알파고 deep learning에 대해서 동영상을 보았는데

역시 예상대로 엉터리란 생각에 더 가까와 졌다.

중요한 점은 이것이다.  이 알파고에 입력되는 정보는 너무 엄청 간단해서

도저히 우리 인간이 살면서 입력되는 정보와 비교가 안된다.

설명해 주겠다.

 deep learning 알파고는 콤퓨터의 화면이 계속 입력이 되는데

 만약 지게되면 졌다는 입력을 받고 다시 시작한다.

가령 옛날 게임 스페이스 인베이더를 알파고가 배운다면

스페이스 인베이더의 화면을 계속 알파고가 받는다.  일종의 흑백 동영상 같은것

흑백화면은 데이터가 컬라 화면보다 적다.  특히 스페이스 인베이더 갤럭시 이런 옛날 게임들은

화면데이터가 요새 총천연색갈 게임보다두 적다.

바둑?  바둑은 화면값이 더 적다.

스페이스 인베이더는 가령 320x200 인데 각 화소에 흑 아니면 백.

바둑은 19줄이다. 19 에 19 빆에 안되는데  단 각 화소에 흑색돌, 백색돌, 돌없음.  3가지 경우가 존재하는게 다르지만

대충 가로 19  세로 19 줄밖에 안되는 한 화소에 세가지 색깔밖에 없는 화면을 알파고가 보고있다고 생각하면 된다.

게다가 스페이스 인페이더의 화면은 매초 동영상같이 바뀌지만 (매초 10번??)

바둑판은 한참있다가 바뀐다. (10분에 한번)

결국 컴퓨터가 보기엔 엄청 간단한게 바둑판이고 스페이스 인베이더 게임보다 바둑이 알파고에게는 훨씬 더 간단하다.


좌우간 그래서 대체 이 알파고가 deep learning 깊게 배우는것은 먼가?

결국  바둑판을 알파고가 이 바둑을 수백 수천만번 놀아서 결국 얻어내는것은

바둑을 상식적으로 둘때 지지 않는 방법일 뿐이다. 

바둑에 변수가 많타지만 그래도 대충 두는식에는 어떤 패턴이 존재한다.

이 패턴을 알파고는 오로지 해보고 진다는 입력을 받아 배우는데

바둑을 비상식적으로 두면 알파고는 배우지 않은 공간이라 결국 실수만 하게 되있다.

바둑을 가지고 초딩이 오목을 두면 알파고는 엄청 헷깔릴 껏으로 본다.


알파고는 엉터리다.  우리가 상식적으로 인공지능이라고 하면

단지 흑백정도의 컴퓨터 화면을 입력으로 받는것이 아니다.

단지 시각적으로라도 우린 우리가 보는 시각에서보는  모든 물체를 따로 인식하지만

알파고는 그냥 각자 색깔값이 있는 많은 점으로 이루어진 그림으로만 본다.


알파고는 지능이고 모고 그냥 아무것도 아니다. 게임이나 컴퓨터 화면에서 어쩌면 좀 지능있는듯이 흉내낼수있는게
그 한계다.

알파고 이세돌 대전은 그냥 마케팅 전략으로 이세돌을 이용해서 아무 쓰잘때 없는 알파고를

비싸게 팔아먹을려는 개수작일 뿐이다.

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