이상문 기자
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| 김대경 대전을지대병원 비뇨의학과 교수 |
현대 바둑에서 가장 큰 사건은 인공지능이 인간을 넘어선 2016년 알파고와 이세돌 9단의 대결이다. 체스는 이미 1997년 인공지능 딥블루가 인간을 넘어섰지만, 바둑은 경우의 수가 많아 컴퓨터가 모든 경우를 탐색하는 것은 어렵다고 여겨왔다. 알파고는 빅데이터 딥러닝을 통해 신경망 알고리듬을 만들어 경우의 수 가운데 비교적 확률이 높은 수를 추린 후 가장 승률이 높은 수를 찾는 방법으로 난제를 해결했다. 알파고는 바둑 규칙과 일반 이론, 축적된 기본 데이터로 초기 알고리듬을 만든 후, 스스로 대국을 통해 수정하는 강화학습을 통해 태어났다. 이후 버전인 알파고 제로는 인간이 만든 데이터를 배제하고 기본적인 바둑 규칙만 입력된 상태에서 학습을 통해 스스로 알고리듬을 만들게 했다. 즉, 알파고는 인간에 의해 축적된 지식이라는 일종의 선입관이 탑재된 반면, 알파고 제로는 그런 선입관 없이 만들어진 인공지능이라 할 수 있다. 이 두 인공지능 간 대결은 알파고 제로의 완승이었다. 단순한 규칙에서 시작한 알파고 제로의 알고리듬이 더 정답에 가까운 수를 찾아낼 수 있었다. 인공지능이 오랜 기간 인간이 쌓아 올린 지식과 정보를 능가하는 해결책을 제시할 수 있다는 가능성을 보여준 놀라운 사건이었다.
이후 영역을 더 확장하여 순수한 규칙만 입력받은 후 바둑, 체스, 장기 등 세 가지 게임을 단 한 가지 알고리듬으로 숙달한 '알파 제로', 규칙 입력조차 없이 신경망 강화학습만으로 바둑, 체스, 장기와 비디오 게임까지 완벽하게 익힌 인공지능 '뮤제로'까지 등장했다. 알파고는 공식적으로 은퇴, 아니 해체되었지만, 딥러닝 학습 방법을 탑재한 다른 인공지능들이 연이어 등장하였다. 오늘날 상위권 인공지능들은 초일류 프로기사들의 기력을 이미 넘어섰고, 이제는 맞대결이 불가능 해 4점 놓아야 할 정도에 이르렀다. 일부에서는 인공지능에 의해 바둑의 종말이 왔다는 비관론이 등장하기도 했다. 하지만 변화된 환경은 진취적인 프로기사들에겐 좋은 기회가 되었다. 전과 달리 이제 바둑 기량을 발전시키는 방법은 다른 스포츠 종목과 유사한 정도가 되었다. 인공지능을 스파링 상대 혹은 유능한 코치로 삼아 보다 많은 경험을 쌓고 기술을 연마하여 최고 수준의 기량에 도달할 수 있는 길이 열린 것이다. 바둑계에서 인공지능이 활성화된 후 기사들의 기력이 전반적으로 향상되었다는 평가가 나오고 있는 것은 주목할 만한 일이다.
취미로 바둑을 즐기는 동호인 입장으로도 '거의' 정답을 알고 있는 인공지능은 좋은 선생님으로 환영할 만한 일이다. 스마트폰 게임에 밀려 점차 바둑을 즐기는 인구가 줄어가는 현실 타개를 위해 인공지능을 활용한 체계적인 교육 프로그램이 게임과 유사한 형태로 출시되고 있다. 바둑에는 미래에 대한 예측과 대응이 있고, 전략을 짜고 실행하는 과정이 있다. 이는 그 자체로 유연한 사고력과 창의력을 기르는 고도의 두뇌 훈련이다. 매 순간 상황을 분석하는 과정에서 집중력과 전체 패턴을 파악하는 능력이 길러지며, 이는 전반적인 학습 능력을 높인다. 바둑은 생각하는 힘을 기르기에 최적화된 마인드스포츠이다. 다른 측면으로는, 기회가 올 때까지 인내하는 능력, 복기를 통해 자신을 돌아보는 자세 등이 바둑을 통해 길러질 수 있는데, 이는 다른 분야에도 적용 가능한 평생의 자산이 된다. 끝으로, 바둑을 두는 것은 두뇌 활동을 자극하고 활성화해 의학적으로 노년의 치매 예방에도 도움이 된다는 점을 강조하고 싶다.
김대경 대전을지대병원 비뇨의학과 교수
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