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22/07/04 23:02
뭐, 중요한 건 아니지만, 아래의 값은 87.5%가 맞겠습니다.
"1988년 이창호(당시 13세) 70승 10패 88.24%를 갱신"
22/07/05 00:01
인공지능 덕분에 정답을 알게 되서 승률이 올라간 건지
인공지능이 있음에도 불구하고 저 승률을 찍은건지 알 수 없으나 대단한 승률이네요.90프로면.
22/07/05 00:07
상대격차는 어느정도 유지될지언정
절대적인 격차는 크게 좁혀지지않았을까 싶어요 하지만 TOP 10, TOP 5, TOP 3 안에드는 소위 하늘이 점지해준 수준의 재능에게는 더 아득한 격차를 벌리는 길이 되었겠죠?
22/07/05 00:11
인공지능시대 이후로 더 세졌죠.
인공지능으로 연구하고, 그걸 자기 실력으로 만드는게 요즘 기사들의 능력인데 그 부분에서 독보적입니다.
22/07/05 02:12
2020년 2월 LG배 우승 전에는
리그 승률은 대단하지만 세계 메이저 기전에서 결정적 순간에 그르쳐 우승 못하는것 때문에 조금은 평가절하되는 측면이 있었는데 그 이후는 명실상부 세계 최강 이미지를 굳혀가는 중이죠. 단적으로 세계최정상급 기사인 박정환에게 일방적으로 밀렸던 전적도 2020년에 일방적으로 이겨서 역전한 상태고요. 어서 응씨배도 우승했으면 좋겠네요.
22/07/05 02:45
상향 평준화된 AI 시대에 다른 선수들과 가장 격차가 나는 부분이 인간적인 부분인게 재밌습니다.
승부사적 기질과 정신적인 부분이 오히려 독보적이죠.
22/07/05 07:35
인기있는 개인 스포츠중에 탑클래스가 평균적으로 승률이 제일 낮은종목이 뭘까요? 복싱같은거 가끔보면 보통 챔프급은 전적이 매번 50승 3패 뭐 이런느낌이라.. 바둑도 80퍼센트대 나오는거같고 테니스도 매번 우승하는선수들 돌려막기같은
22/07/05 08:52
이창호가 세계대회를 모조리 씹어먹고도 군대에 간 이유
바둑기사가 그렇게 어린데 세계대회를 우승할 리가 없다고 생각해서 규정에서 배제....
22/07/05 09:28
뭔가 사실관계나 맥락을 잘못 아신 것 같은데, 당시 바둑은 병역특례에 대한 사항이 그냥 없었습니다.
오히려 당시 국회의원들이 이창호 현역입대 가게될 상황에 연명서를 제출하는 등 정치권이 애써서, 바둑을 예술특례사항으로 두고 지정된 세계대회 우승을 입상으로 처리하는 방식을 통해 한국기원 소속 공익요원 형식으로 병역을 해결시켰죠. 이후 4명인가가 더 예술특례 혜택을 받았고요. 참고로 현재는 바둑이 체육쪽으로 분류되어 아시안게임 종목 선정시 금메달 입상하는 방식이 사실상 유일한 병역특례 방식입니다. 박정환 조한승(복무중 특례전환)이 2010년 금메달로 병역특례 받은게 현재 유이하죠. 해군 기술병으로 바둑지도병이 있긴 한데 특례는 아니라.
22/07/05 13:36
알파고 쇼크 이후 바둑 AI에 관해서도 많이 연구가 되었습니다.
기사들이 실력에서는 확실히 밀리지만 그래도 한 판은 이겨보자는 식으로 이를 갈고 있거든요. AI의 약점으로 꼽는 것들은 1. 흉내바둑 2. 축 3. 패 4. 사활 이 있습니다. 커제가 절예에게 흉내바둑으로 이긴 적이 있고 한국에서도 2020년에 한승주 당시 7단이 흉내바둑으로 당시 한국 바둑 기사들을 학살하고 있던 골락시에게 첫 승을 거둔 적이 있습니다. 축은 모든 AI들이 공통적으로 잘 익히지 못하는 바둑 형태입니다. 알파고 제로의 경우 바둑 스킬들을 알려주지 않고 자기와의 대국만으로 혼자서 기술을 익힌 AI인데 축을 혼자서 익하는데 다른 바둑 기술들보다 유난히도 오래걸렸다고 합니다. 그래서 흉내바둑과 축은 자기학습을 통해 익히게 하지 않고 따로 사람이 직접 하드코딩을 해서 따로 처리해주곤 합니다. 위의 두 가지 경우가 일종의 버그라서 예외 처리를 해야한다면 패와 사활은 사람이 따로 하드코딩을 해줄 수 없는 부분입니다. 패는 AI가 유난히도 싫어하는 형태입니다. 그래서 패가 날 것 같으면 양보를 하고 간명하게 처리하는 식으로 넘어갑니다. 이세돌 사범과 알파고와의 3국에서도 이세돌 사범이 패의 형태를 만들자 이를 기피하고 양보하는 모습을 보여줍니다. 이세돌 사범은 패가 알파고의 약점이라 생각했는지 계속 패가 나도록 유도했고 그러다가 어느 순간 내가 귀찮아서 피한거지 패를 못하는게 아니야! 하면서 이세돌과의 패 싸움에서 그냥 박살을 내버렸죠. 그런데 이건 사람과의 대국에서의 이야기입니다. AI가 패를 싫어하는 것은 사실입니다. 아마 계산량이 많아져서 그런 것 같습니다. 사람과의 대국에서는 AI가 대부분의 장면에서 유리한 상황이기 때문에 양보를 해도 복잡도를 떨어뜨리면서 승률을 높이는 상황이 되기 때문에 양보를 하는 것 같습니다만 AI 끼리의 대국에서는 또 다릅니다. 서로 복잡한 형태를 피하지 않고 계속 치고박고 치고박고 싸우면서 패도 여러번 나고 아주 전 반상 위를 돌아다니면서 계속 싸우는 식의 대전이 자주 일어나더군요. 사람과의 대국에서는 패를 기피하지만 이건 AI가 많이 유리한 상황이기 때문이지 패에 약하기 때문이 아니다라는 것이 지금의 정설입니다. 사활, 특히 복잡한 사활은 AI의 가장 큰 약점입니다. AI가 바둑판를 보는 방식은 상대가 둔 수에 대응하는 형태가 아니라 상대가 어디에 돌을 놓은지를 신경쓰지 않고 전체 바둑판을 보고 대응합니다. 전체 바둑판에서 가장 승률을 높일 수 있는 수를 둔다. 이것이 AI의 강점이자 약점입니다. 다시말해 바둑 너무 크게 봅니다. 그래서 아주 좁은 지역에서의 싸움을 좀 무시하는 경향성이 있습니다. 착각해서 자기 돌을 죽이는 경우도 가끔 발생하고 수순만 제대로 따르면 쉽게 살릴 수 있는 돌도 잘못된 대응을 해서 죽이는 경우도 많이 있습니다. 호선 바둑에서 인간 바둑기사가 AI와의 대결에서 승리하는 확률이 0%은 아닙니다. 2020년 6월 20일 변상일 9단이 AI 골락시와의 94번째 대결에서 승리하고 "너 약하잖아!" 하면서 바로 컴퓨터를 종료해버린 적이 있고 박정환 사범이 2020년 4월에 강동윤 사범과의 대결에서 두웠던 상대 호구속에 돌을 던지는 자살의 수 같은 경우는 AI도 찾아낼 수 없었던 묘수였죠. 만약 바둑 AI가 완벽하다면, 다시말해서 바둑이 이미 풀려버린 게임이라면 백이 흑에게 혹은 흑이 백에게 전승을 거둬야 하지만 아직까지 그런일은 일어나지 않고 있습니다. 바둑의 경우의 수는 너무나 크기 때문에 지금의 기술로는 아직 바둑을 완전히 정복할 수는 없습니다. 바둑 AI의 딥러닝은 사람이 바둑을 익히는 방식과 동일합니다. 수천수만수억판을 두어 강해진 기사와 마찬가지죠. 이기는 것이 불가능하지 않습니다. 신진서 사범이 자기 승률이 0%다라고 얘기했지만 그건 어느정도 겸손함의 표현이지 실제로 0%인 것은 아닙니다.
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