AI 시대 원년 · 2국
AlphaGo 37수가 세계에 동시에 왜라고 물은 순간
P10 어깨 짚기는 마법이 아닙니다. 우변 백을 낮추고 중앙으로 향할 자유를 남깁니다. 인간이 우선하기 어려운 수가 바둑 언어로 설명된다는 점이 충격이었습니다.
AlphaGo(흑) 대 이세돌(백) · 2016.03.10 · 2국 · 흑 불계승 · 중국 규칙 7.5집
그전까지 AI의 강함은 더 깊이 읽는다는 뜻이었다
DeepMind 회고는 37수를 인간 착수 모델에서 약 1만분의 1로 설명합니다. 이는 인간다움의 확률이지 성공률이 아닙니다.
형세는 여전히 팽팽했고 즉시 돌을 잡지도 않았습니다. 의미는 후속 진행에서 드러났습니다.
1만분의 1이라는 말의 오독
수치는 인간형 정책이 그 수를 고를 확률입니다. KataGo 승률도, 1만 판에 한 번 성공한다는 뜻도 아닙니다.
창의성은 무작위가 아니라 인간 분포 밖을 탐색한 데서 나왔습니다.
P10의 바둑 논리
어깨 짚기는 백을 낮추고 흑을 가볍게 합니다. 우변이 굳기 전에 중앙 발전을 제한한 타이밍이 핵심입니다.
KataGo는 착수 전 흑 49.0%, 약 0.23집에서 뒤에 49.6%, 약 0.24집으로 봅니다. P10은 D13, E12와 가까운 상위 후보입니다.
오늘의 KataGo는 놀라지 않고 세 전판 관점을 준다
TreeView는 P10, D13, E12를 비교합니다. 비슷한 수치 안에 우변 압박, 좌상귀 정리, 중앙 주도라는 다른 우선순위가 있습니다.
진행을 따라가면 마법의 한 점이 아니라 수순 논쟁이 됩니다.
기계의 창의성은 인간의 어휘가 됐다
37수는 프로의 후보 집합을 넓혔습니다. 나중에 평범해졌다는 사실이 지식의 변화를 증명합니다.
TreeView는 낯선 좌표를 변화로 따라가 바둑의 이유로 되돌리는 과정입니다.