자세한 내용은 https://www.youtube.com/watch?v=oPT9hHXrEpo 을 참조하세요. AlphaGo가 어떤 원리로 구현되었으며, 어떻게 강력한 기력을 확보하게 되었는지를 설명드립니다. 이 자료를 이해하기 위해서 인공지능과 전산과학에 기초적인 지식이 필요할 수 있습니다.

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Value Creator through Advanced Technology
ECP Group, S-Core
박상은 프로 (edberg.bak@samsung.com)
AlphaGo – Technical Review
2016.03

2. 1
신의 한 수 – AlphaGo vs. 이세돌, 제 1국
• 대부분의 해설자 曰 “신의 한수와
같다.”
• 프로 기사 조차도 상상하기 힘든 수
 아마도 학습 데이터 셋에 이런
패턴은 없었을 것이다
질문.
알파고의 힘은 어디서 왔는가?

3. 2
Agenda
1. 기존의 인공지능 플레이어의 방식 (AlphaGo의 선배들은?)
2. 인간 플레이어의 바둑
3. AlphaGo의 바둑
4. 이벤트와 가십
이 발표자료 및 세미나는 Nature의 AlphaGo 논문 [“Mastering the game Go with deep neural
networks and tree search”, David Silver, Aja Huang, etc…, Nature 529, 484-489 (28 January
2016)] 에 근거하고 있습니다. 특별히 출처가 명시되지 않은 이미지의 출처는 제가 직접
만들었거나 혹은 알파고 논문에서 발췌하였음을 밝혀 둡니다.
AlphaGo 논문은 유료 판매되는 논문입니다. 관심이 있으신 분들은 Nature에서 구입하여 보시기
바랍니다.

4. 3
Exhaustive Key Search를 쓰면? (1)
I. Legacy AI Go Player
State of Now
a b c z… Possible Next Move
Subc Subz
Subtree of Possible
Following Moves
Exhaustive Key Search
최고점을 낼 수 있는 child node의 sequence를 선택
Min-max Algorithm
(바둑과 같은 턴제 게임을 위한
개선된 Exhaustive Key Search)
A
B C
D:
10
E:
-7
F:
9
G:
7
My Turn
Enemy Turn
My Turn
 턴 교대를 고려한 최고점을 낼 수 있는 child를 선택
 내 턴에서는 최선의 child, 상대 턴에는 최악의 child를 선택
Simple EKS Min-max

5. 4
Exhaustive Key Search를 쓰면? (2)
I. Legacy AI Go Player
• 바둑 게임의 복잡도complexity
• 일반적으로 EKS의 복잡도는 𝑶 𝒃 𝒅
로 정의됨 (b : tree의 폭, d : tree의 깊이)
• 바둑에서는 보통 𝒃, 𝒅 ≈ 𝟐𝟓𝟎, 𝟏𝟓𝟎 라고 하며 이에 따른 복잡도는 𝒃 𝒅
≈ 𝟓 × 𝟏𝟎 𝟑𝟓𝟗
• Chess : 𝒃, 𝒅 ≈ 𝟑𝟓, 𝟖𝟎 , 𝒃 𝒅
≈ 𝟑 × 𝟏𝟎 𝟏𝟐𝟑
• 바둑에서 EKS를 사용하는 것은 적절치 못함
• 체스도 마찬가지  Deep Blue (1997)는 12수 앞까지만 내다 봄
Image from http://thenewstack.io/google-ai-beats-human-champion-complex-game-ever-invented/

6. 5
그러면 써 봄직한 기존 AI 플레이어의 접근 방법은?
I. Legacy AI Go Player
• 인간의 스타일을 학습해 보면?
• 휴리스틱의 형태로 일부 반영하기도 함
• 룰이나 네트워크로 인간의 스타일을 표현하는데 표현력의 한계가 있음  잘 사용하기 힘듦
• 좀 더 현실적인 접근 방법은
• 게임 트리에서 유효하지 않는 부분을 제거하고
• 게임 트리의 폭과 깊이를 계산이 가능한 수준까지 줄여보기

7. 6
전략들
I. Legacy AI Go Player
• 깊이를 줄이는 전략
• 만약 바둑판의 판세를 바로 평가할 수 있다면?
• 승패를 확정적으로 확인할 수 있는 상태 이후로는 더 이상 child의 시퀀스를 찾아다닐 필요가 없음
• 체스Chess, 체커Checker, 오델로Othello와 같은 게임에 좋은 결과를 보임
• 바둑에 적용하면?
• 게임의 초반에 상태를 평가하기가 너무 모호함
• 심지어 알파고조차도 판세 예측의 정확도가 77%에 머뭄
• 폭을 줄이는 전략
• Alphabeta 가지치기 전략
• Min-max 알고리즘의 max phase에 Alpha 가지치기, min phase에 Beta 가지치기를 하는 전략
• 게임의 결과를 쉽게 계산할 수 있는 경우에 유용함 (역시 바둑은……)
• 몬테카를로 트리 검색Monte Carlo Tree Search (MCTS)
• 바둑과 같은 예측하기 힘든 게임을 위한 검색 방법
• 수많은 무작위 선택지를 사용하여 수많은 무작위 시뮬레이션의 결과로부터 예측
• 백가몬Backgammon이나 스크레블Scrabble과 같은 게임에 좋은 결과를 보임
• 바둑에 적용해 보면 약한 아마추어 정도의 기력을 구현할 수 있음

8. 7
몬테카를로 방법과 몬테카를로 롤아웃
I. Legacy AI Go Player
• 몬테카를로 방법
• 통계 물리학에서 흔히 쓰이는 방법론
• 통계적 모델에서는, 많은 무작위 선택으로 자연의 특성을 잘 설명할 수 있음
• 예제 : 𝜋 계산하기
• 몬테카를로 롤아웃과 몬테카를로 트리 검색
• 트리 검색에 몬테카를로 방법을 적용하기 위한 작업
• 몬테카를로 롤아웃 : 전체 트리에서 무작위로 끝까지 골라낸 하나의 무작위 시퀀스 Ex> 로또 숫자
6개를 무작위로 고른 각각
• 몬테카를로 트리 검색 : 수많은 몬테카를로 롤아웃을 시뮬레이션
• 몬테카를로 트리 검색의 기본 아이디어
• 시뮬레이션을 통해 몬테카를로 롤아웃 중 최고를 선택
from wikipedia
𝜋 ≈
# 𝑜𝑓 𝑟𝑒𝑑 𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡𝑠
# 𝑜𝑓 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡𝑠 × 4

9. 8
몬테카를로 트리 검색 (1)
I. Legacy AI Go Player
1. 선택Selection  2. 확장Expansion  3. 시뮬레이션Simulation  4. 역전파Backpropagation
Example of MTCS – from Wikipedia Monte Carlo tree search
 선택과 시뮬레이션 단계에서 무작위로 샘플링함
 k번의 시뮬레이션 이후, 문제에 맞는 평가 기준에 따라 가장 적당한 노드를 선택 (k가 충분히
크면 시뮬레이션 결과는 최적값으로 수렴함)

10. 9
몬테카를로 트리 검색 (2)
I. Legacy AI Go Player
• MCTS 평가
• 이점
• 시뮬레이션을 언제 중단하더라도 그때까지의 결과 중에서 선택이 가능
• 바둑과 같이 시간 제한이 있는 게임에 적당한 방법
• 단점
• 무작위 선택을 활용한 방법으로 임의성으로 인한 노이즈와 오버헤드가 발생
• 초반 몇 번의 시뮬레이션 결과로 최종 결과가 쏠려 버리는 경향이 있음
• 기존 AI 바둑 프로그램은 (최신 AI 포함)
• MCTS를 고성능으로 구현하였음
• 최고의 AI 바둑 프로그램인 Crazy Stone (MCTS 사용) 조차도 아마추어 5~6단 수준에 머무르는데, 이는
프로 바둑 기사 1段보다 매우 약한 실력임

11. 10
인간 플레이어의 바둑 (1)
II. Human Player
• 바둑과 건축의 비교
설계
기초공사
시공
마감 공사
준공 공사
건축 바둑
포석 : 영역의 설계
세력의 구축
사활 싸움 :
세력의 결정
계가 : 집을 세고 승패를 결정

12. 11
인간 플레이어의 바둑 (2)
II. Human Player
• 사람이 바둑을 둘 때의 3가지 주요 키워드
• 정석 : “바둑의 교과서”
• 수천년 바둑 역사를 통해서 만들어진 진형과 패턴
• 바둑 게임 진행의 청사진
• 바둑 인간 데이터 그 자체
• 수순 : “돌을 놓아가는 순서”
• 살아있는 집을 만들기 위해서, 수순을 통해 튼튼한 울타리를 만들어야 함
• 상대방이 내 계획을 방대하므로, 이를 무력화시키는 수순이 매우 중요
• 절차의 합리성
• 연결 : 어떤 지점의 주위 지점과의 관계 (내 돌, 상대 돌 모두 포함)
• 바둑에서는 돌 하나는 의미가 없음
• 돌 간의 연결만이 의미를 지님
• 제한된 시간 안에 인간 플레이어를 이기기 위해서는
• 인간 플레이어의 방식을 휴리스틱의 형태로 받아들이거나
• 인간 플레이어를 뛰어넘는 우월한 전략을 만들어내야 함

13. 12
AlphaGo의 전략
III. AlphaGo
• 정석을 반영하기 위해서  인간 플레이 데이터로 학습한 신경망을 사용
• 정확도와 검색 비용 양 측면의 효율성을 달성
• 성격이 다른 네트워크의 조합을 통한 인간 플레이를 뛰어넘는 영리한 신경망을 창조
• 수순을 반영하기 위해서  튜닝한 몬테카를로 트리 검색을 사용
• 탐색(Traverse)에 페널티를 도입하여 인간 데이터에 속박 받지 않는 유연함을 획득
• 거듭된 인간 데이터 왜곡을 통해 AlphaGo 그녀 만의 기풍과 합리성을 확보
• 연결을 반영하기 위해서  딥 러닝 – 컨볼루션convolutional filtering – 을 사용
• Deep Neural Network using CNN

14. 13
AlphaGo의 신경망들 (1)
III. AlphaGo
• 학습 데이터셋
• 기존의 인공지능 바둑 프로그램은 과거 인간 데이터를 거의 사용하지 않음
• AlphaGo는 KGS Go Server의 3000만개의 바둑 position data를 사용
• KGS 평가 기준 6단에서 9단 데이터
• 프로기사의 실력에 못미치는 아마추어들의 데이터 (프로 초段 >> 아마 고단)
• (현재 판의 모양, 다음 수)의 페어 데이터를 각각 입력과 타겟값으로 경기의 승패와 상관없이 사용
• 4개의 신경망
• 정책 네트워크
• (인간 데이터에) 충실한 네트워크 - 𝒑 𝝈
• 빠른 네트워크 - 𝒑 𝝅
• 시뮬레이션 게임 네트워크 - 𝒑 𝝆
• 평가 네트워크 - 𝒗 𝜽

15. 14
AlphaGo의 신경망들 (2)
III. AlphaGo
• 충실한 네트워크 (𝒑 𝝈)
• KGS Go Server에서 가져온 인간 데이터로부터 직접 학습
• 과거 인간 플레이 데이터에 가장 충실한 네트워크
• 48개의 특징을 13개의 컨볼루션 레이어에서 학습 (19X19X48 Tensor)
• 테스트 데이터셋 상에서 57%의 예측 정확도
• 빠른 네트워크 (𝒑 𝝅)
• 마찬가지로 인간 데이터로부터 직접 학습하지만
• 충실한 네트워크보다 네트워크 구조도 단순하고 특징도 단순화시킴
• 24.2%의 정확도에 머물지만 훨씬 빠름 : 다음 수를 예측하는데 2μ𝑠 (충실한 네트워크 : 3𝑚𝑠)
• 시뮬레이션 게임 네트워크 (𝒑 𝝆) : 강화 학습
• 최종 𝒑 𝝈와 임의 선택한 중간 단계의 𝒑 𝝈간에 싸움을 붙여서 새로운 학습 데이터를 생성
• 인간 데이터 왜곡의 시도  합리적인 노이즈를 섞어 과적합을 방지
• 새로운 학습 데이터셋 : (현재 판의 모양, 게임 종국의 결과)를 입력으로, 다음 수를 타겟값으로 사용
• 게임 종국의 결과를 학습 단계에서 + 또는 – 피드백으로 사용
• 𝒑 𝝈를 상대로 80%의 승률을 기록 : 강화 학습의 힘
• “정책 네트워크” – 위의 3종의 네트워크는 다음 수를 두는 정책을 제시할 수 있음

16. 15
AlphaGo의 신경망들 (3)
III. AlphaGo
• 평가 네트워크 (𝒗 𝜽)
• 현재 바둑판의 모양으로 게임의 최종 결과를 바로 예측해내는 네트워크
• 이어진 수순을 구성하지 않고 결과를 바로 예측한다는 의미
• 2개의 시뮬레이션 게임 네트워크 간의 모의시합을 통해서 새로운 학습 데이터셋을 생성
• 새로운 학습 데이터셋 : 현재 판의 모양을 입력으로, 게임의 승패를 타겟값으로 사용
• 최종 결과를 단일한 스칼라 값으로 만들기 위해서 탄젠트 하이퍼볼릭Tangent Hyperbolic을 Activation
Function으로 사용
• 평가 네트워크의 예측과 실제 게임 사이의 오판단률 : 0.234
• 이 4종의 네트워크를 어떻게 사용되는가?
• 튜닝된 몬테카를로 트리 검색에 사용함

17. 16
요약 : AlphaGo의 네트워크들
III. AlphaGo
빠른 네트워크. 몬테카를로
롤아웃을 생성하는데 사용
충실한 네트워크. 몬테카를로 트리 검색의
확장 단계에서 확률 값을 계산하는데 사용
시뮬레이션 게임 네트워크. 평가 네트워크에
사용할 학습 데이터셋을 생성하는데 사용
최종 𝑝 𝜎 대 중간 𝑝 𝜎 간의 게임 데이터를
사용하여 게임 결과에 따라 +/-
피드백으로 반영하면서 학습
KGS Go Server의 6단 ~ 9단
게임의 판세 데이터
3000만개를 사용하여 학습
최종 𝒑 𝝆 대 최종 𝒑 𝝆간의
게임 데이터로 학습.
승률에 대한 회귀 분석
24.2% correct
prediction, 2μs
57.0%, 3ms +80% Winning Rate for SL
Prediction GAP = 0.234
평가 네트워크. 현재
판세를 평가하는데 사용

18. 17
AlphaGo에 사용된 튜닝한 몬테카를로 트리 검색
III. AlphaGo
0. current status s
1. 선택 : Q(st, a)+u(st, a)를 최대로 만드는 시퀀스를 찾고 이 시퀀스 상에서 이 값이 최대인 노드를 선택 (u : 𝒑 𝝈로
구한 확률에 비례하고 탐색 시 방문 빈도에 반비례하는 보너스  방문 빈도가 덜한 착수지점을 시도해 보도록
장려)
2. 확장 : 일반적인 MCTS가 무작위로 확장하는데 비해, AlphaGo는 확장 child를 𝒑 𝝈의 판단에 의거하여 선택
3. 평가 : 평가 네트워크(𝒗 𝜽)의 평가 V와 빠른 네트워크(𝒑 𝝅)로 만든 fast roll-out의 승패 결과 Z를 가중치합 하여 평가
(λV+(1- λ)Z). Nature 논문에 사용된 가중치는 1:1, 즉 λ는 0.5
4. 역전파 : 평가 결과를 선택된 시퀀스의 각각의 Q에 반영 (Q는 과거 시뮬레이션 이력)
5. 가장 많이 방문된 노드를 다음 수로 선택 (많은 서브 프로세스의 투표를 시뮬레이션)
Using 𝒑 𝝈
Using 𝒗 𝜽 which using data from 𝒑 𝝆Using 𝒑 𝝅 +
Using 𝒑 𝝈

19. 18
다음 수의 예측도 (Data from AlphaGo Paper)
III. AlphaGo
a. 평가 네트워크 + 시뮬레이션 결과 b. 평가 네트워크 c. Fast Roll-out을 사용한 시뮬레이션 결과
d. 충실한 네트워크 e. MCTS 과정의 방문 빈도 (%) f. 다음 수

20. 19
연결의 반영 – 신경망 내부 (CNN) (1)
III. AlphaGo
• CNNConvolutional Neural Network : 이미지나 동영상을 위한 딥러닝 기법
• 주위 이웃으로부터의 정보를 사용
• 바둑과 CNN
• 바둑 판을 흰색, 검은색, 중립색을 가진 19X19 이미지로 간주
• 현재 판의 돌 간의 연결성을 추출해낼 수 있는 유용한 필터가 존재할 수 있다.
필터와 서브샘플링을 반복하여 적용
From http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html
필터 예제 – 수직/수평 연결성을 찾아내기.
원 이미지의 2X2 서브윈도우를 필터와
합성곱(Convoluition)하여 그 결과를 사용
from :
http://www.kdnuggets.com/2015/04/inside-
deep-learning-computer-vision-
convolutional-neural-networks.html

21. 20
연결의 반영 – 신경망 내부 (CNN) (2)
III. AlphaGo
19X19X48 Input Feature
경계 지역의 동일한 처리를 위해 가장자리에
2줄의 비어있는 가상 착수지점을 추가
…
Convolution
19X19X192
Convolution Layer5X5의 Convolution
Filter 192개
…
Convolution
19X19X192
Convolution Layer
3X3의 Convolution
Filter (192)
총 13층의
Convolution 레이어
정책 네트워크
(Softmax)
평가 네트워크
다음 수를 결정하기
위한 확률 분포
…
완전히 연결된 256
노드로 구성된 레이어
스칼라 값이 나오는
Activation Function
(Tangent Hyperbolic)
# - 평가값
19X19X192
Convolution Layer
5x5
3x3
3x3
Architecture of AlphaGo Convolution Network

22. 21
연결의 반영 – 신경망 내부 (CNN) (3)
III. AlphaGo
• 필터를 통해 추출한 지역적 구조를 사용 (연결을 의미함)
• 13층의 중간 레이어를 거치면서, 각각의 레이어마다 하나씩의 가장자리 정보를 추가로
받아들이게 됨  가까운 연결 구조는 강하게, 먼 연결 구조는 약하게 반영
5X5의 지역 연결 구조에서
추출한 특징
∗
3X3의 “잠재적“ 지역 연결
구조에서 추출한 특징
∗
Feed Forward

23. 22
CNN에 사용된 학습 데이터셋의 특징
III. AlphaGo
• 19X19 판 위의 11종, 총 49개의 특징 (49 Planes)
 돌의 색깔 (3 Planes – Player / Opponent / Empty)
 “1” (1 Plane, 상수값 1로 채워짐)
 현재 턴 (8 Planes)
 Liberties (8 Planes, 주위의 빈 자리의 정보)
 내가 잡은 돌의 수(8 Planes)
 상대가 잡은 돌의 수 (8 Planes)
 Liberties after move (8 Planes, 착수한 경우의 주위의 빈 자리의 정보)
 축 성사 여부 (1 Plane)
 축 탈출 여부 (1 Plane)
 착수 가능 여부 (1 Plane)
 “0” (1 Plane, 상수값 0으로 채워짐)
 내가 쥔 돌의 색 (1 Plane, 흑돌인 경우 상수 1로 채워짐)

24. 23
AlphaGo의 핵심, 요약
III. AlphaGo
1. Tuned-up
Monte Carlo Tree Search
Go Game Tree
MGS Go Server
30M Position Data
SL
SL
Fast Policy
Expansion Policy Generating
Game Data
(Semi-self-play)
Semi-Self-play
Position Data
RL
Test Policy
(Strongest Policy)
SL Value
For Tree Expansion
: Expansion Policy
Simulation
Termination
For the Simulation
: Fast PolicyEvaluation of this Move
: λSimulation Result + (1- λ )Value
Next Move
: Most Visited Node in Search
3. Deep Learning
using CNN
2. Learning Pipeline : Well-designed Learning Strategy
Generating
Game Data
(Self-play)
Self-play
(Position, Win/lose)
Data
완전히 새로운 것이라고는 할 수 없지만,
기존과 최신 기술을 혼합해
매우 잘 사용한 성과물

25. 24
타임라인
IV. Event and Gossips
2015. 10. 5 ~ 9
2016. 1. 27
2016. 3. 9 ~ 15
……
 판후이 2段과의 시합 - 5:0, AlphaGo 승
 1202 CPU, 187 GPU를 가지고 40개의 쓰레드를 사용한 분산 AlphaGo Ver. 13
 ELO Point : 3140
 속기로 경기한 비공식 매치에서는 3:2로 AlphaGo 승
 Nature 논문 발행
 엠바고로 감춰져 있던 판후이와의 시합 결과가 알려짐
 Google Deepmind Challege – 이세돌 9段과의 경기 : 4:1, AlphaGo 승
 1920 CPU, 280 GPU를 가지고 64개의 쓰레드를 사용한 분산 AlphaGo Ver. 18
 ELO Point : 4500 (4개의 돌을 깔아주고도 AlphaGo Ver. 13에 이길 수 있는 수준)
 2016. 3. 13, 이세돌 프로가 AlphaGo를 상대로 승리 (제 4국)

26. 25
Paper at Nature
IV. Event and Gossips
• “Mastering the game Go with deep neural networks and tree search”, David Silver, Aja
Huang, etc…, Nature 529, 484-489 (28 January 2016)

27. 26
Data from the Paper
IV. Event and Gossips
• Self-evaluation and Simulation Game
 ELO 레이팅을 사용해 알파고와 다른 바둑 AI 등을
비교
 경쟁자들과의 시합
 분산 AlphaGo는 비분산 AlphaGo의 77%의 승률,
나머지를 상대로는 전승을 거둠
 비분산 AlphaGo는 PC4, ZN4, CS4를 상대로
각각 99%, 86%, 77%의 승률

28. 27
Deepmind Challenge 예측 (시합 이전)
IV. Event and Gossips
• 나의 예측과 예측의 근거
• Nature 논문을 읽고 내린 판단
• AlphaGo는 아마추어 6단 ~ 9단의 데이터로 학습했는데, 이 데이터는 프로 기사들의 기력에 미치지
못함
• AlphaGo는 이런 인간 데이터로 프로 기사인 판후이 2段을 상대로 승리  AlphaGo는 학습 데이터
를 뛰어 넘는 유연성을 확보하였음
• 즉, 자체 플레이와 강화 학습을 통해서 교사 학습의 한계를 극복하였음
• 그래서 4:1로 예상하였음
• 논문에 사용된 데이터(판후이와의 대전)과 이세돌과의 시합 사이의 5개월은 모든 인간을 이길 수
있도록 학습하는데 충분한 시간으로 추측  당시 프로 기사들의 예측과 정반대
• 그래서, 프로 기사들은 그녀를 이기기 힘들 것이다
• 다만, 세계 챔피언인 이세돌 정도라면, 4국 정도 진행한 다음에는 AlphaGo 학습의 문제점과
AlphaGo Intelligence의 약점을 찾아낼 지도 모른다는 추측
• 실제 경기 결과
• AlphaGo가 4:1로 승리
• Demis Hassabis, Deepmind CEO는 이세돌과 시합한 AlphaGo가 판후이 전때보다 훨씬 강해졌다고 밝
힘

29. 28
Deepmind Challenge, 제 4국 (1)
IV. Event and Gossips
• 이세돌 9段이 180수 만에 불계승
• 제 78수 – 이 대국 최고의 한 수
 78수 이전에 승리 예측은 70%였으나 이후 점점 낮
아지기 시작해서 87수에 이르러서는 승리 예측이
50% 아래로 떨어짐 (Hassabis의 트윗)
 이는 78수는 매우 치명적인 위치였음에도 불구하
고 MCTS에서 탐사되지 않은 지점이라는 뜻 
AlphaGo의 약점을 찾는다면 여기서 찾아야 하지 않
을까?

30. 29
Deepmind Challenge, 제 4국 (2)
IV. Event and Gossips
• 그래프 : 각 수를 두는데 걸린 시간
https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/4a8336/lee_sedol_vs_alphago_4th_game_thinking_time_in/
• 경기 후반의 AlphaGo의 어이없는 착수들
• 수평선 효과?
• MCTS로 계산해 보니 뭘 해도 묘수건 악수건 결과가 별반 차이가 없어서 생긴 일로 추측

31. 30
마치며 – AlphaGo가 보여준 것
IV. Event and Gossips
• 인간과 인공지능 사이의 관계 재설정의 여지
• 인간은 AI를 전문가 시스템으로 사용하기 위해서 인간 지식을 구축하는 노력을 경주해 왔음
• AlphaGo는 symbol이나 인간의 직접적인 입력을 배제하면서도 인간의 지식을 추출할 수 있는 스마
트한 전략을 보여줌
• 세상이 복잡해질수록 데이터는 증가하고 복잡해져 가면서, 이 데이터를 효율적으로 다룰 능력은 떨
어져 간다.
• 심지어 인간 지식의 구축 마저도 기계 지능의 역할이 되지 않을까?
• 향후 인간과 AI의 적절한 역할 분담은 어떻게 될 것인가를 고민해봐야 함
• 완전히 새로운 과정의 합리성
• AlphaGo는 예상하지 못한 수순으로 인간을 이김
• 이는 인간이 상상하지 못했지만 더 효율적이고 이성적인 또 다른 합리적인 과정이 있음을 의미
• 인간이 이해할 수 없고 받아드릴 수 없는 기계 지능에 대한 적절한 자세는?
• 기계 지능에 수동적인 인류의 가능성도 배제하지 못함

32. 31
Who Am I
 About S-Core (에스코어)
 에스코어는 국/내외 다양한 사업, 고객사에 기업혁신을 견인하는 Business Professional Service를 제
공합니다.
Management Consulting Service + Software R&D Service = Digital Service
 국/내외 다양한 산업, 고객사에 World Best Level 전문 서비스를 제공합니다.
 http://www.s-core.co.kr/
 About Me
 S-Core Enterprise Common Platform Group, Pro
 Big Data Architecture 및 Hadoop Eco-system 개발/구축
 쉽고 튼튼하고 빠른 빅 데이터 플랫폼 – SDP (S-Core Data Platform) Product Management
 SDP : Cloudera와 Hotronworks의 Hadoop Platform과 비교하여 실시간 분석에 강점을 가진 Hadoop
Eco-system Platform