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AlphaGo, 새로운 시대의 시작

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DeepMind의 AlphaGo 소개와 그 시사점
- AlphaGo 사건
- 바둑 프로그램 한계
- AlphaGo 구성
- 이세돌 9단 대국 관전 포인트
- AlphaGo 의의

Published in: Technology
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AlphaGo, 새로운 시대의 시작

  1. 1. 1 AlphaGo, 새로운 시대의 시작 2016.03.02 Youngsung Son
  2. 2. 2 Agenda  AlphaGo 사건  바둑 프로그램의 한계  AlphaGo 구성  이세돌9단 대국 계획  대국 관전 포인트  AlphaGo 의의  참고
  3. 3. 3 https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=10102619979696481&id=4 AlphaGo 사건
  4. 4. 4 https://gogameguru.com/alpha-go-fan-hui/ Fan Hui 2단 Europe Champion 4회 (2013,2014,2015,2016) AlphaGo 사건
  5. 5. 5  5번 대국 – 오전 공식경기: 제한시간 1시간, 30초 3회 초읽기 – 오후 비공식경기: 제한시간 없이 30초 3회 초읽기  결과 – 오전 : Fan Hui 0-5 AlphaGo – 오후 : Fan Hui 2-3 AlphaGo AlphaGo 사건 http://www.yonhapnews.co.kr/bulletin/2016/02/15/0200000000AKR20160215002700007.HTML
  6. 6. 6 https://gogameguru.com/alpha-go-fan-hui/ 0 - 5 AlphaGo 사건
  7. 7. 7 https://www.youtube.com/watch?v=SUbqykXVx0A AlphaGo 사건
  8. 8. 8 Alpha Go 사건 Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search – Nature, 2016
  9. 9. 9 Agenda  Alpha Go 사건  바둑 프로그램의 한계  Alpha Go 구성  이세돌9단 대국 계획  대국 관전 포인트  Alpha Go 시사점  참고
  10. 10. 10 http://time.com/3705316/deep-blue-kasparov/ 체스마스터 Kasparov vs. IBM DeepBlue 1997.12 바둑 프로그램의 한계
  11. 11. 11 http://nautil.us/issue/18/genius/why-the-chess-computer-deep-blue-played-like-a-human 바둑 프로그램의 한계
  12. 12. 12 http://www.chessgames.com/perl/chesscollection?cid=1014770 바둑 프로그램의 한계
  13. 13. 13 http://stanford.edu/~cpiech/cs221/apps/deepBlue.html https://www.uio.no/studier/emner/matnat/ifi/INF4130/h12/ undervisningsmateriale/chess-algorithms-theory-and-practice-ver2012.pdf DeepBlue Chess Algorithm 바둑 프로그램의 한계 Monte Carlo Tree SearchGame Tree
  14. 14. 14 너무나도 많은 경우의 수 바둑 프로그램의 한계
  15. 15. 15 2081681993819799846 9947863334486277028 6522453884530548425 6394568209274196127 3801537852564845169 8519643907259916015 6281285460898883144 2712971531931755773 6620397247064840935 (19x19 board) 361! 바둑 프로그램의 한계
  16. 16. 16 Agenda  AlphaGo 사건  바둑 프로그램의 한계  AlphaGo 구성  이세돌9단 대국 계획  대국 관전 포인트  AlphaGo 시사점  참고
  17. 17. 17 48 CPU 494 : 1 1202 CPU 5 : 0 온라인 KGS 바둑 고수(5~9단) 16만 기보 3000만 착점 학습 100만번 self대국 하루 3만 대국 학습 AlphaGo 구성
  18. 18. 18 AlphaGo 구성
  19. 19. 19 http://deepmind.com/alpha-go.html AlphaGo 구성
  20. 20. 20 http://deepmind.com/alpha-go.html AlphaGo 구성
  21. 21. 21 AlphaGo 구성
  22. 22. 22 AlphaGo 구성 Deep Learning을 통한 착수 후보 선정
  23. 23. 23 AlphaGo 구성 MCTS 수행
  24. 24. 24 100,000 simulation against open source Go program, Pachi AlphaGo 구성 Training 13-layer policy network from 30million positions 2𝜇s of Rollout policy with weight 𝜋, 3ms of Policy network
  25. 25. 25 Agenda  Alpha Go 사건  바둑 프로그램의 한계  Alpha Go 구성  이세돌9단 대국 계획  대국 관전 포인트  Alpha Go 시사점  참고
  26. 26. 26 이세돌 9단 대국 계획
  27. 27. 27  일정 – 1국 : 3월 9일 (수) 오후 1시 – 2국 : 3월 10일 (목) 오후 1시 – 3국 : 3월 12일 (토) 오후 1시 – 4국 : 3월 13일 (일) 오후 1시 – 5국 : 3월 15일 (화) 오후 1시  상대 : Aja Huang 아마 6단 (DeepMind 직원)  장소 : 서울 광화문 포시즌스 호텔 특별 대국장  규칙 – 중국규칙, 제한 시간 2시간, 1분 초읽기 3회 (4~5시간 예상)  상금 12억원($1M) (승자? 5판 모두 승리?) 이세돌 9단 대국 계획
  28. 28. 28 Agenda  Alpha Go 사건  바둑 프로그램의 한계  Alpha Go 구성  이세돌9단 대국 계획  대국 관전 포인트  Alpha Go 시사점  참고
  29. 29. 29 이세돌9단 대국 관전 포인트 (1/3) 이세돌의 흔들기? 알파고는 이창호 스타일?
  30. 30. 30 이세돌9단 대국 관전 포인트 (2/3) 중국 규칙 일곱집반 덤 2시간 60초 3번 초읽기
  31. 31. 31 이세돌9단 대국 관전 포인트 (3/3) 알파고도 실수를 할까?초반에 승부를 봐야?
  32. 32. 32 Agenda  AlphaGo 사건  바둑 프로그램의 한계  AlphaGo 구성  이세돌9단 대국 계획  대국 관전 포인트  AlphaGo 시사점  참고
  33. 33. 33 AlphaGo 시사점 성공한 기술 마케팅
  34. 34. 34 개발팀 20명 David Silver, Aja Huang, Chris J. Maddison, Arthur Guez, Laurent Sifre, George van den Driessche, Julian Schrittwieser, Ioannis Antonoglou, Veda Panneershelvam, Marc Lanctot, Sander Dieleman, Dominik Grewe, John Nham, Nal Kalchbrenner, Ilya Sutskever, Timothy Lillicrap, Madeleine Leach, Koray Kavukcuoglu, Thore Graepel & Demis Hassabis AlphaGo 시사점
  35. 35. 35 AlphaGo 시사점
  36. 36. 36 존 헨리 1872년 미국 웨스트버지니아 탤컷 터널 공사 증기 드릴과 터널 뚫기 경쟁후 탈진 사망 AlphaGo 시사점
  37. 37. 37 References  DeepMind, https://deepmind.com/alpha-go.html  Why the Chess Computer Deep Blue Played Like a Human, http://nautil.us/issue/18/genius/why-the-chess- computer-deep-blue-played-like-a-human  Monte Carlo Tree Search, http://mcts.ai/about/index.html  David Silver, etc, “Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search”,” Nature, p.484-489, Jan. 2016  Volodymyr Mnih, etc,” Human-level control through deep reinforcementlearning”, Nature, p.529-43, Feb. 2015  김석원 외, “AlphaGo의 인공지능”, SPRi Issue Report, 2016.02
  38. 38. 38 Thank you Youngsung Son ysson@etri.re.kr

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