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체스, 바둑, 레이싱 게임… 인간 넘은 AI의 질주, 과연 어디까지?

2022년 05월 09일
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1
1997년 5월 11일은
IT 역사에 있어 아주 중요한 날로 손꼽힌다.
IBM의 AI 딥블루가
인간 체스 챔피언 카스파로프와의 대결에서
2승 1패 3무로 승리한 것이다.
 
2
이 사건은 수많은 사람들에게 큰 충격을 주며 
AI의 능력을 전 세계에 알리는 결정적 계기가 된다.
하지만 이는 단지 시작일 뿐이었다.
 

3
2011년 IBM사가 개발한 AI 왓슨은
제퍼디라는 퀴즈쇼에 출연해 또 한 번 화제를 불러일으켰다.
왓슨은 발군의 실력을 자랑하며
인간은 AI의 상대가 될 수 없음을 
보여주는 데 성공했다.
 

4
우리나라에서도 비슷한 이벤트가 진행됐다.
2016년 11월 18일 한국전자통신연구원 대강당에서
‘대결! 엑소브레인’이라는 퀴즈쇼가 펼쳐진 것.
국내 기술로 개발된 엑소브레인 AI 역시
압도적 실력 차를 보여주며,
내로라하는 도전자들을 가볍게 제압했다.
 

5
한편 2016년은 그 유명한 ‘알파고(버전 18)’와 이세돌 9단의 
역사적 대결이 벌어지기도 했다.
알파고가 4대1로 승리하며
“변수가 많은 바둑만큼은 아직 인간의 우위”라는
세간의 평가를 완전히 꺾어버렸다.
 
 
6
잘 알려져 있진 않지만,
알파고 이후로도 알파제로, 뮤제로, 알파고 제로 등
후속 AI가 연이어 개발돼 격차를 벌렸다.
2017년 공개된 알파고 제로만 해도
학습시작 36시간 만에 버전 18을 능가했다고 하니,
그 발전이 인간의 상상을 뛰어 넘는 수준이다.
 
 
7
최근엔 레이싱 게임(그란 투리스모 스포트)에서
AI가 또 한 번 승전보를 울리며
또 하나의 영역을 차지했다.
최근 네이처지는 소니가 개발한 AI 
‘그란 투리스모 소피’를 표지로 게재하며
관련 내용을 보도했다.
 
 
 
8
이름부터 박진감 넘치는 레이싱 게임은
기존의 대결과는 양상이 다르다.
바둑, 체스, 퀴즈쇼가 빠른 두뇌회전을 요구하는 턴제 보드게임이라면,
순간적인 상황인식과 판단, 움직임이 중요한 레이싱 게임은 
리얼타임 스포츠에 가깝다.
 

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소니는 이를 위해 2년간 
새로운 기계학습 알고리즘 개발에 매달렸다.
이를 통해 경기 규칙은 물론 
노면 상태와 경쟁자의 위치 등을 고려해
최적의 동선과 움직임을 가져갈 수 있는
그란 투리스모 소피를 내놓은 것이다.
 
 
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그란 투리스모 소피는 클라우드 게임 플랫폼을 통해
수많은 경기를 동시 진행하며 
인간을 능가하기 위한 내공을 쌓았다.
그 결과 작년 10월 벌어진 대결에서
인간 드라이버를 꺾는 기염을 토했다.
 
 
 
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그란 투리스모 소피의 승리는
특히 자율주행차 개발에 희소식이라 할 수 있다.
최대한 빠르게 주행하면서도,
다른 차와 충돌하지 않는 동선을 실시간으로 채택하는 등
실제 안전운행에 도움이 될 만한 기술을
잔뜩 보유했기 때문이다.
 
 
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한편 AI는 또 하나의 실시간 게임인
스타크래프트2에서도 두각을 나타냈다. 
바로 알파고를 제작한 딥마인드의 또 다른 작품
‘알파스타’다.
 
 
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알파스타는 2019년 1월 이미 프로게이머를 상대로
10:1 승리를 거둘 정도의 강자였다.
이후 1억 2천만 번의 자체 대결을 통해 실력을 가다듬은 결과
배틀넷(Battle.net) 그랜드 마스터에 등극할 수 있었다.
유럽지역 상위 0.15% 수준을 기록했다.
 
 
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바둑, 체스와 같은 정적인 머리싸움에서부터
순발력과 전략을 동시에 요구하는 실시간 경쟁까지.
AI는 압도적인 분석력과 수많은 학습을 통해 
수많은 게임에서 초고수가 됐다.
향후 또 어떤 게임에서 AI가 인간을 앞지를지,
아니면 인간의 반격이 시작될 수 있을지 귀추가 주목된다.
 
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