알파고

오목은 항상 이길 수 있는 알고리즘이 발견되었다. 먼저 두는 쪽에서 항상 이길 수 있다. 오목은 경우의 수가 많지 않기 때문에 모든 경우를 조사해 볼 수 있다. 하지만, 바둑은 경우의 수가 거의 무한대에 가깝게 많다. 그래서, 모든 경우를 조사해 볼 수 없고 항상 이길 수 있는 알고리즘을 발견하기 어렵다. 그래서 바둑을 이기기 위해서는 알파고와 같은 인공지능이 필요하다. 알파고의 기본적인 알고리즘은 기계 학습(Machine Learning)이다. 과거 바둑 기록들을 스스로 분석하여 최적의 알고리즘을 만들어 낸다.

 

바둑과 같은 게임은 규칙이 단순하기 때문에 모델링하기 쉽고 인공지능으로 구현하기 상대적으로 쉽다. 하지만, 새로운 과학법칙을 발견하거나 자연어를 사용하여 대화하는 것과 같은 것은 우선 그 과정 자체를 이해하는 것이 매우 어렵고 그것을 인공지능으로 구현하는 것은 더욱 어렵다.

 

알파고(AlphaGo)의 하드웨어는 수 백개의 CPU와 GPU를 사용하고 또한 자체 개발한 TPU(Tensor Processing Unit)를 사용한다. TPU는 기계학습에 특화된 ASIC이다. 다수의 8비트 프로세스가 700MHz로 동작한다. 하드 디스크와 같은 크기로 서버 랙에 부착할 수 있다. TPU는 알파고 외에 구글 스트릿 뷰나 구글 포토에서 사용되고 있다.

 

TPU