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초반에 시간을 너무 많이 써서 위험하지 않나 싶었지만, 이세돌 사범이 시간을 많이 쓴 만큼 좋은 수(78)를 둘 수 있어서 알파고가 돌이킬 수 없는 길을 걷게 된 것 같습니다. 승패에 영향을 미칠 좋은 수를 둘 수 있었다는 것은, 알파고가 그 좋은 수를 그때까지 보지 못했다는 뜻이기도 한데... 일단 알파고의 빈틈을 찾긴 한 것 같습니다.

다만, 확연한 실수로 보이는 수가 몇차례 있었음에도 불구하고, 끝까지 경계를 멈출 수 없게한 것은 알파고의 저력이라고 해야할지 위력이라고 해야할지...

 

이세돌 사범님 축하드립니다.!

댓글 '6'
  • profile
    세상의모든계산기 2016.03.13 19:05

    이번에도 쉽지만은 않은 초반 흐름을 생각해 볼 때,
    흑이든 백이든, 집싸움으로 가서는 승률이 매우 낮을 것 같습니다. 

    싸워서 최선의 수로 대응해 신의 한 수를 두면 알파고 스스로 무너지는 것을 바라볼 수가 있을 듯 합니다.

  • profile
    세상의모든계산기 2016.03.13 20:31

    흥미로운 점 하나는 알파고가 2국과 같은 수를 두어갔다는 점입니다.

    같은 수순을 진행했을 때 과연 몇수까지 똑같이 두어갈런지...

  • profile
    세상의모든계산기 2016.03.13 21:19

    이번 대국을 벌인 알파고의 세팅으로 4시간 이상짜리 바둑을 과연 몇판이나 두어봤을지 궁금합니다.

    클론모델이 있다고 가정하고 꾸준히 두었다면 
    한판에 4시간 = 하루 6판 = 한달 180판 = 5달 900판인데...
    "알파고가 스스로 3천만판을 두었다"는 내용으로 보건데... 나름 장고하는 바둑을 그리 많이 둔 것 같진 않구요.

    개발진이 알파고의 수준을 너무 맹신한 나머지 약간 질이 떨어질 수도 있는 (셀프대국을 통해) 대량양산한 기보로만 AI 를 학습시킨 것은 아니었을까요? 그래서 실수 내지는 의문스러운 수순 등이 나오는 것일까요?

    여튼 현재에서 더 발전할 것을 의심할 수는 없을 것인데, 딥마인드 개발자들은 어떤 방법을 선택할지...

  • profile
    세상의모든계산기 2016.03.15 02:59
    성공에서 배우는 것과, 실패에서 배우는 것이 있다고 한다면
    알파고의 AI는 성공보다는 실패에서 배우는 것이 적은 것은 아닌지?
  • profile
    세상의모든계산기 2016.03.16 22:48

    프로기사들 검토 결과 78수는 안되는 수라는 결론이 나왔다고 합니다.
    알파고는 안되는 수에 대해 제대로 대응하지 못했다는 결론이기도 하구요.

  • profile
    세상의모든계산기 2016.03.18 15:51

    알파고를 비롯하여 MCTS 알고리즘을 사용하는 바둑 AI들은 공통적으로 '먹여치는 수'에 대한 약점이 분명히 있는 것 같습니다.

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