구글 딥마인드의 ‘알파제로’, 어떻게 체스를 스스로 학습했을까

♟️ 구글 딥마인드의 ‘알파제로’, 어떻게 체스를 스스로 학습했을까?

---

1. 알파고의 뒤를 이은 진화형 AI, 알파제로

2016년 세계 바둑 챔피언 이세돌을 꺾으며 전 세계를 놀라게 했던 ‘알파고’를 기억하시나요? 그 뒤를 이은 구글 딥마인드의 또 다른 인공지능, ‘알파제로(AlphaZero)’는 훨씬 더 발전된 방식으로 체스, 쇼기, 바둑을 ‘스스로’ 학습하는 인공지능입니다. 기존의 알파고가 수많은 기보 데이터를 학습한 것과 달리, 알파제로는 단 한 건의 인간 기보도 보지 않고, ‘자기 자신과의 대국’을 통해 독자적인 전략을 만들어냈습니다. 단순히 흉내 내는 AI가 아니라, 창의적으로 전략을 발견하는 AI로 진화한 것이죠.

---

2. 알파제로는 어떻게 체스를 ‘혼자’ 배웠을까?

알파제로의 핵심 학습 방식은 강화학습(Deep Reinforcement Learning)입니다. 이는 AI가 매번 스스로 게임을 플레이하면서, 승패에 따라 보상을 받으며 최적의 전략을 찾아가는 방식입니다. 알파제로는 체스의 규칙만 입력된 상태에서, 처음에는 엉망인 수를 두다가 점점 더 효율적인 수를 탐색하게 됩니다. 이 과정은 마치 인간이 시행착오를 반복하면서 실력을 키우는 모습과 유사합니다. 특히 알파제로는 기존의 방대한 체스 데이터를 전혀 사용하지 않고, 자기 스스로의 경험만으로 그랜드마스터 수준의 실력을 갖추게 되었습니다.

---

3. 기존 AI와 다른 점은 무엇일까?

기존 체스 AI는 방대한 기보 데이터와 인간이 짜 놓은 규칙 기반 전략에 의존했습니다. 그러나 알파제로는 사람의 전략이 아닌 ‘자신만의 전략’을 만들어냈다는 점에서 큰 차이가 있습니다. 실제로 알파제로가 사용하는 수는 때때로 인간 전문가들이 보기엔 비정상적으로 보일 정도로 독특하지만, 경이로운 효과를 발휘하죠. 또한, 알파제로는 딥러닝 기반 신경망을 통해 게임판 전체 상황을 학습하며, ‘선택 가능한 수’의 가치와 승리 확률을 평가합니다. 이런 구조는 단순한 계산이 아닌, 상황을 이해하고 판단하는 AI의 진화된 형태를 보여줍니다.

---

4. 인간을 넘어선 전략, 그리고 미래

알파제로는 출시 직후 세계 최고의 체스 프로그램이었던 ‘스톡피시(Stockfish)’를 상대로 압도적인 승률을 기록하며 AI의 새로운 시대를 열었습니다. 더 놀라운 점은, 알파제로가 인간이 수백 년간 쌓아온 전략을 뛰어넘는 새로운 전략을 스스로 만들어냈다는 사실입니다. 이는 인공지능이 단순히 인간을 따라 하는 존재가 아니라, 창의적인 사고의 가능성까지 보여준 사례로 평가받고 있습니다. 앞으로 강화학습 기반 AI는 게임을 넘어 의료, 과학, 도시 설계 등 다양한 분야에 적용되며, 인간의 상상력을 뛰어넘는 도구로 활용될 것입니다.