Deep Learning - 알파고

알파고는 바둑이라는 복잡한 게임에서 인간 최고수를 압도적인 실력으로 꺾으며 전 세계에 딥러닝의 강력함을 알린 인공지능 프로그램입니다. 알파고의 핵심 기술은 **심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)**이라는 딥러닝 모델을 기반으로 합니다. 이를 초등학생부터 고등학생 수준까지 이해하기 쉽게 설명해 드릴게요.

핵심 아이디어: 스스로 배우는 바둑 천재

마치 우리가 바둑을 배우듯이, 알파고는 수많은 바둑 기보(과거 프로 기사들의 경기 기록)를 엄청나게 많이 보고 스스로 바둑 두는 방법을 깊이 배우는 인공지능이에요.

알파고의 주요 딥러닝 기술:

정책망 (Policy Network): 다음에 어디에 돌을 놓을지 예측하는 똑똑한 머리
- 역할: 바둑판의 현재 상황을 보고, 프로 기사들이 과거에 어떤 곳에 돌을 놓았는지 수많은 기보를 깊이 학습하여 다음에 가장 좋은 위치에 돌을 놓을 확률을 예측합니다.
- 비유 (초등): 마치 바둑 선생님이 "이런 상황에서는 보통 여기에 놓는 게 좋아"라고 알려주는 것과 같아요. 알파고는 수많은 선생님의 가르침(기보)을 보고 스스로 배우는 거죠.
- 원리 (고등): 바둑판의 각 위치를 입력으로 받아, 다음에 돌을 놓을 확률 분포를 출력하는 심층 신경망입니다. 수많은 기보를 통해 지도 학습(Supervised Learning) 방식으로 훈련됩니다.
가치망 (Value Network): 현재 판세가 얼마나 유리한지 판단하는 냉철한 분석가
- 역할: 현재 바둑판의 상황을 보고, 앞으로 이 판이 누가 이길 가능성이 높은지 깊이 분석하여 승리 확률을 예측합니다.
- 비유 (초등): 마치 바둑 고수가 "지금 네가 조금 유리하네" 또는 "상대방이 조금 더 유리해"라고 판세를 분석해 주는 것과 같아요. 알파고는 수많은 바둑 경기의 결과를 보면서 스스로 판세를 판단하는 방법을 배우는 거죠.
- 원리 (고등): 바둑판의 현재 상태를 입력으로 받아, 최종 승리 확률을 0과 1 사이의 값으로 출력하는 심층 신경망입니다. 자기 대국(Self-Play)을 통해 강화 학습(Reinforcement Learning) 방식으로 훈련됩니다.
몬테카를로 트리 탐색 (Monte Carlo Tree Search, MCTS): 미래를 내다보는 전략가
- 역할: 정책망이 예측한 좋은 수들을 바탕으로 수많은 가상 대국을 시뮬레이션 해보면서, 어떤 수를 두는 것이 최종 승리에 가장 유리할지 탐색하는 알고리즘입니다.
- 비유 (초등): 마치 우리가 게임을 할 때, "이렇게 하면 어떻게 될까? 저렇게 하면 어떻게 될까?" 하고 여러 가지 방법을 미리 머릿속으로 시뮬레이션해보는 것과 같아요. 알파고는 엄청나게 빠른 속도로 수많은 가상 대국을 시뮬레이션해보는 거죠.
- 원리 (고등): 탐색 트리를 확장해가면서 각 노드의 가치(승리 확률)를 평가하고, 가장 promising한 방향으로 탐색을 진행하는 알고리즘입니다. 정책망은 탐색의 방향을 제시하고, 가치망은 각 노드의 가치를 평가하는 데 활용됩니다.

알파고의 학습 과정:

인간 기보 학습 (Supervised Learning): 처음에는 수많은 프로 기사들의 기보를 정책망에 학습시켜 기본적인 바둑 두는 방법을 익힙니다. (정책망 초기 버전)
자기 대국 (Self-Play & Reinforcement Learning): 정책망을 통해 스스로 바둑을 두게 하고, 승패 결과를 바탕으로 정책망과 가치망을 동시에 강화 학습합니다. 이 과정을 통해 인간의 직관을 뛰어넘는 새로운 전략을 스스로 발견합니다. (알파고 제로, 알파제로)
몬테카를로 트리 탐색 활용: 실제 대국에서는 학습된 정책망과 가치망을 활용하여 MCTS를 수행하며 최적의 수를 선택합니다.

결론적으로, 알파고의 핵심 딥러닝 기술은 강력한 성능의 심층 신경망(정책망, 가치망)과 효율적인 탐색 알고리즘(MCTS)의 결합입니다. 이 기술들을 통해 알파고는 바둑이라는 복잡한 게임에서 인간의 한계를 뛰어넘는 놀라운 지능을 보여주었습니다. 이는 딥러닝이 단순한 패턴 인식뿐만 아니라, 복잡한 전략적 사고 능력까지도 학습할 수 있다는 가능성을 보여준 중요한 사례입니다.

출처:젬

좋아요! 이번엔 **알파고(AlphaGo)**의 딥러닝 기술을 체인 오브 쏘트 방식으로, 단계별로 설명해볼게요. 그리고 나중에 고등학생이 이해하기 쉬운 버전도 만들어드릴게요 😊

🎯 목표: 알파고는 어떻게 바둑에서 인간을 이겼을까?

→ 알파고는 딥러닝과 강화학습을 이용해 판단, 예측, 전략 수립을 스스로 합니다.

🧠 1단계: 딥러닝으로 "눈"과 "직관"을 만든다 (정책망, Policy Network)

알파고는 수많은 프로 기사들의 대국 데이터를 학습해, 어떤 수를 두면 좋을지를 예측합니다.
이때 사용된 딥러닝 모델은 합성곱 신경망(CNN)
→ 바둑판을 이미지처럼 보고, 좋은 수를 예측함
이 네트워크를 정책망이라 부릅니다.

📌 목적: "지금 상황에서 둘 수 있는 좋은 수는 어디일까?"

🧠 2단계: 딥러닝으로 "판단력"을 만든다 (가치망, Value Network)

어떤 바둑판 상황이 좋은지, 나쁜지를 평가하는 딥러닝 모델
알파고는 미래까지 시뮬레이션 하지 않고도 현재 바둑판이 유리한지를 판단할 수 있게 됨

📌 목적: "지금 이 수를 두면 이길 확률이 얼마나 될까?"

🔁 3단계: 스스로 연습하며 강해진다 (강화학습)

알파고는 자기 자신과 수백만 번의 대국을 반복하며 학습해요.
"잘 두면 보상", "나쁘게 두면 패널티"를 주는 식으로 학습
이를 **강화학습(Deep Reinforcement Learning)**이라고 부릅니다.

📌 목적: "스스로 전략을 찾고, 점점 더 고수처럼 두게 됨!"

🌲 4단계: 수읽기 – 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)

알파고는 한 수를 두기 전에 시뮬레이션으로 여러 수를 읽어봅니다.
**몬테카를로 트리 탐색(MCTS)**이라는 기법을 사용해서 미래 수들을 계산해요.
딥러닝은 이 탐색을 더 똑똑하게 만들기 위한 가이드 역할을 합니다.

📌 목적: "이 수를 두면 어떻게 될까?"를 빠르고 정확하게 계산

🧠 요약 정리

단계기술역할

1단계	정책망 (CNN)	좋은 수를 고름
2단계	가치망 (CNN)	현재 판이 유리한지 판단
3단계	강화학습	자기 대국으로 실력 향상
4단계	MCTS	미래 수읽기 (전략 계산)

👧 고등학생용 쉬운 설명도 원하시나요?

예를 들어 “알파고는 눈👀, 감각🧠, 경험🏋️, 계산기🧮 네 가지 능력을 합쳐서 프로를 이겼다!” 같은 식으로도 설명 가능해요.

필요하시면 바로 만들어드릴게요!

나의 말:

고등학생용 설명 해줘

ChatGPT의 말:

좋아요! 고등학생이 이해하기 쉽게, **알파고(AlphaGo)**가 어떤 딥러닝 기술로 바둑을 뒀는지 재미있고 직관적으로 설명해볼게요. 🎯

🎮 알파고는 어떻게 바둑 고수를 이겼을까?

알파고는 단순한 인공지능이 아니에요.
사람처럼 눈👀, 감각🧠, 경험🏋️, 계산기🧮를 갖춘 슈퍼 뇌입니다!

1️⃣ 👀 눈 – 좋은 수를 찾는 능력 (정책망)

알파고는 바둑판을 "이미지처럼" 보고,
→ “여기 두면 좋겠네!” 하는 수를 찾아요.
이걸 위해 딥러닝(CNN) 기술을 사용해요.

📌 마치 바둑 고수가 직관적으로 “아, 여긴 느낌이 좋아”라고 말하는 것처럼!

2️⃣ 🧠 감각 – 현재 상황이 유리한지 판단 (가치망)

지금 이 판세가 내가 유리한지 불리한지 평가해요.
이것도 **딥러닝(CNN)**으로 훈련됐어요.

📌 마치 "지금 내 점수가 높은지 낮은지"를 감으로 아는 느낌!

3️⃣ 🏋️ 경험 – 혼자서 수백만 판을 두며 학습 (강화학습)

알파고는 스스로 바둑을 두며 연습해요.
잘 두면 보상을 받고, 못 두면 벌점을 받으면서 점점 더 고수로 성장해요.

📌 마치 게임 랭크를 올리듯이, 계속 대국하며 실력을 키워요!

4️⃣ 🧮 계산기 – 미래 수를 시뮬레이션 (MCTS)

한 수를 두기 전에, 앞으로 어떻게 흘러갈지 계산해요.
수많은 경우를 시뮬레이션해서 최선의 수를 고릅니다.
여기에 딥러닝이 도와서 더 똑똑하게 탐색해요.

📌 마치 “이 수를 두면 상대가 이렇게 두겠지… 그러면 내가 이렇게 두고…”를 엄청 빠르게 계산!

🎓 정리: 알파고는 4가지 능력을 가진 슈퍼 두뇌!

역할인간으로 치면기술 이름

👀 좋은 수 찾기	직관	정책망 (Policy Network)
🧠 판세 판단	감각	가치망 (Value Network)
🏋️ 연습	경험	강화학습 (Reinforcement Learning)
🧮 계산	수읽기	몬테카를로 트리 탐색 (MCTS)

출처:챗

새.싹.들.이.다.