1.
AlphaGo 알고리즘 요약
이주열

2.
바둑(or 체스) 인공지능 프로그램 기본
• 게임 경우의 수 탐색 à 트리(tree) 탐색 알고리즘 (e.g. 깊이 우선 탐색, 넓이 우선 탐색 알고리즘)
체스의 게임 트리 예시
트리 탐색 예시

3.
바둑이 쉽게 정복되지 않은 이유
• 10360 가지 경우 수 존재
• 바둑 규칙을 고려한 평균 경우 수가 250개, 바둑 평균 약 150수 정도. 따라서, 250150 ≈ 10360
• 우주의 원자 개수(1080)보다 많은 경우 수!
• 현재의 컴퓨팅 파워로 정복하기 어렵다는 평가였음
• 1997년 체스 세계 챔피언 카스파로프를 이긴 IBM Deeper Blue는 Brute force 방식으로 게임 트리 Full search
• 따라서, 바둑 정복을 위해서 게임 트리의 탐색 범위를 줄이는 방법 필요

4.
AlphaGo 알고리즘 아웃라인
• 게임 트리 탐색 방법: 몬테카를로 트리 탐색(Monte Carlo tree search, MCTS)
• 현재 많은 인공지능 바둑 프로그램(e.g. Crazy Stone, Zen 등)이 채택한 게임 트리 탐색 알고리즘
• 현재 상태(selection)에서 한 단계 예측(Expansion) 후 시뮬레이션(Simulation)한 최종 결과에 따른 트리 상태
정보 업데이트(Backpropagation). 이 과정을 X 번 반복 à 모든 경로 탐색 불가능시 효율적
• 게임 트리 탐색 범위 줄이는 방법: AlphaGo 핵심 알고리즘
• 넓이 탐색 범위 줄이기 : 현재 상태에서 다음 착수 위치 찾기 à MCTS의 Expansion
• 깊이 탐색 범위 줄이기 : 해당 착점의 승률 계산 à MCTS의 Simulation

5.
AlphaGo 핵심 알고리즘 (1/2)
• 게임 트리의 넓이 탐색 범위 줄이기: 착수 위치 찾기
1) 바둑 기보 패턴 학습 à SL policy network으로 명명
• Convolutional Neural Networks(ConvNet)로 약 3천만 KGS 기보 학습
• Deep Learning 알고리즘 중 하나인 ConvNet은 이미지 패턴 인식에 탁월하며 지도 학습(Supervised Learning, SL)에 해당
• P(a|s)를 최대화하는 방향으로 ConvNet 학습, [P(a|s)는 상태(status, s)에 따른 다음 수 행위(action, a) 확률]
2) 학습한 기보에만 최적화되는 것을 방지하기 위해 자가 대국(self play)으로 강화 학습 à RL policy network으로 명명
• 기보 패턴을 학습한 ConvNet들간 대국으로 승패에 따른 강화 학습1)(Reinforcement Learning, RL) 실행
• Policy Gradient 강화 학습 알고리즘 적용. 이는 강화학습의 Q-function과 같은 reward score 함수 구하기가 아닌 P(a|s)를 직접 구
하는 방법 [policy(s) = arg maxa Q(s, a)]
• P(a|s)를 최대화하는 방향으로 ConvNet 학습
3) 단순 패턴 인식 à Rollout policy으로 명명
• 바둑 규칙에 따른 단순 P(a|s) 확률 계산
• SL policy network, RL policy network, Rollout policy를 조합하여 사용
주1) 강화 학습은 결과에 따른 reward score를 부여함: E.g. 승리하면 +1, 패배하면 -1

6.
AlphaGo 핵심 알고리즘 (2/2)
• 게임 트리의 깊이 탐색 범위 줄이기: 해당 착점의 승률
• 앞서 만든 RL policy network으로 승률 계산하는 ConvNet 학습 à Value network으로 명명
• RL policy network에서 확률 함수 대신에 reward score 함수(e.g. Q-function) 정의
• Reward score 예측이 잘 맞는 방향으로 KGS 기보 학습
• Deep Q Network 강화 학습과 유사한 형태로 앞서 RL policy network의 Policy Gradient 알고리즘과 다름
• 학습한 KGS 기보에 최적화되는 것을 방지하기 위해 신규로 자가 대국(self play)한 기보로 학습
• RL policy network들간 자가 대국 후 생성된 기보로 Value network 학습

7.
AlphaGo의 deep neural network 학습 파이프라인
Human expert
positions
Classification
SL
Policy network
Self Play
RL
Policy network
Self Play
Self-play data Value network
Regression
- Slide from ‘David Sliver’

8.
AlphaGo의 게임 트리 탐색(MCTS) 과정
Q: MCTS action value, u(P): Policy network이 제공하는 확률(P)에 비례, 방문 회수에 반비례하는 함수
a. 특정 단계(L-1)까지 착수 선택: Q + u(P) 최대값 선택,
b. 탐색 경로 L단계까지 확장 : 확률(P 𝜎)에 따른 노드 확장
c. 확장한 L단계 노드의 승률 평가: Value network의 value(v 𝜃)와 Rollout policy로 게임 종료까지
시뮬레이션(P 𝜋)하여 평가한 값(r)을 결합하여 승률 평가
d. 바둑 게임 트리의 상태 갱신: 선택 노드에 있는 Q 값 갱신
L 단계 è

9.
참고문헌
1. [Nature] Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search
2.[SPRi] AlphaGo의 인공지능 알고리즘 분석
3. [NIPS] Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function
Approximation
4.[WIKIPEDIA] Reinforcement learning

10.
감사합니다.