바둑에서 AI의 승리는 더 나은 인간 게임 플레이
2016년 알파고(AlphaGo)라는 컴퓨터가 고대 인기 전략 게임인 바둑에서 당시 세계 챔피언 이세돌을 물리친 사건으로 헤드라인을 장식했습니다. Google DeepMind 가 개발한 "초인적" 인공 지능은 Sedol에게 5라운드 중 단 한 번만 패하여 1997년 IBM의 Deep Blue에 대한 Garry Kasparov의 체스 패배와 비교됩니다. 바둑판 의 영토를 차지하기 위해 돌이라는 흑백 조각을 움직여 대결하는 바둑은 기계 상대에게는 체스 보다 더 다루기 힘든 도전 으로 여겨졌습니다 . AlphaGo의 승리 이후 AI가 인간의 독창성과 생계를 위협할 것이라는 많은 고민이 현재 ChatGPT와 그 동종 업계에서 일어나고 있는 것과 크게 다르지 않습니다. 하지만 패배 후 2016년 기자회견에서 세돌은 차분한 태도로 긍정적인 의견을 제시했습니다. 스타일도 달랐고, 적응하는 데 시간이 걸릴 정도로 색다른 경험이었다”고 말했다. “AlphaGo는 내가 Go를 더 공부해야 한다는 것을 깨닫게 해주었습니다.” 당시 유럽 바둑 챔피언 판후이(Fan Hui)는 몇 달 전 알파고와의 비공개 라운드에서 패하기도 했으며, 이 경기를 통해 게임을 "완전히 다르게" 보게 됐다고 Wired에 말했습니다 . Wired 에 따르면 이로 인해 그의 플레이가 크게 향상되어 그의 세계 순위가 "급등"했습니다 . 인간의 복잡한 의사결정 과정을 공식적으로 추적하는 것은 어려울 수 있습니다. 그러나 수십 년 동안 전문 바둑 선수의 움직임에 대한 기록을 통해 연구자들은 AI 도발에 대한 인간의 전략적 대응을 평가할 수 있는 방법을 얻었습니다. 새로운 연구에 따르면 AlphaGo 도전에 직면한 후 Fan Hui의 발전은 단순한 우연이 아니었음이 확인되었습니다. 2017년, 2016년 AI의 겸손한 승리 이후, 인간 바둑 플레이어는 AI 시스템의 동작을 자세히 설명하는 데이터에 접근할 수 있게 되었고, 매우 인간적인 방식으로 게임 플레이에서
