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Date 2023/03/04 21:21:36
Name 퀀텀리프
File #1 스크린샷_2023_03_04_오후_9.13.54.png (935.7 KB), Download : 52
출처 너튜브
Link #2 https://www.youtube.com/watch?v=01oFFmrvBJU
Subject [기타] AI 9점 접어주고 이김 (수정됨)




카타고는 많은 프로기사들이 애용하는 바둑AI임.
미국 아마추어 기사 펠린이 연구끝에 카타고의 약점을 찾아냄.
카타고에 9점 접어주고도 이김.
카타고는 수백집을 이기고 있다가 수상전과 패를 놓쳐서 역전당함.
딥러닝 알고리즘에 황당한 구멍이 있을수 있다는 지적이 나옴.
-------

AI 호구설


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Just do it
23/03/04 22:00
수정 아이콘
중국에 화장실에서 몰래 ai바둑 따라해서
랭킹 2위인 선수 있던데
그 선수 상대로 써야하나...
저렇게 두다간 또 정석바둑에 지는 아니러니... 크크
신사동사신
23/03/04 22:30
수정 아이콘
오피셜 떴나요?
리위안하오 였던가..?
수정과봉봉
23/03/06 09:49
수정 아이콘
오피셜은 아마 그쪽 동네 정서상 뜨진 않을꺼 같습니다 크크
-안군-
23/03/04 22:02
수정 아이콘
딥러닝은 사실상 알고리즘이 없죠. 버그가 있더라도 고칠수가 없..
문문문무
23/03/04 22:38
수정 아이콘
참 그게 고질적인 문제에요.
23/03/05 01:40
수정 아이콘
몬테 카를로 트리 탐색 알고리즘이 있는데 왜 알고리즘이 없다고 하시는 거죠;;
공실이
23/03/05 02:00
수정 아이콘
그건 딥러닝 파트가 아닙니다. 딥러닝쪽 문제라 고치기 쉽지 않을겁니다.
raindraw
23/03/05 10:12
수정 아이콘
몬테 카를로 트리서치의 문제일 수도 있죠. 엄청 큰 대마를 만들면 수상전의 수가 엄청 길어지고 mcts라고 해도 너무 깊게 못내려가는 문제가 있으니 그 문제일 수도 있죠. 물론 양쪽 다의 문제일 수도 있구요.
사비알론소
23/03/05 02:56
수정 아이콘
저 파훼법 데이터로 트레이닝 좀 더 하면 안되나요? (카타고 잘 모름..)
호러아니
23/03/05 05:32
수정 아이콘
외곽에 두는거에 가중치를 준 알거리즘이랑 학습시키면 되지 않을까요. 지금 구조는 모르겠지만, 국소만 보면 되는게 아니라 전반적인걸 보게하려면 네트워크 크기가 커지긴 하겠습니다만
-안군-
23/03/05 06:46
수정 아이콘
가중치를 조정하거나 하는건, 우리가 일반적으로 얘기하는 "알고리즘"의 영역이 아니라는 얘기였습니다. 저런 국지적 버그를 케이스 바이 케이스로 수정할 방법이 사실상 존재하지 않는다는 거죠. 이래저래 학습방법을 바꾸다보면 해결될 지도 모른다는건 일반적으로 얘기하는 디버그가 아니죠.
호러아니
23/03/05 13:10
수정 아이콘
강화학습은 보상을 어떻게 정의하냐의 문제라. 외곽에 우선 두는거에 보상을 줘서 유도할 수 있을 것 같긴한데. 실제로 어떻게 학습이 구성되는지 디테일을 봐야 알겠네요.
몽키매직
23/03/05 09:02
수정 아이콘
한 번 고착화된 문제는 고치기 어렵다는 것도 인간을 닮았...
interconnect
23/03/04 22:25
수정 아이콘
헌터 1대7 컴까기도 사람 상대하듯 하면 개어렵죠.
23/03/04 22:48
수정 아이콘
그래서 보통 학습모델은 몇가지를 같이 가져가죠. 인간도 롱텀메모리와 숏텀메모리가 이루어져 있듯 비슷하게 발달하지 않을까 싶습니다.
도라지
23/03/04 23:03
수정 아이콘
AI 가 계산을 하면서 수를 둔다면

1. 상대 수를 대응하면서 내는 수 : 승률 92%
2. 상대 수와 상관없이 내 할거 하는 수 : 승률 80%

이렇게 될 경우에 2번 수가 상대를 피말리게 하는 수 임에도 불구하고, 그런 심리전은 이용하지 못한 채 1번 수를 찾아간다는 것이, 알고리즘의 구멍이라고 하면 구멍일 수 있겠네요.
-안군-
23/03/05 00:15
수정 아이콘
딥러닝의 경우, 1인지 2인지도 우린 모르죠.
학습시키는 알고리즘은 있지만, 학습된 NN이 어떤 이치로 판단을 내리는지는 모릅니다.
도라지
23/03/05 00:23
수정 아이콘
뭐 방법은 몰라도 가장 높은 승리 %의 수를 찾아간다는건 밝혀진거 아닌가요?
그래서 이세돌 9단 하고의 대결에서 승률이 급격히 낮이지니, 인간이라면 했을 자잘한 수싸움이 아닌, 소위 누가 봐도 보이는 꼼수 같은 수들이 막 등징을 한거구요.
-안군-
23/03/05 00:34
수정 아이콘
따지고보면 요즈음 화제인 chatGPT라던지, 그림 AI 하고 일맥상통 하는 부분이 있어요.
크게 보면 잘 동작하지만, 디테일하게 들어가면 허술한 부분들이 보이죠.
도라지
23/03/05 08:19
수정 아이콘
저도 그렇게 생각합니다.
디테일이 부족한 것도 있고, 목표 하나만을 보고 수행하다보니, 인간이라면 하지 않을 선택들을 하는 것 같아 보입니다.
공실이
23/03/05 02:03
수정 아이콘
이건 압니다. 1로 학습하게 한거에요. 특정 형태가 학습이 안되는게 문제에요
23/03/05 01:45
수정 아이콘
딥러닝 알고리즘에 황당한 구멍이 있을 수 있다(X)
축버그와 사활 판단 문제는 알파고 때부터 지적되던 문제다(O)
23/03/05 11:39
수정 아이콘
사람보다 수상전을 못한다는게 좀 희한하긴 하네요
챗GPT도 그렇고 의외로 제일 컴퓨터가 잘 할 것 같은 부분이 빵꾸가..
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