이세돌과 대결한 알파고의 동작원리는 무엇인지?
안녕하세요? 예전 세기의 바둑대전에서 이세돌과 대결한 알파고 머신은 어떤식으로 동작되는것인지 그 원리에 대해서 알고싶습니다.
안녕하세요
알파고는 딥러닝과 강화학습이라는 두 가지 기계 학습 기술을 결합하여 동작합니다. 딥러닝은 방대한 양의 바둑 기보를 학습하여 다음 수를 예측하는 신경망을 만들고, 강화학습은 실제 대국을 통해 스스로 학습하며 최적의 수를 선택합니다. 이를 통해 알파고는 매우 뛰어난 바둑 실력을 발휘하며 이전에는 불가능했던 수준의 전략과 창의성을 보여 주었습니다
안녕하세요. 전기기사 취득 후 현업에서 일하고 있는 4년차 전기 엔지니어 입니다.
알파고는 인공지능 기반의 프로그램으로, 주로 두 가지 주요 기술을 사용합니다. 첫째, 딥러닝 기술로 수많은 바둑 판례를 학습하고 이를 통해 이동 수를 예측합니다. 둘째, 몬테카를로 트리 탐색 방식으로 가능한 모든 수를 시뮬레이션하여 가장 유리한 수를 선택합니다. 이 과정에서 인공신경망을 활용해 수를 평가하고 최적의 결정을 내립니다. 이러한 알고리즘의 조합을 통해 알파고는 인간과 유사하게 바둑을 둘 수 있습니다.
안녕하세요. 전기전자 분야 전문가입니다.
알파고의 동작 원리를 간단히 설명하자면, 인공신경망과 강화학습을 결합한 시스템입니다. 알파고는 두 가지 주요 신경망 구조를 사용합니다. 먼저, 정책망(policy network)을 통해 다음 가능한 수를 예측하고, 가치망(value network)으로 각 수의 결과를 평가합니다. 이러한 신경망은 수많은 바둑 기보와 자체 대국을 통해 학습하며, 특정 상황에서 가장 높은 승률을 보이는 수를 선택하게 됩니다. 강화학습 기법은 알파고가 스스로 플레이하며 최적의 전략을 발전시키는 데 도움을 줍니다. 이러한 복잡한 계산은 높은 컴퓨팅 파워를 활용해 실시간으로 이루어집니다.
좋은 하루 보내시고 저의 답변이 도움이 되셨길 바랍니다 :)
안녕하세요.
알파고는 대표적인 인공지능의 한 사례이죠.
인공지능이 갖고 있는 데이테를 기반으로 바둑을 둘때의 최적수를 빠른시간안에 계산하는 시스템 프로그래밍입니다.
감사합니다.
알파고는 심층강화학습이라는 알고리즘을 통해 이전에 프로기사들의 대국을 학습했어요. 그 학습한 데이터를 바탕으로 바둑의 특정지점에 돌을 놓으면 가장 승점이 높은 지점을 계산하여 바둑을 두었다고 합니다.