1. 몬테카를로 트리 탐색, 알파고가 생각하는 방법 이제 알파고가 학습한 것을 바탕으로 어떤 과정을 거쳐 착수를 하는지 알아보자. 이때는 앞서 설명했던 몬테카를로 트리 탐색을 활용한다. 몬테카를로 방법은 무작위로 샘플링하여 정답을 찾는 방식이다. 5000만 국민의 선거 결과를 알기 위해 전수조사하는 대신 무작위로 5만 명 정도만 조사해도 비슷한 결과를 낼 수 있는 것과 마찬가지다. 바둑의 경우로 다시 한번 생각해보자. 1) 바둑은 탐색해야하는 게임 트리가 엄청나게 크다. 2) 게임 트리를 전부 탐색하는 것은 불가능하다. 3) 일부만 무작위로 샘플링하여 탐색해도 비슷한 결과를 낼 수 있다. 이런 방식으로 몬테카를로 방법을 바둑 인공지능에 도입하자 실력이 급상승하기 시작했다. 그러나 몬테카를로 방법에도 엄연..
1. 인공지능, 바둑을 넘보다 바둑도 체스처럼 정석이 어느정도 있을테니, 적절히 활용하여 계산해야하는 경우의 수를 줄여나가면 어떨까? 바둑은 그렇게 한다해도 체스처럼 계산을 해낼 수 없습니다. 계산해야하는 게임 트리가 지나치게 크기 때문이다. 체스의 게임 트리 크기만해도 우주의 원자 수보다 많은데, 바둑은 이보다도 훨씬 크다. 딥 블루가 승리한 직후 1997년 천체물리학자이자 바둑 애호가인 피에트 헛은 "바둑에서 컴퓨터가 사람을 이기려면 100년은 걸릴 것이다. 어쩌면 더 걸릴 수도 있다"라고 언급했다. 가로세로 19줄, 총 361개의 점으로 이루어진 바둑판에서 가능한 수를 계산해보는 건 얼핏 상상만 해도 불가능해 보인다. 고등학생 때 배운 순열을 이용해 단순하게 계산해볼까? 361개의 점에 순서대로 무..
1. 목표 직사각형 안에 어떤 도형을 그려놓자. 빨간색 영역의 넓이는 얼마인지 알고 싶다. 2. 기본적인 원리 만약, 위와 같은 직사각형에서 임의의 난수를 하나 뽑는다고 하자. 그 난수가 빨간색 영역인 HIT에 들어갈 확률은 얼마인가? 직사각형의 넓이는 $c(b-a)$이고 빨간색 영역의 넓이를 $S$라고 하면, 기하학적 확률의 원리에 의해 $$p= \frac{(난수가 \; 목표로 \; 하는 \; 빨간색 \; 영역의 \; 넓이)}{(난수가 \; 있을 \; 수 \; 있는 \; 전체 \; 영역의 \; 넓이)} = \frac{S}{c(b-a)}$$ 그러나 $S$를 모른다는 것이 중요하다. 즉 우리는 p값도 알 수가 없다 그런데 $p$값을 다른 방법으로 추정해볼 수 있는데 위와 같은 직사각형 위에서 $N$개의 난..
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