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알파고 해부하기 2부
- 2. 이어서 시작하면서 • 알파고 해부하기 1부에서 이어지는 게시물입니다 • 예상 독자층은 알파고의 원리를 정확히 알고 싶어하는 분들 • 프로그래밍, 딥러닝, 머신러닝 연구자분들 포함입니다 • “프로그래머를 위한 알파고”로 생각해주세요.. • 내용이 어렵다면 “쉬운” 알파고 게시물도 있어요 1. 모두의 알파고 2. 바둑인들을 위한 알파고 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 2
- 3. 당부말씀 • 정확성을 최우선가치로 씁니다 • 정확하지 않은 내용을 찾으시면 꼭! 피드백 부탁드립니다 • donghun2014@gmail.com • 내용의 한 부분만 뚝 잘라서 인용하시면 위험합니다 • 정확한 내용들이 보통 그렇듯이, 부분을 잘라내면 뜻이 달라질 수 있어요 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 3
- 4. 1부까지의 진행상황 • 알파고의 구조 • 알파고 소프트웨어의 구성 • 알파고 S/W 구성: Deep Learning 유관 부분 • 바둑판 인식 프로그램 • 알파고 S/W의 대국시 동작법 • 알파고 S/W의 대국 전 트레이닝법 • 알파고 S/W의 혁신점 • 알파고의 혁신점 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 4
- 5. 목차 • 알파고의 구조 • 알파고 소프트웨어의 구성 • 알파고 S/W 구성: Deep Learning 유관 부분 • 알파고 S/W 구성: Reinforcement Learning 유관 부분 • 알파고 S/W 구성: Monte-Carlo Tree Search 유관 부분 • 알파고 S/W의 대국시 동작법 • 알파고 S/W의 대국 전 트레이닝법 • 알파고 S/W의 혁신점 • 알파고의 혁신점 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 5
- 6. 알파고 S/W 구성: Deep Learning • 먼저 가능한 모든 바둑판 공간을 정의합니다 • 바둑판을 19x19 행렬로 봅시다 • 자연스러운 생각이라면, 행렬에 넣을 수 있는 원소는 {흑, 백, 빈칸}중 하나 • 하지만 컴퓨터는 0/1로 보는게 제일 좋습니다 • 그래서 위의 상황을 • “흑돌” 바둑판 19x19 행렬 (0이면 흑돌이 없고, 1이면 놓인) • “백돌” 바둑판 19x19 행렬 (0이면 백돌이 없고, 1이면 놓인) • “빈칸” 바둑판 19x19 행렬 (0이면 뭔가 돌이 있고, 1이면 빈칸인) • 이렇게 3개 층을 쌓은 19x19x3 텐서 로 만듭니다 • (텐서는 개념상 2차원 이상의 행렬로 생각하면 됩니다) 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 6
- 7. 알파고 S/W 구성: Deep Learning • 여기에 추가로 feature를 집어넣습니다 • 기존 흑/백/빈칸에 추가로 • 19x19 행렬 원소별로, 주어진 칸에 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 7
- 8. 알파고 S/W 구성: Deep Learning • 여기에 추가로 feature를 집어넣습니다 • 기존 흑/백/빈칸에 추가로 • 19x19 행렬 원소별로, 주어진 칸에 • 그냥 상수 1 (“그 칸 고유의 특성”을 모델링) • 돌이 있다면, 몇 수 전에 놓였는지 (최소 1, 최대 8) (길이8의 binary array) • 연결된 말의 현재 활로가 몇개인지 (최소 1, 최대 8) • 상대가 돌을 놓는다면 내가 잃을 돌의 수 (최소 1, 최대 8) • 내가 돌을 놓는다면 그 돌에 연결된 말의 활로가 몇 개가 될지 (최소 1, 최대 8) • 내가 돌을 놓는다면, 내가 축을 만드는데 성공할지 • 내가 돌을 놓는다면, 내가 축을 탈출하는데 성공할지 • 돌을 놓는것이 바둑의 규칙에 어긋나는지 • 내가 흑돌인지 백돌인지 (이건 Value Network (판세분석) 에만 쓰입니다) (알파고 논문에 나온 Extended Data Table 2 참조) 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 8
- 9. 알파고 S/W 구성: Deep Learning • 여기에 추가로 feature를 집어넣습니다 • 기존 흑/백/빈칸에 추가로 • 19x19 행렬 원소별로, 주어진 칸에 • 이것저것, 도합 48개의 binary input • 바둑판 각 칸별로 길이 48의 binary array로 구성된 feature가 됩니다 • (Policy Network는 48, Value Network는 49) • 바둑판이 19x19 행렬이니, • 이렇게 만들어진 Deep Learning input은 19x19x48 텐서. • Value Network는 19x19x49 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 9
- 10. 알파고 S/W 구성: Deep Learning • Input 텐서 • Policy Network (다음 수 예측) 용도와 Value Network (판세예측) 용도에 따라 feature가 조금 다릅니다 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 10
- 11. 알파고 S/W 구성: Deep Learning • Input 텐서 • Policy Network (다음 수 예측) 용도와 Value Network (판세예측) 용도에 따라 feature가 조금 다릅니다 • Output • 당연히 Policy Network와 Value Network가 다릅니다 • Policy Network의 경우, 𝑃(𝑎|𝑠) • “바둑판 s가 주어질 때, 다음 착수가 a일 확률값” • Value Network의 경우, 𝐸 𝑧𝑡 𝑠𝑡 = 𝑠, 𝑎 𝑡…𝑇~𝑝] • “바둑판 s가 주어질 때, 바둑기사 양쪽 모두 착수전략 p를 따라 대국종료까지 두었을때, 게임 기대값 (z가 -1(패)이나 1(승)이므로, 0이면 50:50 비등비등 상황임” 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 11
- 12. 알파고 S/W 구성: Deep Learning • 각 모듈별 내부구조를 설명하기 전에… • 지금까지 설명한 부분을 요약한다면 • Policy Network (다음 수 예측)과 Value Network (판세예측) 양쪽에 공통인 • “바둑판 상황 인식” 프로그램 • 에 해당하는 Deep Learning 부분입니다. Input 부분을 중점으로 다뤘지요. 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 12
- 13. 알파고 S/W 구성: Deep Learning • 각 모듈별 내부구조를 설명하기 전에… • 지금까지 설명한 부분을 요약한다면 • Policy Network (다음 수 예측)과 Value Network (판세예측) 양쪽에 공통인 • “바둑판 상황 인식” 프로그램 • 에 해당하는 Deep Learning 부분입니다. Input 부분을 중점으로 다뤘지요. • 이제부터 • Policy Network • Value Network 양쪽에 사용된 CNN (Convolutional Neural Network) 구조를 설명합니다 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 13
- 14. 알파고 소프트웨어의 구성 • Policy Network • Deep Learning과 • Reinforcement Learning의 • 적절한 만남! 알파고 바둑 프로그램 바둑판 미래 예측 시도 여러 번 미래예측 후 가장 많이 둔 수로 선택 RL MCTS RL MCTS RL 바둑판 현상황 인식 프로그램DL 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 14 바둑경기 상황 유/불리 분석 프로그램 DL RL 상대 바둑기사 다음 수 예측 프로그램 알파고의 다음 수 결정 프로그램 DL DLRL RL
- 15. 알파고 S/W 구성: “Policy Network” • Policy Network: 19x19행렬의 48층짜리 input을… • 제 1층은 5x5 filter 192종으로, stride 1로 convolution • 하기 위해서, 상하좌우 언저리로 0으로 채워진 2행 2열씩 추가 • 23x23 행렬로 만들어서 2D convolution • ReLU 유닛 사용 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 15
- 16. 알파고 S/W 구성: “Policy Network” • Policy Network: 19x19행렬의 48층짜리 input을… • 제 1층은 5x5 filter 192종으로, stride 1로 convolution • 하기 위해서, 상하좌우 언저리로 0으로 채워진 2행 2열씩 추가 • 23x23 행렬로 만들어서 2D convolution • ReLU 유닛 사용 • 제 2~12층은 3x3 filter 192종으로, stride 1로 convolution • 하기 위해서, 상하좌우 언저리로 0으로 채워진 1행 1열씩 추가 • 21x21 행렬로 만들어서 2D convolution • ReLU 유닛 사용 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 16
- 17. 알파고 S/W 구성: “Policy Network” • Policy Network: 19x19행렬의 48층짜리 input을… • 제 1층은 5x5 filter 192종으로, stride 1로 convolution • 하기 위해서, 상하좌우 언저리로 0으로 채워진 2행 2열씩 추가 • 23x23 행렬로 만들어서 2D convolution • ReLU 유닛 사용 • 제 2~12층은 3x3 filter 192종으로, stride 1로 convolution • 하기 위해서, 상하좌우 언저리로 0으로 채워진 1행 1열씩 추가 • 21x21 행렬로 만들어서 2D convolution • ReLU 유닛 사용 • 제 13층은 특별한 필터 없이 1:1 대응으로 • 각 위치별 bias를 다르게 해서 • Softmax 유닛 사용 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 17
- 18. 알파고 S/W 구성: “Policy Network” • Policy Network: 19x19행렬의 48층짜리 input을… • 제 1층은 5x5 filter 192종으로, stride 1로 convolution후 ReLU • 제 2~12층은 3x3 filter 192종으로, stride 1로 convolution후 ReLU • 제 13층은 특별한 필터 없이 1:1대응 softmax • 위 구조를 선택한 (이론적) 이유를 헤아려보려면? • 기본적으로 Convolutional Neural Network (CNN) 공부필요 • CNN 설명자료는 인터넷에 많습니다 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 18
- 19. 알파고 S/W 구성: “Policy Network” • Policy Network: 19x19행렬의 48층짜리 input을… • 제 1층은 5x5 filter 192종으로, stride 1로 convolution후 ReLU • 제 2~12층은 3x3 filter 192종으로, stride 1로 convolution후 ReLU • 제 13층은 특별한 필터 없이 1:1대응 softmax • ReLU를 사용하는 이유? • 이론적: Vanishing gradient 문제가 없음 • 종전 neural net에 자주 쓰이던 sigmoid 계열 함수의 경우 이 문제가 있지요 • 실험적: Deep network에서 실험적 효과 좋음 (효율성 측면) • 실제로 잘 된다고 보고된 바가 많다니 선택의 근거로 인정합니다.. 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 19
- 20. • Policy Network: 19x19행렬의 48층짜리 input을… • 제 1층은 5x5 filter 192종으로, stride 1로 convolution후 ReLU • 제 2~12층은 3x3 filter 192종으로, stride 1로 convolution후 ReLU • 제 13층은 특별한 필터 없이 1:1대응 softmax • 근데 왜 뜬금없는 softmax 함수 • State의 가치값Q으로 a를 결정하는 방법 중 하나: softmax함수 사용 • 참고문헌: Humprey 1999. 박사논문 [바로가기] 25페이지 • Policy Network output이 𝑃(𝑎|𝑠) 이므로 이것에 맞춘 형태 • “바둑판 s가 주어질 때, 다음 착수가 a일 확률값” • Reinforcement Learning의 영향 알파고 S/W 구성: “Policy Network” 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 20
- 21. 알파고 소프트웨어의 구성 • Value Network • Deep Learning과 • Reinforcement Learning을 • 살짝 다르게 접합 알파고 바둑 프로그램 상대 바둑기사 다음 수 예측 프로그램 알파고의 다음 수 결정 프로그램 바둑판 미래 예측 시도 여러 번 미래예측 후 가장 많이 둔 수로 선택 DL DLRL RL RL MCTS RL MCTS RL 바둑판 현상황 인식 프로그램DL 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 21 바둑경기 상황 유/불리 분석 프로그램 DL RL
- 22. 알파고 S/W 구성: “Value Network” • Value Network: 19x19행렬의 49층짜리 input을… • 제 1층은 5x5 filter 192종으로, stride 1로 convolution후 ReLU • 제 2~11층은 3x3 filter 192종으로, stride 1로 convolution후 ReLU 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 22 이 부분은 Policy Network와 동일구조 사용
- 23. 알파고 S/W 구성: “Value Network” • Value Network: 19x19행렬의 49층짜리 input을… • 제 1층은 5x5 filter 192종으로, stride 1로 convolution후 ReLU • 제 2~11층은 3x3 filter 192종으로, stride 1로 convolution후 ReLU • 제 12층은 “additional convolution layer” (추가정보 없음..) • 제 13층은 특별한 필터 없이 1:1대응 (사용된 function정보없음) 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 23 논문이 제대로 설명해주지 않는 부분..
- 24. 알파고 S/W 구성: “Value Network” • Value Network: 19x19행렬의 49층짜리 input을… • 제 1층은 5x5 filter 192종으로, stride 1로 convolution후 ReLU • 제 2~11층은 3x3 filter 192종으로, stride 1로 convolution후 ReLU • 제 12층은 “additional convolution layer” (추가정보 없음..) • 제 13층은 특별한 필터 없이 1:1대응 (사용된 function정보없음) • 제 14층은 256개의 ReLU 유닛, fully connected linear • Output은 1개의 tanh 유닛, fully connected linear 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 24 Value Network에 Deep Learning 적용하기 위해 특화한 구조부분
- 25. 알파고 S/W 구성: “Value Network” • Value Network: 19x19행렬의 49층짜리 input을… • 제 1층은 5x5 filter 192종으로, stride 1로 convolution후 ReLU • 제 2~11층은 3x3 filter 192종으로, stride 1로 convolution후 ReLU • 제 12층은 “additional convolution layer” (추가정보 없음..) • 제 13층은 특별한 필터 없이 1:1대응 (사용된 function정보없음) • 제 14층은 256개의 ReLU 유닛, fully connected linear • Output은 1개의 tanh 유닛, fully connected linear 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 25
- 26. 알파고 S/W 구성: “Value Network” • Value Network: 19x19행렬의 49층짜리 input을… • 제 1층은 5x5 filter 192종으로, stride 1로 convolution후 ReLU • 제 2~11층은 3x3 filter 192종으로, stride 1로 convolution후 ReLU • 제 12층은 “additional convolution layer” (추가정보 없음..) • 제 13층은 특별한 필터 없이 1:1대응 (사용된 function정보없음) • 제 14층은 256개의 ReLU 유닛, fully connected linear • Output은 1개의 tanh 유닛, fully connected linear • 엄청난 최적화공밀레의 현장을 발굴하고 있습니다!! • 여담이지만.. 엔지니어분들의 노고는 최종 산출물만으로 계산하면 안될 일입니다 • 딥러닝 사용자 및 연구자분들(회사/대학원 불문)의 몸/마음고생 좀 덜어주세요… 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 26
- 27. • Value Network: 19x19행렬의 49층짜리 input을… • 제 1층은 5x5 filter 192종으로, stride 1로 convolution후 ReLU • 제 2~11층은 3x3 filter 192종으로, stride 1로 convolution후 ReLU • 제 12층은 “additional convolution layer” (추가정보 없음..) • 제 13층은 특별한 필터 없이 1:1대응 (사용된 function정보없음) • 제 14층은 256개의 ReLU 유닛, fully connected linear • Output은 1개의 tanh 유닛, fully connected linear 알파고 S/W 구성: “Value Network” 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 27
- 28. • Value Network: 19x19행렬의 49층짜리 input을… • 제 1층은 5x5 filter 192종으로, stride 1로 convolution후 ReLU • 제 2~11층은 3x3 filter 192종으로, stride 1로 convolution후 ReLU • 제 12층은 “additional convolution layer” (추가정보 없음..) • 제 13층은 특별한 필터 없이 1:1대응 (사용된 function정보없음) • 제 14층은 256개의 ReLU 유닛, fully connected linear • Output은 1개의 tanh 유닛, fully connected linear • Value Network에 맞춰주기 위한 선택: 1개의 tanh 유닛 • Value Network의 경우, 𝐸 𝑧𝑡 𝑠𝑡 = 𝑠, 𝑎 𝑡…𝑇~𝑝] • “바둑판 s가 주어질 때, 바둑기사 양쪽 모두 착수전략 p를 따라 대국종료까지 두었을때, 게임 기대값 (z가 -1(패)이나 1(승)이므로, 0이면 50:50 비등비등 상황임” 알파고 S/W 구성: “Value Network” 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 28
- 29. 알파고 S/W 구성: DL, Policy Net, Value Net • 요약합니다 • Deep Learning (DL) 적용부 • 핵심 적용부분 • 바둑판 상황인식 모듈 • 양쪽에 모듈로 사용 • Policy Network • 알파고 다음수 결정 • 바둑기사 다음수 결정 • Value Network • 바둑판세 파악 알파고 바둑 프로그램 바둑판 미래 예측 시도 여러 번 미래예측 후 가장 많이 둔 수로 선택 RL MCTS RL MCTS RL 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 29 상대 바둑기사 다음 수 예측 프로그램 알파고의 다음 수 결정 프로그램 DL DLRL RL 바둑경기 상황 유/불리 분석 프로그램 DL RL 바둑판 현상황 인식 프로그램DL
- 30. 목차 • 알파고의 구조 • 알파고 소프트웨어의 구성 • 알파고 S/W 구성: Deep Learning 유관 부분 • 알파고 S/W 구성: Reinforcement Learning 유관 부분 • 알파고 S/W 구성: Monte-Carlo Tree Search 유관 부분 • 알파고 S/W의 대국시 동작법 • 알파고 S/W의 대국 전 트레이닝법 • 알파고 S/W의 혁신점 • 알파고의 혁신점 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 30
- 31. 알파고 S/W 구성: Reinforcement Learning • Reinforcement Learning (RL)? • 전반적으로 고루 적용되어 적용부 하나하나 나누기가 힘듭니다 • 지금까지 나온 RL 적용부 • DL을 전체 틀에 접합하는 이론적 근거/토대 • (나름) 합리적인 접합법 제시 • RL 적용부는 계속됩니다 • 나올 때마다 설명예정 알파고 바둑 프로그램 바둑판 미래 예측 시도 여러 번 미래예측 후 가장 많이 둔 수로 선택 RL MCTS RL MCTS RL 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 31 상대 바둑기사 다음 수 예측 프로그램 알파고의 다음 수 결정 프로그램 DL DLRL RL 바둑경기 상황 유/불리 분석 프로그램 DL RL 바둑판 현상황 인식 프로그램DL
- 32. 알파고 소프트웨어의 구성 • 다음 차례: MCTS 적용부 • 핵심: 바둑판 미래예측 • 여기에도 RL 포함 알파고 바둑 프로그램 RL 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 32 상대 바둑기사 다음 수 예측 프로그램 알파고의 다음 수 결정 프로그램 DL DLRL RL 바둑경기 상황 유/불리 분석 프로그램 DL RL 바둑판 현상황 인식 프로그램DL 바둑판 미래 예측 시도 MCTS RL 여러 번 미래예측 후 가장 많이 둔 수로 선택 RLMCTS
- 33. 목차 • 알파고의 구조 • 알파고 소프트웨어의 구성 • 알파고 S/W 구성: Deep Learning 유관 부분 • 알파고 S/W 구성: Reinforcement Learning 유관 부분 • 알파고 S/W 구성: Monte-Carlo Tree Search 유관 부분 • 알파고 S/W의 대국시 동작법 • 알파고 S/W의 대국 전 트레이닝법 • 알파고 S/W의 혁신점 • 알파고의 혁신점 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 33
- 34. 알파고 소프트웨어의 구성 • Monte-Carlo Tree Search • Tree Search의 개량판 • 전자바둑계의 최신트렌드 • 알파고가 나오기 전까지.. 알파고 바둑 프로그램 RL 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 34 상대 바둑기사 다음 수 예측 프로그램 알파고의 다음 수 결정 프로그램 DL DLRL RL 바둑경기 상황 유/불리 분석 프로그램 DL RL 바둑판 현상황 인식 프로그램DL 바둑판 미래 예측 시도 MCTS RL 여러 번 미래예측 후 가장 많이 둔 수로 선택 RLMCTS
- 35. 알파고 S/W 구성: MCTS • 게임 전략에서의 Tree Search를 말하자면 • 그냥 가능한 것 다 해보고 제일 좋은걸 골라보자는 겁니다 • 말이 쉽지.. 너무너무 가짓수가 많아서 컴퓨터로도 도저히 불가능한 게 있습니다 • 이것의 대표적인 예가 바둑입니다 • 한 수 한 수 놓을 수 있는게 너무 갯수가 많은데, 게임 끝까지 모든 가능한 기보 숫자는… • “경우의 수가 우주의 원자수보다 많다” 이런 말이 여기서 나옵니다 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 35
- 36. 알파고 S/W 구성: MCTS • 게임 전략에서의 Tree Search를 말하자면 • 그냥 가능한 것 다 해보고 제일 좋은걸 골라보자는 겁니다 • 말이 쉽지.. 너무너무 가짓수가 많아서 컴퓨터로도 도저히 불가능한 게 있습니다 • 이것의 대표적인 예가 바둑입니다 • 한 수 한 수 놓을 수 있는게 너무 갯수가 많은데, 게임 끝까지 모든 가능한 기보 숫자는… • “경우의 수가 우주의 원자수보다 많다” 이런 말이 여기서 나옵니다 • 그러면, 다 해보기보단, “쓸만한 것부터” 해보자 • “쓸만한 것 …” + “… 부터 해보자”: 이 두 부분이 MCTS의 핵심입니다 • Monte-Carlo Tree Search에 대한 구체적 설명은 이미 많이 되어 있습니다 • MCTS 이론설명은 다른 분들이 수고하신 자료에 맡기고 • 바로 알파고 해부를 하면서, 이론은 그때그때 필요한만큼만 설명하겠습니다 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 36
- 37. 알파고 S/W 구성: MCTS • 쓸만한 것 “부터 해보자” • 모든 걸 닥치고 다 해보는게 하는게 불가능하니 • 조금만 해서 많이 알 수 없을까? • 무엇부터 해 보는게 좋을까? • 흔히들 알고있는 Alpha-beta pruning은 “해도 안될건 하지말자” 개량입니다 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 37
- 38. 알파고 S/W 구성: MCTS • 쓸만한 것 “부터 해보자” • 모든 걸 닥치고 다 해보는게 하는게 불가능하니 • 조금만 해서 많이 알 수 없을까? • 무엇부터 해 보는게 좋을까? • 흔히들 알고있는 Alpha-beta pruning은 “해도 안될건 하지말자” 개량입니다 • 이렇게 하다보면, 언젠가는 정답이 나올까? • 이런 이론적 근거가 있으면 더 해볼 만 하겠죠? • 하지만 이 이야기는 조금 뒤로 미뤄두고 • 일단 Tree Search에서 당장 뭘 해볼지 고르는 부분부터 봅시다. 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 38
- 39. 알파고 S/W 구성: MCTS • 알파고의 바둑게임 Search Tree 구성 • 바둑판의 구성 s, 다음 둘 수 a 를 동시에 고려해서 • 첫 차례라면, • 바둑판 구성 s는 앞에서 설명했듯이 19x19x48 텐서 (binary). 모두 빈칸 셋팅. • 다음 수는 어디든 둘 수 있으니 19x19 가지의 a 중 하나 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 39
- 40. 알파고 S/W 구성: MCTS • 알파고의 바둑게임 Search Tree 구성 • 바둑판의 구성 s, 다음 둘 수 a 를 동시에 고려해서 • 첫 차례라면, • 바둑판 구성 s는 앞에서 설명했듯이 19x19x48 텐서 (binary). 모두 빈칸 셋팅. • 다음 수는 어디든 둘 수 있으니 19x19 가지의 a 중 하나 • (s,a)를 정합니다 • 첫 차례라면 s는 정해져 있고, 19x19가지의 a가 있으니, 19x19가지의 (s,a)입니다 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 40
- 41. 알파고 S/W 구성: MCTS • 알파고의 바둑게임 Search Tree 구성 • 바둑판의 구성 s, 다음 둘 수 a 를 동시에 고려해서 • 첫 차례라면, • 바둑판 구성 s는 앞에서 설명했듯이 19x19x48 텐서 (binary). 모두 빈칸 셋팅. • 다음 수는 어디든 둘 수 있으니 19x19 가지의 a 중 하나 • (s,a)를 정합니다 • 첫 차례라면 s는 정해져 있고, 19x19가지의 a가 있으니, 19x19가지의 (s,a)입니다 • 각각의 (s,a)에 대해서 다음 값들이 저장되어 있습니다 • 𝑃 𝑠, 𝑎 • 𝑁𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑟 𝑠, 𝑎 • 𝑊𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑟 𝑠, 𝑎 • 𝑄 𝑠, 𝑎 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 41
- 42. 알파고 S/W 구성: MCTS • 각각의 (s,a)에 대해 저장된 값 설명 • 𝑃 𝑠, 𝑎 • 착수 a를 해 보지 않고도, 미리 선험적으로 알고 있는 값. (당연히 튜닝값입니다) • 저 아래에 있는 𝑄 𝑠, 𝑎 와 단위가 같습니다 • (물리 문제 풀때의 그 m/s 맞추는 개념의 그 단위) • 저 𝑄 𝑠, 𝑎 값과 균형을 맞추는 역할을 나중에 담당합니다 • 𝑁𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑟 𝑠, 𝑎 • 𝑊𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑟 𝑠, 𝑎 • 𝑄 𝑠, 𝑎 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 42
- 43. 알파고 S/W 구성: MCTS • 각각의 (s,a)에 대해 저장된 값 설명 • 𝑃 𝑠, 𝑎 • 𝑁𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑟 𝑠, 𝑎 • 착수 a를 한다고 결정한 Monte-Carlo 시뮬레이션 횟수 • v가 달린 것은 판세분석 경로가 된 횟수, r이 달린것은 미래예측 경로가 된 횟수 • 이 부분의 자세한 내용은 추후 알파고의 대국시 작동원리 부분에서 다루어집니다 • 𝑊𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑟 𝑠, 𝑎 • 𝑄 𝑠, 𝑎 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 43
- 44. 알파고 S/W 구성: MCTS • 각각의 (s,a)에 대해 저장된 값 설명 • 𝑃 𝑠, 𝑎 • 𝑁𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑟 𝑠, 𝑎 • 𝑊𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑟 𝑠, 𝑎 • 착수 a를 한다고 하고, Monte-Carlo 시뮬레이션 한 결과 나온 승리/패배 횟수의 합 • v가 달린 것은 판세분석 경로에서 나온 누적 합, r이 달린것은 미래예측 경로쪽 누적 합. • 이 부분의 자세한 내용은 추후 알파고의 대국시 작동원리 부분에서 다루어집니다 • 𝑄 𝑠, 𝑎 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 44
- 45. 알파고 S/W 구성: MCTS • 각각의 (s,a)에 대해 저장된 값 설명 • 𝑃 𝑠, 𝑎 • 𝑁𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑟 𝑠, 𝑎 • 𝑊𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑟 𝑠, 𝑎 • 𝑄 𝑠, 𝑎 • 이 값의 의미를 어렵게 적으면 (알파고 논문에 이렇게 적어놨죠) 다음과 같습니다 𝑄 𝑠, 𝑎 = 1 − 𝜆 𝑊𝑣(𝑠, 𝑎) 𝑁𝑣(𝑠, 𝑎) + 𝜆 𝑊𝑟(𝑠, 𝑎) 𝑁𝑟(𝑠, 𝑎) • 알파고 논문에서 “𝜆 = 0.5를 쓰니 제일 성능이 좋아서 이걸로 쓰겠다”고 합니다 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 45
- 46. 알파고 S/W 구성: MCTS • 각각의 (s,a)에 대해 저장된 값 설명 • 𝑃 𝑠, 𝑎 • 𝑁𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑟 𝑠, 𝑎 • 𝑊𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑟 𝑠, 𝑎 • 𝑄 𝑠, 𝑎 • 이 값의 의미를 어렵게 적으면 (알파고 논문에 이렇게 적어놨죠) 다음과 같습니다 𝑄 𝑠, 𝑎 = 1 − 𝜆 𝑊𝑣(𝑠, 𝑎) 𝑁𝑣(𝑠, 𝑎) + 𝜆 𝑊𝑟(𝑠, 𝑎) 𝑁𝑟(𝑠, 𝑎) • 알파고 논문에서 “𝜆 = 0.5를 쓰니 제일 성능이 좋아서 이걸로 쓰겠다”고 합니다 • 쉽게 말해, 판세분석과 미래예측 두 모듈의 승/패 시뮬레이션확률의 1:1 선형합 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 46
- 47. 알파고 S/W 구성: MCTS • 각각의 (s,a)에 대해 저장된 값 설명 • 𝑃 𝑠, 𝑎 • 𝑁𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑟 𝑠, 𝑎 • 𝑊𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑟 𝑠, 𝑎 • 𝑄 𝑠, 𝑎 • 이 값의 의미를 어렵게 적으면 (알파고 논문에 이렇게 적어놨죠) 다음과 같습니다 𝑄 𝑠, 𝑎 = 1 − 𝜆 𝑊𝑣(𝑠, 𝑎) 𝑁𝑣(𝑠, 𝑎) + 𝜆 𝑊𝑟(𝑠, 𝑎) 𝑁𝑟(𝑠, 𝑎) • 알파고 논문에서 “𝜆 = 0.5를 쓰니 제일 성능이 좋아서 이걸로 쓰겠다”고 합니다 • 쉽게 말해, 판세분석과 미래예측 두 모듈의 승/패 시뮬레이션확률의 1:1 선형합 • 더 쉽게 말해, 착수 a의 승/패 예측치 두 종류의 평균값 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 47
- 48. 알파고 S/W 구성: MCTS • 각각의 (s,a)에 대해 저장된 아래 값들이 있다고 합시다 • 𝑃 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑄 𝑠, 𝑎 • 쓸만한 것 “부터 해보자” 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 48
- 49. 알파고 S/W 구성: MCTS • 각각의 (s,a)에 대해 저장된 아래 값들이 있다고 합시다 • 𝑃 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑄 𝑠, 𝑎 • 쓸만한 것 “부터 해보자” • 지금 현재 바둑판을 𝑠𝑡라 할때 • 𝑄 𝑠𝑡, 𝑎 + 𝑢(𝑠𝑡, 𝑎)값을 가장 크게 만드는 착수 a “부터 해보자” 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 49
- 50. 알파고 S/W 구성: MCTS • 각각의 (s,a)에 대해 저장된 아래 값들이 있다고 합시다 • 𝑃 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑄 𝑠, 𝑎 • 쓸만한 것 “부터 해보자” • 지금 현재 바둑판을 𝑠𝑡라 할때 • 𝑄 𝑠𝑡, 𝑎 + 𝑢(𝑠𝑡, 𝑎)값을 가장 크게 만드는 착수 a “부터 해보자” • 여기서 새로 튀어나온 u라는 것을 논하기 전에.. • 지금까지 설명한걸 요약해봅시다. 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 50
- 51. 알파고 S/W 구성: MCTS • 각각의 (s,a)에 대해 저장된 아래 값들이 있다고 합시다 • 𝑃 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑄 𝑠, 𝑎 • 쓸만한 것 “부터 해보자” • 지금 현재 바둑판을 𝑠𝑡라 할때 • 𝑄 𝑠𝑡, 𝑎 + 𝑢(𝑠𝑡, 𝑎)값을 가장 크게 만드는 착수 a “부터 해보자” • 여기서 새로 튀어나온 u라는 것을 논하기 전에.. • 지금까지 설명한걸 요약해봅시다. • Tree search를 할 때, “무엇부터 해볼까” 부분을 설명했습니다 • 이게 알파고가 다음 수읽기를 할 때 머리를 굴리는 방법입니다 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 51
- 52. 알파고 S/W 구성: MCTS • 각각의 (s,a)에 대해 저장된 아래 값들이 있다고 합시다 • 𝑃 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑄 𝑠, 𝑎 • 쓸만한 것 “부터 해보자” • 지금 현재 바둑판을 𝑠𝑡라 할때 • 𝑄 𝑠𝑡, 𝑎 + 𝑢(𝑠𝑡, 𝑎)값을 가장 크게 만드는 착수 a “부터 해보자” • 여기서 새로 튀어나온 u라는 것을 논하기 전에.. • 지금까지 설명한걸 요약해봅시다. • Tree search를 할 때, “무엇부터 해볼까” 부분을 설명했습니다 • 이게 알파고가 다음 수읽기를 할 때 머리를 굴리는 방법입니다 • 이제 u를 논하러 갑니다 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 52
- 53. 알파고 S/W 구성: MCTS • “쓸만한 것” 부터 해보자 • 쓸만한 것만 하면 되나요? • 이론적으로 안됩니다 • 쓸만하다고 생각해보지 않은 것에 정답이 있을 수도 있지요 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 53
- 54. 알파고 S/W 구성: MCTS • “쓸만한 것” 부터 해보자 • 쓸만한 것만 하면 되나요? • 이론적으로 안됩니다 • 쓸만하다고 생각해보지 않은 것에 정답이 있을 수도 있지요 • 쓸만한 것부터 해보되, 다른 것들도 해 봐야 합니다 • 이렇게 하다보면 언젠가는 정답(평균적으로 제일 좋은 답)이 나옵니다 • Monte-Carlo Simulation의 이론적 정당성에서 따라나옵니다 • 더 들어가면, 통계학의 “큰 수의 법칙”에서 나옵니다 • 어차피 approximation만 하면 되므로, (약한) 큰 수의 법칙만으로 충분합니다 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 54
- 55. 알파고 S/W 구성: MCTS • “쓸만한 것” 부터 해보자 • 쓸만한 것만 하면 되나요? • 이론적으로 안됩니다 • 쓸만하다고 생각해보지 않은 것에 정답이 있을 수도 있지요 • 그럼 쓸만한 거 말고 다른 걸 섞어야 되는데.. 어떻게 하나요? • 이 문제를 다루는 부분이 바로 𝑄 𝑠𝑡, 𝑎 + 𝑢(𝑠𝑡, 𝑎) • 저 부분 입니다 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 55
- 56. 알파고 S/W 구성: MCTS • 각각의 (s,a)에 대한 값들이 있다고 합시다 • 𝑃 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑄 𝑠, 𝑎 • “쓸만한 것” 부터 해보자 • 지금 현재 바둑판을 𝑠𝑡라 할때 • 𝑄 𝑠𝑡, 𝑎 + 𝑢(𝑠𝑡, 𝑎)값을 가장 크게 만드는 착수 a 부터 해보자 • 갑자기 새로 튀어나온 저것은 𝑢 𝑠𝑡, 𝑎 = 𝑐 𝑝𝑢𝑐𝑡 𝑃(𝑠, 𝑎) σ 𝑏 𝑁𝑟(𝑠, 𝑏) 1 + 𝑁𝑟(𝑠, 𝑎) • 선험적으로 알고 있는 바둑판 s에서 착수a에 대한 선호도 𝑃(𝑠, 𝑎) 와, 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 56
- 57. 알파고 S/W 구성: MCTS • 각각의 (s,a)에 대한 값들이 있다고 합시다 • 𝑃 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑄 𝑠, 𝑎 • “쓸만한 것” 부터 해보자 • 지금 현재 바둑판을 𝑠𝑡라 할때 • 𝑄 𝑠𝑡, 𝑎 + 𝑢(𝑠𝑡, 𝑎)값을 가장 크게 만드는 착수 a 부터 해보자 • 갑자기 새로 튀어나온 저것은 𝑢 𝑠𝑡, 𝑎 = 𝑐 𝑝𝑢𝑐𝑡 𝑃(𝑠, 𝑎) σ 𝑏 𝑁𝑟(𝑠, 𝑏) 1 + 𝑁𝑟(𝑠, 𝑎) • 선험적으로 알고 있는 바둑판 s에서 착수a에 대한 선호도 𝑃(𝑠, 𝑎) 와, • 미래예측으로 덜 놓아본 착수에 대해서 더 커지고, 많이 놓아본 착수에 대해서는 더 작아져서, 무한히 많이 미래예측한다면 결국 모두 0으로 수렴하는 복잡한 수식과, 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 57
- 58. 알파고 S/W 구성: MCTS • 각각의 (s,a)에 대한 값들이 있다고 합시다 • 𝑃 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑄 𝑠, 𝑎 • “쓸만한 것” 부터 해보자 • 지금 현재 바둑판을 𝑠𝑡라 할때 • 𝑄 𝑠𝑡, 𝑎 + 𝑢(𝑠𝑡, 𝑎)값을 가장 크게 만드는 착수 a 부터 해보자 • 갑자기 새로 튀어나온 저것은 𝑢 𝑠𝑡, 𝑎 = 𝑐 𝑝𝑢𝑐𝑡 𝑃(𝑠, 𝑎) σ 𝑏 𝑁𝑟(𝑠, 𝑏) 1 + 𝑁𝑟(𝑠, 𝑎) • 선험적으로 알고 있는 바둑판 s에서 착수a에 대한 선호도 𝑃(𝑠, 𝑎) 와, • 미래예측으로 덜 놓아본 착수에 대해서 더 커지고, 많이 놓아본 착수에 대해서는 더 작아져서, 무한히 많이 미래예측한다면 결국 모두 0으로 수렴하는 복잡한 수식과, 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 58
- 59. 알파고 S/W 구성: MCTS • 각각의 (s,a)에 대한 값들이 있다고 합시다 • 𝑃 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑄 𝑠, 𝑎 • “쓸만한 것” 부터 해보자 • 지금 현재 바둑판을 𝑠𝑡라 할때 • 𝑄 𝑠𝑡, 𝑎 + 𝑢(𝑠𝑡, 𝑎)값을 가장 크게 만드는 착수 a 부터 해보자 • 갑자기 새로 튀어나온 저것은 𝑢 𝑠𝑡, 𝑎 = 𝑐 𝑝𝑢𝑐𝑡 𝑃(𝑠, 𝑎) σ 𝑏 𝑁𝑟(𝑠, 𝑏) 1 + 𝑁𝑟(𝑠, 𝑎) • 선험적으로 알고 있는 바둑판 s에서 착수a에 대한 선호도 𝑃(𝑠, 𝑎) 와, • 미래예측으로 덜 놓아본 착수에 대해서 더 커지고, 많이 놓아본 착수에 대해서는 더 작아져서, 무한히 많이 미래예측한다면 결국 모두 0으로 수렴하는 복잡한 수식과, 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 59
- 60. 알파고 S/W 구성: MCTS • 각각의 (s,a)에 대한 값들이 있다고 합시다 • 𝑃 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑄 𝑠, 𝑎 • “쓸만한 것” 부터 해보자 • 지금 현재 바둑판을 𝑠𝑡라 할때 • 𝑄 𝑠𝑡, 𝑎 + 𝑢(𝑠𝑡, 𝑎)값을 가장 크게 만드는 착수 a 부터 해보자 • 갑자기 새로 튀어나온 저것은 𝑢 𝑠𝑡, 𝑎 = 𝑐 𝑝𝑢𝑐𝑡 𝑃(𝑠, 𝑎) σ 𝑏 𝑁𝑟(𝑠, 𝑏) 1 + 𝑁𝑟(𝑠, 𝑎) • 선험적으로 알고 있는 바둑판 s에서 착수a에 대한 선호도 𝑃(𝑠, 𝑎) 와, • 미래예측으로 덜 놓아본 착수에 대해서 더 커지고, 많이 놓아본 착수에 대해서는 더 작아져서, 무한히 많이 미래예측한다면 결국 모두 0으로 수렴하는 복잡한 수식과, • 튜닝으로 결정되는 상수 계수값의 곱입니다. 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 60
- 61. 알파고 S/W 구성: MCTS • 각각의 (s,a)에 대한 값들이 있다고 합시다 • 𝑃 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑄 𝑠, 𝑎 • “쓸만한 것” 부터 해보자 • 지금 현재 바둑판을 𝑠𝑡라 할때 • 𝑄 𝑠𝑡, 𝑎 + 𝑢(𝑠𝑡, 𝑎)값을 가장 크게 만드는 착수 a 부터 해보자 • 즉, 수읽기를 반복하면서 태도가 바뀌는 알파고입니다 • 시뮬레이션 반복 초기에는 덜 쓸만해 보이는 것도 해보지만 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 61
- 62. 알파고 S/W 구성: MCTS • 각각의 (s,a)에 대한 값들이 있다고 합시다 • 𝑃 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑄 𝑠, 𝑎 • “쓸만한 것” 부터 해보자 • 지금 현재 바둑판을 𝑠𝑡라 할때 • 𝑄 𝑠𝑡, 𝑎 + 𝑢(𝑠𝑡, 𝑎)값을 가장 크게 만드는 착수 a 부터 해보자 • 즉, 수읽기를 반복하면서 태도가 바뀌는 알파고입니다 • 시뮬레이션 반복 초기에는 덜 쓸만해 보이는 것도 해보지만 • 계속 하다보면 는 쓸만해 보이는지에 대한 추정치를 점점 더 중시하고 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 62
- 63. 알파고 S/W 구성: MCTS • 각각의 (s,a)에 대한 값들이 있다고 합시다 • 𝑃 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑁𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑣 𝑠, 𝑎 , 𝑊𝑟 𝑠, 𝑎 , 𝑄 𝑠, 𝑎 • “쓸만한 것” 부터 해보자 • 지금 현재 바둑판을 𝑠𝑡라 할때 • 𝑄 𝑠𝑡, 𝑎 + 𝑢(𝑠𝑡, 𝑎)값을 가장 크게 만드는 착수 a 부터 해보자 • 즉, 수읽기를 반복하면서 태도가 바뀌는 알파고입니다 • 시뮬레이션 반복 초기에는 덜 쓸만해 보이는 것도 해보지만 • 계속 하다보면 는 쓸만해 보이는지에 대한 추정치를 점점 더 중시하고 • 무한히 오래 하면 결국에는 쓸만해 보이는지만을 놓고 정하겠다 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 63
- 64. 알파고 S/W 구성: MCTS • 수읽기를 반복하면서 태도가 바뀌는 알파고 • 시뮬레이션 반복 초기에는 덜 쓸만해 보이는 것도 해보지만 • 계속 하다보면 는 쓸만해 보이는지에 대한 추정치를 점점 더 중시하고 • 무한히 오래 하면 결국에는 쓸만해 보이는지만을 놓고 정하겠다 • 무한히 반복하면 정답이 나오나요? 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 64
- 65. 알파고 S/W 구성: MCTS • 수읽기를 반복하면서 태도가 바뀌는 알파고 • 시뮬레이션 반복 초기에는 덜 쓸만해 보이는 것도 해보지만 • 계속 하다보면 는 쓸만해 보이는지에 대한 추정치를 점점 더 중시하고 • 무한히 오래 하면 결국에는 쓸만해 보이는지만을 놓고 정하겠다 • 무한히 반복하면 정답이 나오나요? • 나옵니다 • 주어진 바둑판에서, 모든 가능한 착수에 대해서 승리 기대치의 평균이 나옵니다 • 이 중에 제일 평균이 높은 착수를 고르는 것은 금방입니다 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 65
- 66. 알파고 S/W 구성: MCTS • 수읽기를 반복하면서 태도가 바뀌는 알파고 • 시뮬레이션 반복 초기에는 덜 쓸만해 보이는 것도 해보지만 • 계속 하다보면 는 쓸만해 보이는지에 대한 추정치를 점점 더 중시하고 • 무한히 오래 하면 결국에는 쓸만해 보이는지만을 놓고 정하겠다 • 무한히 반복하면 정답이 나오나요? • 나옵니다 • 주어진 바둑판에서, 모든 가능한 착수에 대해서 승리 기대치의 평균이 나옵니다 • 이 중에 제일 평균이 높은 착수를 고르는 것은 금방입니다 • 다만 알파고에서는, • 가장 많이 골랐던 착수 == 가장 평균이 높은 착수 를 확인하고 • 다음 착수를 고르게 됩니다 (자세한 내용은 “알파고 대국시 동작법”에서) 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 66
- 67. 알파고 S/W 구성: MCTS • 수읽기를 반복하면서 태도가 바뀌는 알파고 • 시뮬레이션 반복 초기에는 덜 쓸만해 보이는 것도 해보지만 • 계속 하다보면 는 쓸만해 보이는지에 대한 추정치를 점점 더 중시하고 • 무한히 오래 하면 결국에는 쓸만해 보이는지만을 놓고 정하겠다 • 현실은 무한히 못 한다는게 단점 • 어느정도 하다가 끊어줘야됩니다 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 67
- 68. 알파고 S/W 구성: MCTS • 수읽기를 반복하면서 태도가 바뀌는 알파고 • 시뮬레이션 반복 초기에는 덜 쓸만해 보이는 것도 해보지만 • 계속 하다보면 는 쓸만해 보이는지에 대한 추정치를 점점 더 중시하고 • 무한히 오래 하면 결국에는 쓸만해 보이는지만을 놓고 정하겠다 • 현실은 무한히 못 한다는게 단점 • 어느정도 하다가 끊어줘야됩니다 • 이걸 더 많이 할수록 정확해집니다 • 알파고의 착수 시간제한을 줄이면 실력이 떨어집니다 • 판후이 2단 경기때, 비공식에서는 알파고가 몇번 졌지요 (비공식때 제한시간이 더 짧음) 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 68
- 69. 알파고 S/W 구성: MCTS • 수읽기를 반복하면서 태도가 바뀌는 알파고 • 시뮬레이션 반복 초기에는 덜 쓸만해 보이는 것도 해보지만 • 계속 하다보면 는 쓸만해 보이는지에 대한 추정치를 점점 더 중시하고 • 무한히 오래 하면 결국에는 쓸만해 보이는지만을 놓고 정하겠다 • 현실은 무한히 못 한다는게 단점 • 어느정도 하다가 끊어줘야됩니다 • 이걸 더 많이 할수록 정확해집니다 • 알파고의 착수 시간제한을 줄이면 실력이 떨어집니다 • 판후이 2단 경기때, 비공식에서는 알파고가 몇번 졌지요 (비공식때 제한시간이 더 짧음) • 알파고가 더 많은 컴퓨터를 동시에 사용가능하면 실력이 올라갑니다 • 판후이 2단 때 1202 CPU 이세돌 9단때 1920 CPU. 같은 시간에 더 많은 시뮬레이션 가능. 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 69
- 70. 알파고 S/W 구성: MCTS • 그런데 Reinforcement Learning은 어디 있나요? • 순수한 버젼의 MCTS와 비교해보면 정확히 답이 나옵니다 • MCTS사용한 바둑 프로그램 Crazy Stone 논문 [바로가기] 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 70
- 71. 알파고 S/W 구성: MCTS • 그런데 Reinforcement Learning은 어디 있나요? • 순수한 버젼의 MCTS와 비교해보면 정확히 답이 나옵니다 • MCTS사용한 바둑 프로그램 Crazy Stone 논문 [바로가기] • 여기에 Upper Confidence Bound (UCB) 성분을 추가합니다 𝑄 𝑠𝑡, 𝑎 + 𝑢(𝑠𝑡, 𝑎)값을 가장 크게 만드는 착수 a를 하자 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 71
- 72. 알파고 S/W 구성: MCTS • 그런데 Reinforcement Learning은 어디 있나요? • 순수한 버젼의 MCTS와 비교해보면 정확히 답이 나옵니다 • MCTS사용한 바둑 프로그램 Crazy Stone 논문 [바로가기] • 여기에 Upper Confidence Bound (UCB) 성분을 추가합니다 𝑄 𝑠𝑡, 𝑎 + 𝑢(𝑠𝑡, 𝑎)값을 가장 크게 만드는 착수 a를 하자 • 여기에 Q-learning의 큰 틀에서 바둑 프로그램 제작 (“Q”값이에요) 𝑄 𝑠𝑡, 𝑎 + 𝑢(𝑠𝑡, 𝑎)값을 기반해서 Monte-Carlo적으로 접근하는것으로 바둑을 공략해보자! 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 72
- 73. 알파고 S/W 구성: MCTS • 그런데 Reinforcement Learning은 어디 있나요? • 순수한 버젼의 MCTS와 비교해보면 정확히 답이 나옵니다 • MCTS사용한 바둑 프로그램 Crazy Stone 논문 [바로가기] • 여기에 Upper Confidence Bound (UCB) 성분을 추가합니다 𝑄 𝑠𝑡, 𝑎 + 𝑢(𝑠𝑡, 𝑎)값을 가장 크게 만드는 착수 a를 하자 • 여기에 Q-learning의 큰 틀에서 바둑 프로그램 제작 (“Q”값이에요) 𝑄 𝑠𝑡, 𝑎 + 𝑢(𝑠𝑡, 𝑎)값을 기반해서 Monte-Carlo적으로 접근하는것으로 바둑을 공략해보자! • 더 진지하게 연구하실 분들을 위해 참고문헌을 드리겠습니다 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 73
- 74. 알파고 S/W 구성: MCTS • 그런데 Reinforcement Learning은 어디 있나요? • 알파고 미래예측 = MCTS + PUCT (UCB) 변형 + Q-learning 변형 • PUCT를 살짝 변형하면서 MCTS에 넣어 알파고에 쓰인 바둑 미래예측부분 구조설계 • Upper Confidence Bound (UCB) 계열 참고문헌 • 2002: Multiarmed bandit문제에 UCB적용한 UCB1 알고리즘 등장 [논문 바로가기] • 2006: MCST에 UCB1을 합쳐버린 UCT 알고리즘 등장 [논문 바로가기] • 2009: 여기에 “Predictor” 요소를 더해서 PUCT 등장 [논문 바로가기] • Q-learning 계열 참고문헌 • 1989: 오리지널 Q-learnin은 CJCJ Watkins 박사논문 [축약판 논문 바로가기] • 1993: Q-learnin의 수학적으로 엄밀한 수렴증명 [논문 바로가기] • 2013: 알파고에 사용된 Q-learning 변형법과 비슷한 내용 [논문 바로가기] 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 74
- 75. 알파고 S/W 구성: MCTS • 그런데 Reinforcement Learning은 어디 있나요? • 알파고 미래예측 = MCTS + PUCT (UCB) 변형 + Q-learning 변형 • PUCT를 살짝 변형하면서 MCTS에 넣어 알파고에 쓰인 바둑 미래예측부분 구조설계 • Upper Confidence Bound (UCB) 계열 참고문헌 • 2002: Multiarmed bandit문제에 UCB적용한 UCB1 알고리즘 등장 [논문 바로가기] • 2006: MCST에 UCB1을 합쳐버린 UCT 알고리즘 등장 [논문 바로가기] • 2009: 여기에 “Predictor” 요소를 더해서 PUCT 등장 [논문 바로가기] • Q-learning 계열 참고문헌 • 1989: 오리지널 Q-learnin은 CJCJ Watkins 박사논문 [축약판 논문 바로가기] • 1993: Q-learnin의 수학적으로 엄밀한 수렴증명 [논문 바로가기] • 2013: 알파고에 사용된 Q-learning 변형법과 비슷한 내용 [논문 바로가기] 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 75 솔직히, 참고문헌 논문들 읽기 힘듭니다. 저도 인공지능 알고리즘 박사과정에 들지 않았으면 아마도 읽을 일 없었겠지요… 여러분들이 참고문헌을 끝까지 읽어보시지 않으시더라도 다만 한 가지 알아주셨으면 하는 것 두가지가 있어요. 알파고의 기반에 놓인 이론들은 알파고 탄생 한참 전에 이미 나왔다는 점* 그리고 알파고의 이론도 알파고의 실체도 결국 사람이 만들었다는 점입니다. * Jaehyun Park (스탠포드)님의 건의 감사합니다!!
- 76. 알파고 소프트웨어의 구성 • 요약합니다 • MCTS 적용 부분 • 미래 예측 부분입니다 • Monte-Carlo Tree Search • Reinforcement Learning • 다양한 내용이 버무려져 있습니다 알파고 바둑 프로그램 RL 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 76 상대 바둑기사 다음 수 예측 프로그램 알파고의 다음 수 결정 프로그램 DL DLRL RL 바둑경기 상황 유/불리 분석 프로그램 DL RL 바둑판 현상황 인식 프로그램DL 바둑판 미래 예측 시도 MCTS RL 여러 번 미래예측 후 가장 많이 둔 수로 선택 RLMCTS
- 77. 목차 • 알파고의 구조 • 알파고 소프트웨어의 구성 • 알파고 S/W 구성: Deep Learning 유관 부분 • 알파고 S/W 구성: Reinforcement Learning 유관 부분 • 알파고 S/W 구성: Monte-Carlo Tree Search 유관 부분 • 알파고 S/W의 대국시 동작법 • 알파고 S/W의 대국 전 트레이닝법 • 알파고 S/W의 혁신점 • 알파고의 혁신점 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 77
- 78. Time Over • 이번 감기 오래가네요.. 그래도 • 연차 내고 집에서 쉬느라 시간이 좀 많이 생겼어요 • 덕분에 생각보다 일찍 2부를 내놓습니다 • 벌써 거의 80슬라이드! • 3부에서 이어서 뵙겠습니다… • 이세돌 9단 수고하셨습니다!!! 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 78
- 79. 다음 이야기 • 다음 링크를 따라가시면 됩니다 • 알파고 해부하기 3부 • 피드백/오류 제보 이메일이 필요하시면 여기로 보내주세요 • donghun2014@gmail.com 3/16/2016 알파고 해부하기 2부 © 이동헌 79