구글이 인수한 인공지능 회사인 딥마인드(DeepMind)가 스스로 비디오 게임을 터득하는 머신러닝 (기계학습)을 발표했다. 인간이 비디오 게임을 반복적으로 하게되면 새로운 작전을 세우기도 하고 점점 실력이 향상되기 마련인데, 머신러닝에서도 이런 일이 가능할 것인가가 주요 관심사다.
딥마인드가 공개한 영상은 고전게임에 속하는 ‘블럭깨기’ 게임을 기계가 반복적으로 수행하며 어떻게 진화하는지를 보여준다. 한 판을 깨거나 고득점을 하면 리워드를 주는 방식으로 기계에게 인센티브를 주고, 나머지는 알아서 하게 놔두는 방식이다. 영상을 보면 처음에는 실력이 형편없지만, 수백번의 반복을 거듭하며 뛰어난 기량을 체득한다. 마침내는 블럭들의 한쪽에 터널을 만들어 구슬을 블럭위로 보내는 ‘작전’도 스스로 만들어 내고 수행할 정도다.
tN insight: 전통적인 기계나 알고리즘은 ‘정해진 상황’에 대해서는 효율적으로 대처하지만, 혼란스럽거나 경우의 수가 복잡한 상황에서는 제 기능을 발휘하지 못하는 것이 한계였다. 기계가 주변의 혼란스럽고 복잡한 상황에 능동적으로 대처하기 시작하면 그만큼 인간의 지능에 가까워 진다고 볼 수 있고, 자율운전 자동차 등에 적용될 가능성이 높아진다. 또, 그만큼 기계가 인간의 통제 영역에서 벗어날 가능성에 대한 우려도 높아지는 셈이다.
관련기사: The Verge
