알파고 vs 전세계 프로 바둑기사(아마추어는 혼란을 줄 수 있으므로 제외시킴)랑 붙어야 그나마 공정하겠죠.
알파고처럼 알파고가 한수 두면 프로바둑기사 전체(단별로 비중을 높게 잡고)가 가장 많이 추천하는 곳에 돌을 딱 놓도록 해야 됨. 뭐 그래도 알파고가 더 유리하겠지만.
알파고는 저 사람이 생각하는대로 작동하는게 아니고, 구글 딥마인드 팀의 목표는 표면적으로 단지 인간을 이기는 인공지능이 아니라 실질적인 인공지능의 개선을 원하는 겁니다.
이번에 알파고가 졌다고 해도 그건 가치가 있는것이기 때문에 구글이 조작을 하면서까지 이기려고 들 필요가 없죠.
기존의 인공지능은 모든 경우의 수를 시뮬레이션해서 확률을 통해 최적의 수를 찾았다면, 알파고는 학습된 내용을 토대로 인간과 같은 신경망 사고회로로 예측과 경우의 수를 제거해나가는 소거법으로 최적의 수를 찾아내는 새로운 인공지능입니다.
인간과 마찬가지로 전체적인 판과 패턴을 분석해서 필요없거나 패할 가능성이 있을 수를 미리 예측해서 제거하고, 나머지 수 중에서 이길 가능성이 높은 수를 찾아내는거죠.
그리고 이러한 학습을 통해 스스로 배워 나간다는게 장점입니다.