인공지능 바둑의 랭킹 점수

지난 2016년 3월 구글의 자회사인 딥마인드(Deep Mind)가 개발한 인공지능 바둑 알파고가 이세돌에게 4승 1패로 승리하면서 바둑계 사람들만 놀라게 했을 뿐 아니라 세계의 수 많은 사람들에게 인공지능의 발전상을 알리는 계기가 되었다.

컴퓨터 바둑은 몬테 카를로(Monte Carlo) 방법을 사용한 뒤에 초보 수준의 바둑 실력에서 아마 4단 정도의 실력까지 빨리 늘었다. 그런데 그 이상 컴퓨터 바둑의 실력이 늘지 않고 있었는데, 알파고는 기존의 몬테 카를로 방법에 인공지능의 심층학습(Deep learning) 기법을 접목시킴으로써 대표적 세계 바둑 챔피언인 이세돌을 4승 1패로 꺾게 되었다.

중국과 일본도 딥마인드에서 개발한 심층학습 기법을 도입해 인공지능 바둑 개발에 착수했다. 그리고 1년도 지나지 않아 줴이(绝艺, 절예)와 딥젠고(Deep Zen Go)를 각각 개발해 프로 상위 기사들과 맞먹는 실력을 갖추게 됐다. 이 기회에 인공지능 바둑의 실력을 필자의 세계 랭킹 점수 제도에 부합하게 계산해 보기로 한다.

필자는 올 2월 모 인터네사이트에 작년 3월 이세돌과 대결한 알파고의 랭킹 점수와 금년 1월 마스터(Master)와 마기스테르(Magister)라는 대화명으로 나타나 세계 최상급 선수들을 상대로 60전 60승을 거둔 알파고의 랭킹 점수를 계산해 발표했다.

이 글에 의하면 이세돌과 대국한 알파고의 랭킹 점수는 10,266(-341/+281)이고, 후자(알파고2)의 랭킹 점수는 11,347점 이상이다. 알파고2는 60전 전승을 거두었기 때문에 점수의 하한선을 둘 수 있지만 상한선은 없다.

인터넷 웹페이지(http://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_1643006)에 발표된 표2의 전적에 의거해 줴이의 랭킹 점수를 최대가능성 방법을 사용해 계산한 점수는 10,090(+80/-78)이다. 가능성 함수가 완전 대칭이 아니라 +/- 오차가 같지 않고 2점 차이가 난다.

표2. 줴이(绝艺)가 최강자들을 상대한 전적


일본에서 개발된 딥젠고의 실력을 평가하기 위해 표3의 전적을 사용했다. 대국자들의 대국 당시 세계 랭킹 점수는 다음과 같다. 미위팅, 9825; 박정환, 9887; 이야마 유타, 9558; 이치리키 료, 9342; 후지사와 리나, 8648. 표3을 보면 딥젠고의 랭킹 점수는 이야마 유타의 점수보다 높고 미위팅의 점수보다 낮을 것이라 짐작할 수 있다.


표3. 인공 지능 Deep Zen Go의 최근 전적

최대가능성 방법을 써서 계산하면 Deep Zen Go의 점수는 9674(+368/-355). 짐작했던 대로 이 점수는 미위팅의 점수와 이야마 유타의 점수 사이에 있다. 그러나 불과 다섯 대국에 근거한 것이라 오차가 362점 정도로 매우 크다.

이상에서 논의한 인공지능 바둑의 랭킹 점수를 그림1에 표시했다. 수직선들의 끝은 한 표준편차의 범위를 나타낸다. 알파고2와 줴이의 점수는 인터넷 속기 실력을 표시한다.

지난 3월 제1회 월드바둑챔피언십에 처음으로 인공지능 바둑인 딥젠고가 복수의 기사들이 참여하는 토너먼트에 출전해 최상급 기사들과 대등하게 대결했다. 미위팅과 박정환과의 대국에서는 종반에 이를 때까지 우세한 판세였는데, 끝내기 과정의 수읽기와 양패의 경우를 잘 처리하지 못해 패했다. 이런 약점을 보완하면 아주 센 바둑이 될 것이다. 딥젠고가 몽백합배에 와일드 카드로 초청돼 본선에 참가할 예정인데, 인공지능 바둑이 빨리 발전한다는 사실을 감안하면 이 바둑이 우승할 가능성이 크다.