바둑과 머신러닝: 바둑 인공지능의 학습 방식

서론: 바둑과 AI, 인간 지능을 뛰어넘다

바둑은 가장 복잡한 전략 게임 중 하나로, 경우의 수가 우주의 원자 개수보다 많다고 할 정도로 방대하다. 과거에는 바둑을 두는 능력이 인간 지능의 정점 중 하나로 여겨졌지만, 2016년 **알파고(AlphaGo)**가 이세돌 9단을 꺾으면서 바둑계에 큰 변화가 일어났다.

이제 바둑 인공지능(AI)은 프로 기사들의 필수 연구 도구가 되었으며, 인간이 이해할 수 없는 혁신적인 수를 보여주고 있다. 그렇다면 바둑 AI는 어떻게 바둑을 학습하는 것일까? 이번 글에서는 머신러닝 기반 바둑 인공지능의 학습 방식과 발전 과정, 그리고 미래 전망에 대해 살펴보겠다.

 

1. 바둑 인공지능의 발전 과정

(1) 기보 분석 기반 AI (초기 바둑 프로그램)

바둑 AI의 초기 버전은 단순히 기보 데이터를 분석하여 가장 확률이 높은 수를 두는 방식으로 작동했다.

• 과거 바둑 AI는 프로 기사들의 기보를 학습한 후, 가장 많이 등장한 수를 선택하는 방식을 사용했다.
• 대표적인 예로 HandTalk(1997년), Crazy Stone(2006년) 등이 있었다.
• 하지만 인간의 수를 흉내 내는 수준에 불과했고, 창의적인 수를 발견하지 못했다.

(2) 몬테카를로 트리 탐색(MCTS) 기반 AI

2006년 이후 몬테카를로 트리 탐색(Monte Carlo Tree Search, MCTS) 알고리즘이 도입되면서 바둑 AI는 더욱 강력해졌다.

• MCTS는 무작위로 여러 판의 시뮬레이션을 돌려 가장 승률이 높은 수를 선택하는 방식이다.
• 대표적인 예로 Crazy Stone(2006), Zen(2013) 등이 있으며, 이들은 프로 기사와도 경쟁할 수 있는 수준까지 도달했다.
• 하지만 여전히 인간 프로들을 압도할 정도의 성능은 아니었다.

(3) 딥러닝 기반 AI의 등장: 알파고(AlphaGo)

2016년 구글 딥마인드(DeepMind)가 개발한 알파고(AlphaGo)는 딥러닝(Deep Learning)과 MCTS를 결합하여 바둑 AI의 패러다임을 완전히 바꿨다.

• 알파고는 기존의 바둑 AI처럼 인간 기보 데이터를 학습하는 것이 아니라, 신경망을 활용하여 스스로 바둑을 학습했다.
• 2016년, 알파고는 이세돌 9단을 4승 1패로 꺾으며 세계를 충격에 빠뜨렸다.
• 이후 2017년, 알파고 제로(AlphaGo Zero)가 등장하며 인간의 기보 없이 스스로 학습하여 더욱 강해졌다.

바둑 AI

2. 바둑 AI의 학습 방식: 딥러닝과 강화학습

바둑 AI는 단순히 기보 데이터를 외우는 것이 아니라, 딥러닝(Deep Learning)과 강화학습(Reinforcement Learning)을 활용하여 스스로 학습한다.

(1) 신경망(Neural Networks) 기반 학습

바둑 AI는 **컨볼루션 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)**을 사용하여 학습한다.
✅ 입력 데이터: 현재 바둑판의 상태 (흑돌, 백돌, 빈 자리)
✅ 출력 데이터: 가장 승률이 높은 다음 수

➡ CNN을 활용하면 바둑판의 패턴을 분석하고, 최적의 수를 찾아낼 수 있다.

(2) 강화학습(Reinforcement Learning) 기반 자가 학습

강화학습은 AI가 스스로 바둑을 두면서 학습하는 방식이다.
✅ AI끼리 수천만 번의 대국을 진행
✅ 각각의 수에 대한 보상(승률 증가 or 감소)을 부여하여 최적의 전략을 찾음

➡ 알파고 제로(AlphaGo Zero)는 인간 기보 없이 스스로 학습하여 기존 알파고를 압도할 정도로 성장했다.

(3) 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)과 딥러닝의 결합

최신 바둑 AI는 MCTS와 딥러닝을 결합하여 더욱 정교한 수읽기 능력을 갖추고 있다.
✅ 딥러닝으로 최적의 후보 수를 선정
✅ MCTS로 여러 수를 시뮬레이션하여 가장 승률이 높은 수 선택

➡ 이 방식은 인간이 예상하지 못했던 혁신적인 바둑 스타일을 만들어냈다.

 

3. 대표적인 바둑 AI 프로그램

AI 프로그램	개발사	특징
알파고(AlphaGo)	구글 딥마인드	딥러닝과 강화학습을 결합한 최초의 AI
알파고 제로(AlphaGo Zero)	구글 딥마인드	인간 기보 없이 스스로 학습
릴라제로(Leela Zero)	오픈소스	알파고 제로와 유사한 방식으로 개발된 AI
카타고(KataGo)	오픈소스	AI 학습 속도를 최적화하여 인간과의 실전 대국에 특화
골락시(Golaxy)	중국	중국 바둑 연구소에서 개발한 AI, 중국 프로 기사들의 훈련용 도구

➡ 현재 프로 기사들은 AI를 활용하여 연구하고 있으며, 인간의 바둑 실력도 AI 덕분에 발전하고 있다.

 

4. 바둑 AI의 미래 전망

✅ AI와 인간의 협업이 더욱 활발해질 것

• 프로 기사들은 AI를 활용하여 새로운 전략을 연구하고 있다.
• AI는 단순한 연구 도구를 넘어, 인간의 창의력을 돕는 역할을 할 것이다.

✅ 바둑 교육에 AI가 활용될 것

• AI는 초보자들에게 최적의 훈련법을 제공할 수 있다.
• AI를 활용한 바둑 학습 프로그램이 더욱 발전할 것이다.

✅ AI의 창의성이 더욱 향상될 것

• AI는 인간이 전혀 생각하지 못한 새로운 바둑 스타일을 계속 만들어낼 것이다.
• 앞으로의 바둑은 인간과 AI가 함께 만드는 혁신적인 게임이 될 가능성이 크다.

 

결론: AI가 바둑의 패러다임을 바꾸다

✔ 바둑 AI는 기보 분석 → MCTS → 딥러닝과 강화학습을 거치며 진화해왔다.
✔ 현재 바둑 AI는 프로 기사들을 능가하는 수준이며, 인간의 바둑 연구에도 필수적인 도구가 되었다.
✔ 앞으로 AI와 인간이 협력하여 새로운 바둑 전략을 창조하는 시대가 열릴 것이다.

🔥 AI가 바둑을 완전히 지배할 것인가, 아니면 인간이 AI를 활용하여 더욱 창의적인 바둑을 만들어낼 것인가?