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20/04/14 13:00
저 포석이 압도적이어도 사람들은 중앙(세력)에 대한 계산이 안 되서 따라하기 힘들 것 같습니다.
중앙에 대한 경우의 수가 정석화되지도 않을 거고...
20/04/14 13:07
중앙의 가능성이 무궁무진하긴 한데 사람의 영역은 아니라 봅니다. 경우의 수가 너무 많아져서 심지어 외목, 고목정석도 발전이 덜 된 걸로 압니다 크크.
알파고가 중앙정석 등 모든 경우의 수를 학습하면 무슨 정석을 쓸지 궁금해지네요.
20/04/14 15:20
그냥 인간의 규칙이라기엔 AI 이후 가장 큰 패러다임의 변화가 초반 3.3 침입입니다. 인간은 두터움이 크다느껴서 잘 두지 않았었는데 AI 등장이후로 3.3은 최선인경우도 많고 언제두어도 이상한수인경우는 별로 없어요. 요즘은 AI 승률 poll을 보여주면서 해설하는데 해설자들도 ai는 실리에 민감한것 같다고하지요.
20/04/14 13:35
귀를 먹는 쪽은 좀 더 극단적으로 실리를 챙기고, 귀를 먹지 않는 쪽은 공중을 날아가네요.
아무래도 사람들은 공중을 날아가는 건 계산이 힘드니까 서로 귀를 나눠먹게되고, 귀를 나눠먹는다는 가정하에 그 귀를 좀 더 크게 먹는 쪽으로 발전한 듯 합니다. 하지만 AI가 판단하기에 귀를 먹을 때 저 이상 띄우는 건 안정성이 나쁘다고 판단하는가 보네요. 백이 귀를 먹을 때 좀 더 극단적으로 먹는게 그런 계산이 나와서 그런게 아닌가 싶어요.
20/04/14 14:12
인간의 계산 능력으로는 중앙의 변수는 측정 불가 수준이니 변수가 적은 귀부터 먹으라는건 합리적이긴 하지만.....기계 앞에선.....
20/04/14 13:32
3연성도 아니고
그냥 대놓고 중앙을 .... 우주류를 넘어서서 마치 인터스텔라에서 5차원 세계 우주인들이 지구인들에게 뭔가를 보여주는 느낌이군요
20/04/14 13:33
중원을 단단히 잡아놓고 귀에서 상대 집을 줄이던가 한쪽 귀만 잡아도 이기니까?
는 말이 쉽지 이 AI야.... 장거리 비행할 때 저도 AI 상대로 저렇게 해서 이겨 보긴 했습니다만 스트레스가 이만 저만이 아닌...
20/04/14 13:37
상상만했었던 건데 가능한 걸까요 우연일 까요...
바둑도 결국엔 수학이니까 특정 모양이 최대의 면적을 가능케하는 포석일 수 있다라는 뭐 그런 망상을 하긴 했었는데.
20/04/14 14:10
결국 알파고도 화점이나 그 근처에 돌을 놓으면서 시작하지 않나요?
그게 최선이라는게 수 많은 학습의 결과로 이미 검증된게 아닌지요? 알파고와 저 ai와 붙여보고 싶군요.
20/04/14 15:16
저도 AI가 어떤 형태로 학습이 되는지 정확히 알지는 못하지만 그 사례수에 대해서 인간의 학습부터 시작된다면 이미 초기값부터 인간의 한계에 대해서 편향성을 가지게 된 것이 아닐까 하는 생각이 드네요.
자세한 이야기는 AI 전문가께서...
20/04/14 15:44
(수정됨) 인간의 기보를 통해서가 아니라 완전 제로베이스에서 대국을 반복하며 학습을 해서 나온게 요즘 인공지능입니다.
잘 알려진 알파고의 경우는 1시간동안 3만판 두는 속도로 학습을 시작해 대략 72시간 지난 시점에서는 인간을 확연하게 넘어서있는 수준에 이르게 됩니다. 그런데 그렇게 인간을 한참 넘어선 수준이 되더라도 극초반 포석의 형태가 인간의 바둑과 아주 크게 다르지는 않은것이 현재까지의 인공지능들입니다. 그런 이유로 짐작되는 것은, 극초반 포석이 아주 대략적으로 어떤 형태가 되는 것이 가장 효율적이냐 하는 것은 거의 확실하다는 것이었습니다. 그런데 본문의 저 인공지능은 약간 다릅니다. 물론 중앙이라고는 하지만 귀와 변과의 연관성이 충분히 고려되어있는 것이기 때문에 근본적으로 완전 다르다고까지는 할 수 없겠지만, 그래도 조금 특이한 것은 사실입니다. 현재 나와있는 인공지능들에 비해 월등히 높은 실력을 가졌음은 사실인것 같은데, 두가지 가능성이 있는 것 같습니다. 1. 저게(극초반 10수 이내의 포석을 말함) 더 효율적이지는 않지만 실력이 높아서 이기는 것일 경우 2. 실제로 저게 더 효율적일 경우
20/04/14 15:48
현재나와있는인공지능보다 우월하다고 할 수 없습니다. 인공지능 대전사이트 찾아보니 릴라제로보다 점슈가높지만 카타고보다는 낮습니다. 현재 ai 최고는 절예이고 카타고 릴라제로는 8강 ~4강 수준입니다
20/04/14 15:49
가능성이 두가지라고 하셨는데, 특히 2번의 경우에는 왜 다른 AI에서는 실제로 저게 더 효율적인데도 기계학습상에서 저 부분을 놓친 것일까요?
1번과 2번이 인공지능 입장에서는 동일한 이유가 될지도 모르겠는데, 모든 경우의수를 다 가정하는 것이 아니라면 결국 인공지능에서 '실력이 높다'는 것은 보다 많은 경우의 수에서 더 효율적인 수를 찾아내는 과정이라고 생각하는데요. 혹시 기계학습 상황 속에서 여러 변수 조건을 바꿈으로 인해서 일어나는 효과인 것인지 궁금하네요. 동일한 AI 학습을 자체적으로 제로베이스에서 시작한다고 한다면 인공지능의 방법론에서 큰 차이가 없다면 다들 비슷한 포석을 잡을텐데 말이죠.
20/04/14 16:02
저 포석이 더 효율적이지는 않을 겁니다.
알파고끼리의 대국을 봐도 항상 화점이나 소목 정도였지 저 정도의 파격적인 포석은 한 번도 본 적이 없네요. 그렇다면 저 포석은 아마도 뭔가 설계자의 의도가 들어간게 아닌가 싶네요.
20/04/14 16:08
인공지능의 실력이 100에서 150을 향해 증가중인 상황에서 A와 B라는 빌드가 있다고 했을때, 120에서 A라는 빌드를 사용하다가 130에서 B라는 빌드를 사용했다고 해서 B가 반드시 효율적이라고 단언하기는 어렵기 때문입니다. 140에서는 A라는 빌드로 다시 돌아올수도 있으니까요.
또한 140의 실력을 가진 인공지능이 A를 사용해서 130의 B를 이겼다고 해서 A가 더 효율적이라고 단언하기도 어렵겠구요. 현재로서는 그냥 '알 수 없다'가 정답인것 같습니다. 1과 2는 그냥 각각 가능성이 있는 것일뿐 어느쪽이 맞다고 결론내릴 수 있는게 아닌것 같습니다.
20/04/14 16:14
그리고 아주 개인적인 느낌으로는, 위의 설사왕님의 말씀이 맞는것 같다는 느낌입니다.
https://news.chosun.com/site/data/html_dir/2020/04/13/2020041304205.html 관련 기사에 따르면, 저런 포석을 사용할 경우 초반에 승률이 일단 낮아지게 됩니다. 그 승률차이가 중반으로 갈수록 좁혀지지 않는다면 지는게 당연한데, 좁혀진다는 것은 실력이 더 높다는 것을 의미합니다. 물론 저 블랙홀AI의 계산은 처음부터 아예 다를 수도 있지만, 그렇지 않을 가능성이 더 높을것 같습니다.
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