 채웠을때의 이야기인데 361로를 꽉 채우는 판은 존재하지 않죠;;;
그리고 '확' 늘어난다고 했는데 사실과는 조금 다릅니다. 판에서 팻감으로 착점 가능한 수는 아무리 많아야 10곳을 넘기 힘듭니다. 저것도 상당히 많이 쳐 준거구 3~4개 있는 판도 많죠. 이러한 경우 '경우의 수' 는 3~4가지가 늘었을 뿐입니다. 의미 없는 수를 '대충' 제거하기만 해도 경우의 수를 1억 안쪽으로 줄일 수 있지 않을까 생각합니다.
16/02/02 01:28
음... 그렇긴 합니다. 말씀하신 것처럼 팻감작업도 있구요.
다만 그걸 감안해도 '경우의 수' 가 '확' 늘어난다라고 표현할만큼 많은가에 대해서는 의문입니다. 최선의 수는 제쳐두고서라도 전략적으로 의미있는 수만 따져도 경우의 수는 크게 줄어드니 말이죠.
16/02/01 11:57
개인적으로는 도박에 대해서는 인공지능이 어떤 승률을 낼지
궁금합니다. 카이지에 나오는 17보 지뢰같은 경우라도 인공 지능의 힘이면 과연 100% 승률이 가능할까 생각이...
16/02/01 12:15
텍사스 홀덤은 가장 고수의 영역인 종목 중 하나긴하지만
컴퓨터 연산능력 방식으로 경우의 수가 가장 복잡한 레벨은 아니라서.. 컴퓨터가 압도할 확률이 애초부터 꽤
16/02/01 14:36
텍사스 홀덤에서 인공지능이 인간의 실력을 뛰어넘었다니 무슨 자료에서 말씀하시는건지 궁금하네요.
말씀하신게 사실이라면 텍사스 홀덤 존립자체가 가능한가 싶은게 지금도 온라인 포커룸이 엄청나게 활성화되어있고 프로들도 죄다 온라인 포커테이블 수십개씩 돌리는데, 그 완전정복 알고리즘으로 동시에 수백 수천테이블 돌리면 떼돈은 일도 아니겠네요. 이미 인간을 뛰어넘었으니 마이크로방일 필요도 없고 프로와 붙는 하이스테이크 방에서도 수익을 쫙쫙 뽑아낼테고
16/02/01 14:45
http://m.chosun.com/svc/article.html?sname=news&contid=2015011200417&d=2015011200417
아마 이 기사의 케페우스인듯 싶네요.
16/02/01 14:54
검증에 사용된 온라인 참여자의 수준에 따라 다르겠지만 한 사람이 12시간씩 70년동안 잘못된 결정을 한번도 내리지 않을 정도의 수준이라니 뜨억할 수준인데요.
저 연구실은 더이상 연구비 걱정할 필요도 없어뵈는데... 윤리적으로 어긋난 일일까요? 아 그리고 논문을 봐야 정확한 내용을 알겠지만 혹시 1대1 대결인 헤즈업을 대상으로 했다면 좀더 쉬운 문제가 되지 않았을까 싶습니다. 경우의 수가 대폭 감소하니까요.
16/02/01 15:41
http://www.cbc.ca/radio/quirks/quirks-quarks-for-jan-10-2015-1.2895561/poker-computer-takes-the-pot-1.2895568
A team from the University of Alberta has developed a computer system that has solved the game of Heads-up, No-limit Texas Hold'em - one of the simplest of poker games. 위에서 말한 것처럼 컴퓨터가 인간을 뛰어 넘은 것은 아닙니다.
16/02/01 15:01
비슷하게 온라인 체스 사이트도 컴팅이 대중화 된 이후로 상당히 큰 피해를 입었죠. 사이트마다 나름대로 컴팅 방지를 위해 노력하며 자구책을 찾아봤지만 어느 것 하나 만족스러운 방법이 없었고..
체스의 선례를 고려해봤을때 이미 인간의 수준을 뛰어넘은 홀덤 프로그램이 대중화 되는 건 생각보다 오래걸리지 않을 겁니다. 그때는 당연히 온라인 포커 사이트들이 궤멸적인 피해를 입게 되겠죠. 다중 테이블을 제한하는 방식으로 대항할 거라고 생각합니다만 결국 머지않아 풍비박산 날 거라고 생각합니다.(그나마 언 리밋은 게임수가 적을때는 인간이 다소 할 만 하지만, 리밋 베팅 방식의 게임은 그야말로 압살당하는 수준까지 왔습니다. 인간이 몇 배 많은 판돈을 가지고 게임을 해도 상대가 안 될 정도로 기량 차이가 납니다. 체스, 쇼기같은 종목보다 훨씬 개발기간이 짧았음에도 불구하고 이런 결과가 나왔다는 건, 컴퓨터에게 '기동력과 진형'이라는 휴리스틱을 모방하게 하도록 하는 게 단순히 수를 많이 읽도록 하는 것보다 훨씬 험난한 과정이라는 걸 증명하는 것이기도 하죠.) 비슷하게 월스트리트의 투자전략팀도 인공지능의 공세앞에 엄청난 속도로 영역을 잠식당하는 중입니다. 인공지능에 맡기는 게 더 돈이 된다는 게 갈수록 명백해지고 있기 때문이죠.
16/02/01 12:00
디씨 바갤에 전직 연구생, 현재 타이젬 9단이라는 사람이 쓴 글 보니
알파고가 한 판 이기는 것도 이변 같던데.. 저는 그래도 돈을 걸라면 이세돌 영봉승에 걸겠습니다. 다만 알파고가 질 것은 확실한 것 같은데, 어느 정도 강할까 가 궁금하긴 하네요.
16/02/01 12:06
어제 바갤에
타이젬 아이디 deepmind라는 사람이 프로와 대국한 기보가 올라왔는데 deepmind가 아마도 알파고로 추정됩니다. (알파고 개발자 중 한명이 본인이 직접 뒀다는데, 직접 뒀다기 보다는 알파고가 대국하였을 것으로 보인다네요. 직접 뒀다면 개발자가 바둑재능이 엄청나게 뛰어난 거라고.. 댓글 덧붙입니다. 해당 기보 3개는 작년 12월 기보입니다.) 그런데 이 기보를 봐도 고수들 반응은 수읽기가 정교해진 건 맞는데 그래도 이세돌한테 이기지는 못할 것이다 라는 예상이 있고... 조한승 9단은 아예 10번기를 해도 알파고가 한 판도 못 따낼 것이다 라고 페북에서 썼네요. 바갤 개념글 보시면 관련해서 좋은 글 여러 개 있습니다.
16/02/01 12:11
알파고 정도의 인공지능 구현 가능하다면
AI의사도 충분히 만들 수 있지 않을까요? 수술같은 거야 모르겠지만 간단한 증상보고 간단히 처방내리는 정도는 가능할 것 같은데요
16/02/01 12:59
이미 X-ray 나 MRI 사진으로 진단하는 기술은 있습니다만, 그냥 초기 의견을 전달해 도와주는 수준이고 최종 결정은 의사가 하는 것으로 알고 있습니다.
16/02/01 12:12
논문 자료 찾아보니 ELO rating 점수는.
분산 알파고 : 3140 알파고 : 2890 Crazy Stone(프랑스) : 1929 - 아마 6단수준 Zen(일본) : 1888 - 아마 6단 수준 입니다. 참고로 ELO 는 스타 배틀넷에서 채용했던 점수 방식으로서. 강한 사람에게 이기면 높은점수를 얻고 약한 상대에게 이기면 낮은 점수를 얻는 방식의 rating 방식입니다.
16/02/01 19:30
프로그래머는 몰라도 수학자는 strong ai가 만들어지기 전까지는 없어질 일이 없습니다.
strong ai가 생기면 모든직업이 대체 가능하고요.
16/02/01 13:39
바둑은 잘하는 편이 아닙니다만 딥러닝과 패턴인식을 통한 인공지능이라면 상대가 잘하는 사람일수록 인공지능 역시 더 진보한 수읽기를 할 가능성이 있습니다. 승리공식에 가까운 패턴을 읽기 쉬워지니까요. 즉 똑같이 학습된 알파고라고 해도 유럽 프로기사와 대결하는 알파고보다 한국 기사와 대결하는 알파고가 더 정교하고 멋진 수를 내놓을 겁니다. 그리고 아마 구글이 굳이 벌써부터 이세돌 사범을 초청하여 붙어보려는 이유도 이와 무관하지 않을 것으로 생각됩니다.
16/02/01 13:59
딥러닝과 강화학습이 강력한 도구이긴 하지만... 마치 "지금 이세돌과 대국하면서 성장한다!" 는 식으로 진짜 고수랑 붙으면서 실시간으로 그 실력을 쭉쭉 흡수한다는건 좀 만화같은 이야기 아닌가요?
머신러닝이라는 것도 수없이 많은 트라이얼을 거치면서 현재 바둑돌 state에 대해서 최적의 액션이 무엇일까 코스트 함수를 조금씩 조금씩 업데이트 하는 것일텐데 이세돌과 몇판 두는 대국이 인공지능에 드라마틱한 향상을 실시간으로 가져다줄까... 좀 만화같은 이야기 아닌가 싶습니다. 물론 어? 이렇게 하면 이길줄 알았는데 지네? 하고 그쪽으로 코스트가 확 높아지긴 하겠지만요...
16/02/01 14:03
이세돌과의 대국은 그야말로 쇼케이스, AI가 이정도까지 왔다! 라는걸 보이기 위한거 아니었나요?
이세돌과 몇 판 두는 대국이 실제적으로 성능 향상을 가져오지는 않겠죠. 이게 online learning이 되는 알고리즘이었나요? 아니었던걸로 기억하는데....
16/02/01 14:09
단기간 성장은 어려울듯요.. online learning 도 아닐꺼고 transfer learning도 아닐껍니다..
다만 이세돌과의 대결에서 패배하더라도 다소의 휴리스틱을 얻을수 있을꺼고 그걸 기반으로 개선된 방식으로 1년쯤(;;) 학습시킨다면 내년에는 더 강해져서 돌아오겠죠^^
16/02/01 14:20
이세돌과 대국하면서 매판 끝나면 학습모델을 업데이트할 수 있긴 있겠죠. 그 대국에서 컴퓨터가 내렸던 모든 결정들에 대한 가치함수가 쫙 업데이트 될테니... 근데 무조건 향상될까 싶은 생각도 듭니다. 뭐 구글이 어지간히도 모델을 잘 만들었을 테니 학습을 시키면 시킬수록 실력이 향상되게끔 했을 터이긴 하지만, 이세돌급 기사라면 이제껏 비교적 좋은 판단이라고 여겨지던 수를 악수로 만들고, 좋지 않은 판단이라고 여겨지는 수에 대한 가치가 높아져서, 이제껏 학습되던 모델에 혼선을 주려고 하겠죠. 또 이런 흔들기에 강건하게끔 학습모델을 짜 놓았을 터이고 그렇게 사람과 컴퓨터의 치고받고의 연속이겠지만...
너무 학습하는 기계에 대한 고평가가 있는것 아닌가 싶어 저는 좀 회의적입니다.
16/02/01 14:18
사실 이만큼의 화제를 모았다는거 자체가 성공이라고 봅니다. 크크
한편 컴퓨터의 AI에 한 획을 그을만한 중대한 대국이라서 더 그렇기도 하지만요. 흐흐
16/02/01 14:54
인간의 지능의 장점은 모든 경우의 수를 세는 것이 아니라 학습된 패턴을 통해서 어떤 현상을 매우 짧은 순간에 괜찮은 정확도로 파악하는 데에 있죠. 따라서 정확한 척도는 제기 힘들거나 착시같은 부정확한 부분이 존재하게 되는데 이런 점을 보정해주는 컴퓨터의 인공지능과 결합된다면 꽤나 어마무시한 툴이 생기겠네요.
16/02/01 14:59
언젠가 인간 두뇌만 완전하게 에뮬레이팅 할 수 있으면 사람이 학문하는것보다 기계가 학문하는게 더 효율적이겠죠?
책을 읽을 필요도 없이 데이터만 넣어주면되고 쉴 필요도 없고 수십수백만개의 두뇌가 연결되서 연구해서 그래서 더 고차원적인 지성을 디자인하고 그걸 반복하면 인간은 어느순간부터 이해하려는 시도도 못할것같아요
16/02/01 16:56
기술이 기술을 완벽하게 관리하는 수준 전에는 인간 두뇌 부스팅(?)을 소수는 받아야 하겠죠. 뭘 조금이라도 알아야 관리든 뭐든 할테고 나머지 사람들은 기술 꿀 빠느라 정신없을테고요.
그런데 효율만 따지면 개인 부스팅은 스스로의 자아실현을 위한게 아니면 의미가 없을것같아요. 선택적 서비스가 되지 않을까 싶네요. 또는 통합된 초월적 지성에 접속해서 일부가 되는 방식도 좋겠구요. 헌데 접속 끊으면 자괴감이 들어서 전부 전뇌화 해버릴것같기도 하고 여튼 상상해보면 참 무궁무진한 부분이예요.
16/02/01 15:51
제가 바둑을 몰라서 그러는데 각 바둑기사별로 스타일이라는 것이 있지 않나요? 알파고야 당연히 이세돌 9단의 모든 공식 경기를 완전히 암기하고 있을테고 그것을 바탕으로 파생되는 모든 경우를 계속 학습한다면 - 일종의 맞춤학습 - 이세돌 9단 쪽이 어려울 가능성은 없나요? 2개의 알파고가 있다고 하니 한 대는 기존의 데이터를 바탕으로 최대한 이세돌 9단처럼 바둑을 두게 하고 나머지 한 대는 이것을 이길 수 있게 계속 학습시키는 방식으로요.
16/02/01 15:57
기보를 봤는데, 제가 바알못이긴 하지만 판후이의 경우 1경기에서 지고 나서 멘탈이 깨진 것으로 보입니다. 2-5국에서는 덜컥수가 난무합니다. 이미 멘탈이 무너진 상태에서 대국에 임한 뒤, 초반에 불리해지자 모험수를 막 던지기 시작해요. 알파고가 그런 흔들기에 흔들리지 않으면서 알아서 자멸했습니다.
이세돌 국수도 흔들기가 주종목으로 꼽히긴 합니다만, 일단 판후이와는 레벨이 다르기도 하고... 적어도 판후이보다는 멘탈이 단단하겠죠. 몰리더라도 보다 진지하게 길을 찾을 테고요. 만일 1판이라도 진다면 그 다음판에는 박살낼 각오로 임할 겁니다.
16/02/01 18:14
꽤 오래 전에 본것이기는 하지만, 기존의 바둑 프로그램의 경우 정석 위주로 입력되어 있어서 정석 대 정석에서는 꽤 하지만 사람이 돌발적인 수를 두면 거기에 반응을 못해서 오히려 수가 흐트러진다고 합니다. 어쩌면 그런 걸 노렸는지도 모르겠는데, 알파고는 그런 차원은 일찌감치 벗어난 것 같더군요.
16/02/01 16:07
인공지능수준이 같은 두 컴퓨터가 체스를 두다가 무승부가
나면 사람이 아무 업데이트를 안한다고 할때 나중에는 승부가 날수 있는걸까요?
16/02/01 23:56
elo 레이팅 들어가보니 커제가 3600대인데 이창호 이세돌 전성기때도 3600이 안되던데 뭔가 좀 신빙성이 없는 레이팅인것 같네요
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