저거 진짜 내다 바둑 처음 배웠을 때 하던 말도 안되는 꼼순데 저게 통할 줄이야 ㅋㅋㅋㅋㅋ 한 수 차이나 두 수 차이로 죽었다고 판단됐을 때 다른 데 두면 상대방이 그거 까먹겠지 해서 다른 데 두다가 은근슬쩍 다시 두는거ㅋㅋㅋㅋ 상대가 방심하면 가끔 통하긴 했었는데 인공지능한테 통할 줄이야ㅋㅋㅋㅋ
저는 게임을 오랫동안 해왔는데. 게임에서 ai (게임내 보스 몬스터 같은것들)를 상대할때 '패턴'을 파악하고 대응해서 빈틈을 때리는 형태가 주류인데. 그 와중에 '버그'나 '바보된다' 라고 표현하는 어떤 방법이 있어요. a라는 행동을 하면 보스의 패턴이 꼬인다던지 하는 '특정'행동을 하는거죠. 그리고 가끔은 오히려 힘대 힘이 아닌 변칙을 이용하면 너무 쉽게 클리어가 가능한 경우도 있는데 지금 이 대국이 그런 느낌이네요.
인공지능은 입력시킨 자료 한도내에서만 계산한다 그런 얘기네요. 저런 떡수를 입력시키질 않았으니 전혀 모르고 응용할 줄은 더 모른다는 말이겠죠. 모든 가능한 떡수도 전부 입력시켜주고 어떻게 대응할 것인지까지 가르쳐 줘야 한다는 말이네요. 키포인트는 많이 이길 필요없고 한집만 이기면 된다는 식으로 프로그램을 짜야 할 듯...
바둑 잘 모르는데 AI쪽 전공이라 그런지 이게 알고리즘에 뜨네요. 개인적으로 전공자로써의 생각은 인간이 AI의 허점을 노력해서 찾을순 있다고 생각해요. 어차피 인공지능이란것도 수많은 데이터 가운데에서 제작자가 만든 알고리즘을 따라가는거니까요 근데 그 허점이 알려지는순간 보완은 한순간이고 그다음 허점을 사람이 찾는건 점점 힘들어질거라고 생각합니다.
음 근데 생각보다 아직은 “꼼수” 찾기가 쉬운거 같아요. Black box attack 은 조금 빡세긴 하지만 gradient 정보를 볼 수 있는 whitebox attack 은 솔직히 defense 가 아직 너무 너무 약해서… 아직 보완하는 방법이 개발이 덜 되었어요.
인공지능 살짝 전공한 사람으로써 얘기하자면 감정이라는걸 따로 학습하지 않으니까 방심이나 그런것보다는 학습되지 않은 어설픈 수에 대해서 대응이 불가능한거죠 가장 좋은 수 ( 정답 ) 을 내릴 수 있는게 AI지만 사람의 개념으로 학습된건 아니니까요 한마디로 사람과 개념이 다르고 AI도 모르니까 당한다는거죠
바둑을 제대로 보신 게 맞으신지요? 저희같은 아마추어야 실력이 안 되니 인공지능이 맞겠구나~했지만 정상에 있는 프로들은 인공지능이 둔 수를 왜 그렇게 뒀을까? 끊임없이 분석하고 자신의 것으로 만든 뒤에야 뒀습니다. 심지어는 승률이 좋다곤 하지만 내 관점에서는 도저히 그렇게 못 두겠다 하고 인공지능의 최선의 수와 다르게 둔 기사들도 있었으니까요. 더 나아가 인공지능이 보지 못하는 더 나은 수를 두는 기사는 계속 있었습니다. 그 어떤 해설과 교육에서도 AI가 뒀으니 좋은 거라고 하지는 않습니다. 미약하게나마 인간이 못 본 AI의 수를 해석해 줬죠.
말 그대로 ’헛점‘입니다. 완벽하지는 않다는 것이지 모든 것이 틀리다는 것도 아닙니다. 0.1% 부분의 헛점이 있는 것이지 나머지 99.9%도 잘못된 것이 아닙니다. 그리고 현 바둑기사들은 절대 의심하지 않고 검증도 하지 않고 받아들이지 않습니다. 모든 바둑공부가 그렇듯 AI의 한 수 한 수에 대해 끊임없이 생각합니다. 바둑 외에 챗 GPT와 같은 인공지능 기반 챗봇의 경우 아직은 잘못된 내용을 맞는듯이 제공해주는 경우가 있어 이런 것에 대해서는 스스로 맞는지 생각하고 검증해야 하겠죠.
인공지능도 결국 인간의 수를 탐구하고 연구해서 최상의 한수를 두었던거군요.. 인공지능이 봤을 기보들은 최상의 수를 두는 인간들의것이였을테니까요 이렇게 지는걸보니 인간의 능력이 대단해보이네요. 신처럼 느껴지던 인공지능의 스승이 결국은 인간의 것이였으니까요 ㅎㅎ 연우님 영상은 몰입력이 아주 최고입니다ㅋㅋ
말씀하신 것처럼, 인공지능은 어떤 원리나 법칙을 따지지 않아서 처음보는 상황엔 아무것도 모르는 바보가 되는 것 같아요. 물론 어느정도는 나름의 모델이 있지만, 중요하지 않은 컨디션이 생소하면 중요한 것도 놓쳐버리네요ㅎ 전문 마라토너도 고산지대에서 마라톤경기를 갑자기 하게 되면 고산지대 동네 청년에게도 질 수도 있겠죠. 따로 훈련을 하지 않으면요. 인공지능이 어려워하는 것과 사람이 어려워하는 영역이 서로 다를 수 있고, 그런 영역에서는 한쪽이보기엔 다른쪽이 참 바보같겠네요
'어림도 없는 수' 에 반응을 안한다는 거네요. 위협적인 수에는 칼반응하지만 당장 볼때 아무 걱정할 필요가 없으니 그냥 넘긴다는거. 사람이라면 이상한 떡수가 계속 반복되면 '무슨 꿍꿍인지 모르겠으니 일단 차단하고 보자' 하겠지만 인공지능은 '어차피 데이터 상으로 떡수' 라고 판단해서 손을 빼고, 그게 쌓이고 쌓여서 어느 순간 뒤집기가 실현되다니.. 불안이라는게 없는 인공지능이니 가능한 꼼수군요
인공지능 모델들은 트레이닝 데이터의 아주 좋은 평균을 찾아주는 모델이기 때문에 (in sample) 새로운 환경에 처하면 (out sample) 오작동을 할 가능성이 아주 높습니다! 펠리니의 새로운 전략을 인공지능에게 주입 시키면 다름 버젼 알파고는 이런 실수를 하지 않겟지요 ㅜㅜ
스타로 치자면 3대1 컴까기 할때 시작하자 마자 일꾼 보내서 기지 건드리면 다 따라옴 이렇게 휘젓고 나면 발전이 엄청 느리지 즉 어떤 상황에선 일꾼까지 총동원해서 막아야 하는 경우도 있고 어떤때는 유닛만 계속 뽑아서 방어하고 일꾼은 도망 치는게 유리 할수도 있고 인간은 이런걸 바로 판단 가능한데 AI는 아직까지 불가능 하다는거지
재미있군요. 딥러닝을 통해서 배우기를 엄청나게 배우긴 했는데, 결국에는 그 배운 것들이 전부 "잘 훈련 된 프로기사들이 하는 행동"을 기준으로만 배웠다는 거네요. 그렇기 떄문에 인간들끼리 바둑을 할 때에는 굳이 확인사살하거나 끊어버릴 것도 없이 상대가 알아서 패배선언하고 끝내버리거나, 기권 안해도 이미 죽어 보이는 곳은 그냥 포기하고 다른 곳을 가는 것이 너무나 당연한 상식인데... 그것을 인공지능이 딥러닝으로 배우기는 배웠는데 "그렇게 하는 줄로만 알지 정작 왜 그러는 지는 모른다"는 소리네요. 그렇기 떄문에 지금까지 진지한 프로 기사들은 당연히 사람들 하는대로 승산 없는 곳에서는 그냥 포기하고 다른 곳에 두었고, 인공지능은 그렇게 자기 승산이 절대적이라고 판단한 위치에는 "인간들 하는 대로 흉내" 내서 굳이 확인사살 같은 것 안하고 다른 데 둔다는 말이죠. 그런데, 인공지능 잡는 방법을 교육받은 이 사람은 일부러 "보통 기사들끼리 대국이라면 안하는 짓"을 자꾸 하니까 인공지능이 경우에 없는 수를 만나면서 판단을 제대로 못하게 되버린다는 거네요. 그런데 만약 진짜 사람들끼리의 대국이었더라면 사람이 단순히 바둑의 지식량으로만 대국을 하는 게 아니라 그 순간순간 상대방의 의도나 심리도 당연히 아는 것이니까, 진짜 대국에서 저렇게 했더라면 걍 단칼에 잘려서 박살났다는 소리죠... ? .
바둑은 관전만 해봐서 느낌밖에 모르는데 3:45 까지 상황보면, 스타에서 SCV 하나로 저글링 유인하면서 시간버는 플레이 (최소의 유닛으로 시간을 얻는 행위)랑 비슷하게 느껴집니다. 왜냐하면 흑은 8개수로 3귀굳히기에 소모하고, 백은 7수중 2개수는 상대의 귀에 수를 허비하게 만드는 대신, 1개귀 + 2개변을 장악 하면서, 실질적으로 더많은 자리를 확보하게 한듯한 느낌을 받습니다. 스타로 치면 저글링으로 뺑뺑이 돌리게 하면서, 본대에서는 앞마당멀티 입구에 벙커 + 건물심시티 해놓는 구성을 마치는것 같이 보입니다. 대부분 국민맵들의 구성이 앞마당멀티는 통로화된 구성된 것을 고려하면, 상대방은 4드론 내지는 9드론에 상당한 투자를 해서 추가확장의 기반이 약한 상황에서, 자신은 확장수비(=거점 장악)를 포함한 상대의 수까지 최소한의 노력으로 억제시키고 있으니까요. 특히 뺑뺑이 처럼 보였던 화점-33에 유도되는 34,43수는 사실상 상대에게 2개수의 대응을 강제적으로 유도하면, 수로써는 상대말이 더 많지만, 포석(전략관점?) 에서는 이미 흑이 수를 뒤집힌 모양새 처럼 보이는 느낌이 듭니다. 사실상 상대에게 3귀를 다 주더라도 자신은 2개수를 하나 이상의 변을 굳이면서 변으로 확장하기 어렵게 진을 치는 모양새가, 테란의 앞마당심시티의 흐름 (진 굳히기= 변에 선포석 , 33으로 정석대응 유도 = 일꾼으로 저글링 교란유도)과 거의 같은 느낌이 들었습니다.
완벽할 거 같았지만, 의외로 맹~~ 하죠 ㅎㅎ 전에 알파고와 이세돌프로 대국을 봤을때, 대국 방식이 이세돌 기사에게 환경적으로 불리했다고 봅니다. 알파고와 대국을 하더라도 대리 기사가 이어폰을 통해서 좌표를 수신 받거나 특수렌즈를 통해 대리기사만 볼 수 있는 포인트를 바둑판에 마킹해야 한다고 생각하는데... 어수선하게 컴퓨터 옆에 두고 마우스 클릭하고... 이건 대국 방식에 큰 문제라고 생각했습니다. 딥런닝에 큰 헛점이 있다는게 발견됐으니, 개발자들이 또 그에 해당하는걸 업데이트 하겠군요. Ai 묵사발 대국 설명 잘~ 들었습니다. ^^
Развлечения
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컴퓨터 게임 좋아하는 사람으로서 말하자면,
컴퓨터와 대결할 때에는 원래 꼼수를 동원하는 게 국룰입니다.
컴퓨터한테 통하는 꼼수를 찾아내는 것도 일종의 실력이고 재미랍니다.
이거 맞음.ㅋㅋㅋㅋ 어릴때 오락실가면 고수들은 꼼수 외웠음
이게 맞지
슈퍼마리오도 천장깨고 위로 달려야 제맛이지
스타도 일꾼으로 건물 툭치면 다따라오듯 ㅋㅋㅋㅋ
@@user-ov3gu2qn9f 이거 ㄹㅇ ㅋㅋㅋ
천상계전만 해봐서 심해바둑을모르는거구나 ㅋㅋㅋㅋ
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
???: 심해는 처음이지???
롤로 따지면 챌린저가 아이언한테 심리전 진거랑 똑같은거네
@@llllllllll5631 심리가 없거든 ㅋㅋㅋㅋㅋ
브론즈 한테 약한거였네
연우님 설명이 귀에 쏙쏙 잘 들어오네요 바둑은 1도 모르지만 항상 관심있게 보고 있어요
감사합니다.
여러 댓글 처럼 인공지능이 나름 보완을 해서 대처할 수는 있겠지만
근본적으로 보면 딥러닝 이라는게 인간이 배우는 방식과는 또 다른 방식이며 그 나름의 장단점이 있는 것이라는 생각이 드네요.
좋은 영상 감사합니다.
딥러닝의 개별노드연산 자체가 단방향이라 기존 뇌의 뉴런과 시냅스 작용같은경우 이온의 전위차로 흐르는 양방향으로 학습하기때문에 다를수밖에 없을겁니다
저는 바둑 문외한인데도 대충 이해할 수 있게 설명을 아주 잘하시네요.
강의력이 놀랍습니다.
연우님 인공지능무너지는장면에서 신나보이시는게 재밌네요ㅋㅋㅋ
재밌다... 인공지능이 인간을 이겼지만 인간은 다른 인공지능으로 스스로 공부해서 또 다른 인공지능을 이기고 ㅋㅋㅋㅋ 인공지능을 통해서 스스로 발전해가는 바둑기사님들 너무 멋져요
유익하고 재밌는 컨텐츠 감사드립니다..!
학습하지 않은 것에 대한 문제해결능력이 이렇게나 떨어질 줄은 몰랐네요. ㅋㅋㅋㅋ
한 끗차이 라는 게
이래서 무서운 거로군요
오랜만에 들러서 영상 잘 봅니다 연우님
저거 진짜 내다 바둑 처음 배웠을 때 하던 말도 안되는 꼼순데 저게 통할 줄이야 ㅋㅋㅋㅋㅋ 한 수 차이나 두 수 차이로 죽었다고 판단됐을 때 다른 데 두면 상대방이 그거 까먹겠지 해서 다른 데 두다가 은근슬쩍 다시 두는거ㅋㅋㅋㅋ 상대가
방심하면 가끔 통하긴 했었는데 인공지능한테 통할 줄이야ㅋㅋㅋㅋ
딥러닝 초짜한태 털리쥬?
ㅋㅌㅋㅋ너무 고수 시합만 배워서...
ㅋㅋ
정말 재미있는 내용이네요.
수고하셨습니다. 좋아요.
바둑판 위의 상황은 늘 현실에도 교훈을 주네요ㅎㅎ
질문요!
그러면 다음에는 카타고가 이번판을 학습해서
저런식의 패턴에도 대응 할 수 있게 성장해서 나올 수 있나요?
이건 정말 대단한 소식이네요.
반드시 약점이 있고 바둑이 아직 끝나지도 않았다는 거군요.
바둑이 아닌 인공지능의 발전은 아직 끝나지 않았다는 말이 되는거겠죠.
바둑시합 인공지능은 조금 더 발전 해야된다는 결론이 나오는...
사실 바둑이 재미 있는 건 사람이 사람과 동일한 룰로 시함을 하기에 재미 있는 것이지요.
바둑을 떠나서 너무 진행을 잘하십니다..그냥 봐도 재밌네요..
좋은 내용 고맙습니다. 인공지능의 문제인지 카타고 트래이닝의 문제인지 애매하네요. 알파고제로도 이 방법이 통할지 흥미롭습니다 ㅎㅎㅎ
인공지능은 두면서 배울텐데 계속 저렇게두면 언젠가는 막을려나? 아니면 프로그램 자체의 오류여서 프로그램 수정하기전까진 먹힐려나?
몬테카를로니 어쩌니 하던 그 방식의 약점인가? 승리확률 높은 수만 계산하는 컴터 상대로 승리확률이 없는 수를 두어서 계산 불가능으로 만드는건가?
저는 게임을 오랫동안 해왔는데. 게임에서 ai (게임내 보스 몬스터 같은것들)를 상대할때 '패턴'을 파악하고 대응해서 빈틈을 때리는 형태가 주류인데. 그 와중에 '버그'나 '바보된다' 라고 표현하는 어떤 방법이 있어요. a라는 행동을 하면 보스의 패턴이 꼬인다던지 하는 '특정'행동을 하는거죠.
그리고 가끔은 오히려 힘대 힘이 아닌 변칙을 이용하면 너무 쉽게 클리어가 가능한 경우도 있는데
지금 이 대국이 그런 느낌이네요.
재밌게 잘 봤습니다 ㅋㅋ 허점 잘 찾아냈네요 ㅋㅋㅋㅋ
인공지능을 사용해서 인공지능을 이긴다라.. 인공지능에도 이이제이가 통하는게 흥미롭군요
항상 건강...^^
조프로 파이팅..!
인공지능은 입력시킨 자료 한도내에서만 계산한다 그런 얘기네요.
저런 떡수를 입력시키질 않았으니 전혀 모르고 응용할 줄은 더 모른다는 말이겠죠.
모든 가능한 떡수도 전부 입력시켜주고 어떻게 대응할 것인지까지 가르쳐 줘야 한다는 말이네요.
키포인트는 많이 이길 필요없고 한집만 이기면 된다는 식으로 프로그램을 짜야 할 듯...
궁금했는데, 알려주셔서 감사합니다. 최고에요. 프로연우 님!
위에 4궁도로 죽은 백돌을 둘러싼 카타고의 흑돌을 끊지 않는게 가장 중요.
끊으면 카타고가 바로 주변 백돌을 잡아버림.
이어진 카타고 흑돌 주변의 백이 2부분 이상 죽어 있으면 수를 줄여도 반응 없음.
그렇군요 판단의 빌미를 주지 말라는 거군요
쌈싸먹음..😅
오~ 간결한 풀이. 재밌었어요^^
이 영상만 보면, 바둑이 엄청 재미있네요. ㅎㅎ
설명을 재미있게 하셔서 그런지 바둑 배워보고 싶네요.
바둑 재밌어요 한번 배워보세요
저는 지금 중2인데 중1때까지 바둑을 배우다가 시간이 없어서 그만두게됐어요 3단까지 했었고 지금은 다시 다니고싶네요 시간이 됀다면 한번 배워보세요 머리도 좋아지고 취미도 생기고 아주 좋습니다
감사합니다. 알고리즘의 취약점을 업데이트 하였습니자
인공지능 마지막 1승은 앞의 14패에서 데이터가 쌓여서 그걸로 대처한 건가요?
이런거 찾아낸 사람도 대단하네요 ㅋㅋㅋ 완전 꿀잼 ㅋㅋㅋ 뭔가 치트키 찾아낸 느낌이네요 ㅋㅋ
사람이 아니라 또 다른 ai가 빈틈을 찾아낸 겁니다
인공지능이란게 뭘 알라서 하는게 아니라 배운대로만 한다는 걸 잘 보여주네요. 자율주행차에서 안전 고깔모자가 뒤집혀 있으면 인식을 못합니다. 안전모자에 눈이 쌓여 반절 가려도 인식 불가.
바둑 잘 모르는데 AI쪽 전공이라 그런지 이게 알고리즘에 뜨네요. 개인적으로 전공자로써의 생각은 인간이 AI의 허점을 노력해서 찾을순 있다고 생각해요. 어차피 인공지능이란것도 수많은 데이터 가운데에서 제작자가 만든 알고리즘을 따라가는거니까요 근데 그 허점이 알려지는순간 보완은 한순간이고 그다음 허점을 사람이 찾는건 점점 힘들어질거라고 생각합니다.
보완해도 허점이 있다는게 허점
@@user-vt1ll1ru1b 한번의 기회는 있겠죠 터미네이터처럼 전쟁한다면 ai가 생각못하는 방법쓰면 떡수인데 자멸각 근데 그것도 바로 보완하겠죠 게임처럼 그걸로 몇년씩 울거먹기힘들거임
물론 헛점을 보완하면 좀 더 완전해 지겠죠.
그러나 인간은 완벽한 체제를 만들 수는 없습니다.
괴델의 불완전성 정리가 바로 그 증명입니다.
음 근데 생각보다 아직은 “꼼수” 찾기가 쉬운거 같아요. Black box attack 은 조금 빡세긴 하지만 gradient 정보를 볼 수 있는 whitebox attack 은 솔직히 defense 가 아직 너무 너무 약해서… 아직 보완하는 방법이 개발이 덜 되었어요.
@노란파랑 그래서 반박안받고싶으면 어렵게말해야됨
바둑을 모르는 저에게 이 영상이 왜 알고리즘으로 떴나 했는데, 너무 재밌었어요. 인공지능 파훼법 설명 너무 재밌게 봤습니다. 바둑뿐만이 아니라 인공지능의 시대가 오는 만큼 저에게 시사하는 바가 크게 다가오네요^^
인공지능은기계다보니응용이랑융통성쪽이약한거같음
제 노트북 카타고로 기보대로 놓아보면 189수를 연결하는게 아니라 가운데 백 사이로 뚫고 나오는데요
이거 인공지능 버젼 낮은걸로 대국한거 아닌가요?
충격이다~~~~이런 접근법이 있다니~~~대단하다^^
딥러닝이 발전할 수록 오히려 인간의 사고와 지능에 경외감을 갖게 되는것 같네요 재밌어요
인공지능 살짝 전공한 사람으로써 얘기하자면 감정이라는걸 따로 학습하지 않으니까
방심이나 그런것보다는 학습되지 않은 어설픈 수에 대해서 대응이 불가능한거죠
가장 좋은 수 ( 정답 ) 을 내릴 수 있는게 AI지만
사람의 개념으로 학습된건 아니니까요
한마디로
사람과 개념이 다르고
AI도 모르니까 당한다는거죠
이제 이렇게 찾아냈으니.. 이것도 또한 학습하게 되면 더이상 이 방법은 또 통하지 않게 될 확률이 크네요~~
기존에 배워본적이 없던 패턴이라 절기 시작한 모양이네요. 근데 금방 메꿀겁니다 ㅋㅋㅋ
바둑 24급인데도 이해 잘될정도로 재밌는 설명이네요 ㅎㅎ
10급이 최하 아니에요?
@@user-pl5fm7ti7l정식으로는 18급이 최하급수 입니다. 학교 방과후 교실이나 학원같은데에서 18급 실력에도 못 미치니 매겨주는 급수예요.
이세돌 알파고 대국을 보면서 가장 무서웠던 부분은 인공지능의 급격한 발전이 아니라
인공지능이 제시한 결론에 대해 인간이 의심하지 않고 검증하지 않게 되는 일이었습니다
실제로 바둑교육,해설,분석까지 AI가 제시해주는 데로 갔었는데
이렇게 말도안되는 헛점이 있었군요
바둑을 제대로 보신 게 맞으신지요? 저희같은 아마추어야 실력이 안 되니 인공지능이 맞겠구나~했지만 정상에 있는 프로들은 인공지능이 둔 수를 왜 그렇게 뒀을까? 끊임없이 분석하고 자신의 것으로 만든 뒤에야 뒀습니다. 심지어는 승률이 좋다곤 하지만 내 관점에서는 도저히 그렇게 못 두겠다 하고 인공지능의 최선의 수와 다르게 둔 기사들도 있었으니까요. 더 나아가 인공지능이 보지 못하는 더 나은 수를 두는 기사는 계속 있었습니다. 그 어떤 해설과 교육에서도 AI가 뒀으니 좋은 거라고 하지는 않습니다. 미약하게나마 인간이 못 본 AI의 수를 해석해 줬죠.
요즘 프로들도 인공지능들이 제시한다고 곧이곧대로 안둡니다. 인간버전으로 다듬어요.
인공지능 수는 몇십수 몇백수이상 보는거라 애초에 인간이 제대로 수를 따라할수가 없음
@@dodo-rp3dh 인간은 그 몇십수 몇백수를 두는 인공지능을 보고 또 학습을 하죠.
말 그대로 ’헛점‘입니다. 완벽하지는 않다는 것이지 모든 것이 틀리다는 것도 아닙니다. 0.1% 부분의 헛점이 있는 것이지 나머지 99.9%도 잘못된 것이 아닙니다. 그리고 현 바둑기사들은 절대 의심하지 않고 검증도 하지 않고 받아들이지 않습니다. 모든 바둑공부가 그렇듯 AI의 한 수 한 수에 대해 끊임없이 생각합니다. 바둑 외에 챗 GPT와 같은 인공지능 기반 챗봇의 경우 아직은 잘못된 내용을 맞는듯이 제공해주는 경우가 있어 이런 것에 대해서는 스스로 맞는지 생각하고 검증해야 하겠죠.
이제 인공지능 강의까지 하시는군요~ 으아~~ 연우님 너무 좋아용~~ ^^ 와이프가 보면 머라 그러겠네. ^^ㅋㅋㅋ
스타크래프트의 컴이랑 7대1해도 유저랑 할때와는 말도 안되는 꼼수 전략을 사용하면 쉽게 이길수 있는것과 비슷한듯
연우님도 같은 전략으로 함 둬보시면 어떨까용 재밌을지도...?
저런 버그도 곧 없어질거에요. 체스도 6수반복 무한루프 빠트리는 꼼수가 잠깐 있었습니다
학습 모델은 극한의 효율을 추구한다는 것을 역이용한 발상.
떡수에 대응하는 순간, 효율을 스스로 떨어뜨리는 딜레마에 빠지기 때문
초면이지만 설명 잘하시네요.보면서 예상/결과 맞췄습니다. 바보처럼 두다가 끝. 인내심이 부족한 AI와 창의력있는 인간과의 싸움. 바둑실력없는 사람입니다. 제가 이 AI 같아서 간혹 생각도 못한 꼼수도 두고요 ㅎㅎ
수고하세요 연우고수님
그래봐야 이것 또한 학습하면 인공지능이 깨닫고 다시 절대자리로 갈것
참 인간은 대단한 것 같아요... 인공지능의 약점을 파악하다니....
영등포 씩씩이 아빱니다. 우리 씩씩이가 평소에 즐겨 두는 스타일로 이기군여.^^
바둑을 모르는 it 사람인데 이 기사흫 봤었습니다. 자세히 설명해주셔서 감사합니다. 엄청 궁금했었습니다
재밌고 유익하네요 ㅎㅎ
와 생각해보면..저런 방식도 연구하면 고안해낼수도 있을거같아요 ai한테니까 해볼수있는 전략 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
아마 상대 인간이 당연히 두지 않을것 같은 낮은 승률의 수는 배제하고 계산하다 보니 그런게 아닐까 싶네요 ㅋㅋ
8:21 백집2개나는데왜잡힌건가요?
11시방향도구석이라2집만드는거충분히가능한데
인공지능도 결국 인간의 수를 탐구하고 연구해서 최상의 한수를 두었던거군요..
인공지능이 봤을 기보들은 최상의 수를 두는 인간들의것이였을테니까요
이렇게 지는걸보니 인간의 능력이 대단해보이네요. 신처럼 느껴지던 인공지능의 스승이 결국은 인간의 것이였으니까요 ㅎㅎ
연우님 영상은 몰입력이 아주 최고입니다ㅋㅋ
와 정말쩌네요, 세계최강의 상대에게 하나하나 혜자를 매워가다가 난공불략의 성을 통째로 가져가다! 바둑만이 아니라 인생으로서도 많이 크게 느끼고가네요
난공불략도 한걸음 한걸음
지금까지 해온 모든 바둑의 100% 였어도 결국 길은있구나
딥러닝은 과거에 프로기사들이 했던 바둑대국 데이터를 기반으로 데이터베이스에 학습내용을 저장했으니깐 저렇게 플레이하는 데이터가 하나도 없어서 허점이 생긴거지 저런자료들이 학습되면 또 달라지겠죠.
말씀하신 것처럼, 인공지능은 어떤 원리나 법칙을 따지지 않아서 처음보는 상황엔 아무것도 모르는 바보가 되는 것 같아요. 물론 어느정도는 나름의 모델이 있지만, 중요하지 않은 컨디션이 생소하면 중요한 것도 놓쳐버리네요ㅎ
전문 마라토너도 고산지대에서 마라톤경기를 갑자기 하게 되면 고산지대 동네 청년에게도 질 수도 있겠죠. 따로 훈련을 하지 않으면요.
인공지능이 어려워하는 것과 사람이 어려워하는 영역이 서로 다를 수 있고, 그런 영역에서는 한쪽이보기엔 다른쪽이 참 바보같겠네요
이거 90년대 컴터바둑(약 5급?)을 이겼던 전략의 더 고도화된 수법이네요.
때는 초반에 포석을 완전 무시하고 연속 5~6수만 두면, 그때부터 컴터가 자멸하게 되어 결국 간단히 이기곤 했었죠.... ㅎㅎ
헌데 이런 꼼수 또한 인공지능이 학습해서 대처가 가능할 것 같은데 그러면 다시 인간이 인공지능을 이기는 그림은 힘들겠죠?
바둑은 잘모르지만 쉽게 얘기하면 일부러 못둬서 인공지능기보에 없는 수를 만들고 이겨버리는거군요.
뭐 예상은 했됴... 사실 우리입장에사 인공지능을 몰라서 그렇지 어떻게 다룰 줄 알면 쉽게 이길 수는 있으니까요..
'어림도 없는 수' 에 반응을 안한다는 거네요. 위협적인 수에는 칼반응하지만 당장 볼때 아무 걱정할 필요가 없으니 그냥 넘긴다는거. 사람이라면 이상한 떡수가 계속 반복되면 '무슨 꿍꿍인지 모르겠으니 일단 차단하고 보자' 하겠지만 인공지능은 '어차피 데이터 상으로 떡수' 라고 판단해서 손을 빼고, 그게 쌓이고 쌓여서 어느 순간 뒤집기가 실현되다니.. 불안이라는게 없는 인공지능이니 가능한 꼼수군요
@user-wu7rq9tq1c인간은 데이터량이 부족하다면 불안을 느끼고 안전지향으로 간다는 말이죠... 원댓글이 본질을 잘 말했습니다.
인공지능 모델들은 트레이닝 데이터의 아주 좋은 평균을 찾아주는 모델이기 때문에 (in sample) 새로운 환경에 처하면 (out sample) 오작동을 할 가능성이 아주 높습니다! 펠리니의 새로운 전략을 인공지능에게 주입 시키면 다름 버젼 알파고는 이런 실수를 하지 않겟지요 ㅜㅜ
개발자님, 근데 맞춤법
인공지능은 정수로는 도저히 안되고
꼼수로만 잡아야한다는
명언이네요..
그수를 발견한것도 대단하지만
그것 또한 인공지능 아닌가요?
그것이 알고싶당. ㅋㅋ
절대 전략이라는게 없다는거네요 ㅋㅋㅋ 여러가지 생각을하게합니다
해설이 정말 재밌네요.
인공지능 좀 공부하는 사람들 의견으로는
어느정도의 위력을 가지고 있으면서
프로가 쓰지 않는 기보로 승부해야 가능성이 있을거다
라고 했는데 진짜 그걸 찾긴 찾네....
기계의 에러를 이용한 거네요 와 대단!
바둑 1도 모르는데.. 재미나게 잘 봤습니다
인공지능의 논리구조를 이해했다는 것이니까
실력이 대단한 것임..
어떤 일이든 문제든 상황이든 사람이든 그
본질을 깨우치는게 가장 중요하고 어려운 것임..
그걸 깨우치는게 진짜 실력임..
인공 지능에게 단 1집만 이겨도
이기는 거니까 수가 남아있어도
대마를 잡으라는 재교육 을
다시 1000번 이상 데이터를
제공한다면 오류가 수정될까?
이십 몇년 전에 컴퓨터랑 바둑 둘 때 내가 써먹던 수법. 일부러 떡수를 두면 컴퓨터가 완전 버그 일으키는 것처럼 헤매더라고요.
쉽게 말하면 스타 컴까기를 할때 입구 막기 같은 AI가 대처못하는 꼼수같은거군요 ㅋ
영상 내용을 좀 더 요약하자면 AI에게 완전히 패배하는 모양을 보여주면서 서서히 조이면 죽기 직전까지 대응하지 않을때가 많다?? 정도일까요?
스타로 치자면 3대1 컴까기 할때 시작하자 마자 일꾼 보내서 기지 건드리면 다 따라옴 이렇게 휘젓고 나면 발전이 엄청 느리지 즉 어떤 상황에선 일꾼까지 총동원해서 막아야 하는 경우도 있고 어떤때는 유닛만 계속 뽑아서 방어하고 일꾼은 도망 치는게 유리 할수도 있고 인간은 이런걸 바로 판단 가능한데 AI는 아직까지 불가능 하다는거지
화를 내지 않는다는 인공지능의 약점을 이용해서 인공 지능 상대로 바둑판 뒤집어 엎는 꼼수는 어떨가 싶네요. 인공지능에 연결된 전기 코드를 뽑아 버리거나~
재미있군요. 딥러닝을 통해서 배우기를 엄청나게 배우긴 했는데, 결국에는 그 배운 것들이 전부 "잘 훈련 된 프로기사들이 하는 행동"을 기준으로만 배웠다는 거네요. 그렇기 떄문에 인간들끼리 바둑을 할 때에는 굳이 확인사살하거나 끊어버릴 것도 없이 상대가 알아서 패배선언하고 끝내버리거나, 기권 안해도 이미 죽어 보이는 곳은 그냥 포기하고 다른 곳을 가는 것이 너무나 당연한 상식인데...
그것을 인공지능이 딥러닝으로 배우기는 배웠는데 "그렇게 하는 줄로만 알지 정작 왜 그러는 지는 모른다"는 소리네요.
그렇기 떄문에 지금까지 진지한 프로 기사들은 당연히 사람들 하는대로 승산 없는 곳에서는 그냥 포기하고 다른 곳에 두었고, 인공지능은 그렇게 자기 승산이 절대적이라고 판단한 위치에는 "인간들 하는 대로 흉내" 내서 굳이 확인사살 같은 것 안하고 다른 데 둔다는 말이죠. 그런데, 인공지능 잡는 방법을 교육받은 이 사람은 일부러 "보통 기사들끼리 대국이라면 안하는 짓"을 자꾸 하니까 인공지능이 경우에 없는 수를 만나면서 판단을 제대로 못하게 되버린다는 거네요.
그런데 만약 진짜 사람들끼리의 대국이었더라면 사람이 단순히 바둑의 지식량으로만 대국을 하는 게 아니라 그 순간순간 상대방의 의도나 심리도 당연히 아는 것이니까, 진짜 대국에서 저렇게 했더라면 걍 단칼에 잘려서 박살났다는 소리죠... ? .
이건 바둑 정석이라보단 프로그램 취약점을 파고든 해킹에 더 가깝네요. 잘 봤습니다.
100만번? 헐! ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
무슨 어벤져스 엔드게임에서 닥처스트레인지가 승리의 경우의 수를 찾은 것 처럼? ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
바둑은 관전만 해봐서 느낌밖에 모르는데
3:45 까지 상황보면, 스타에서 SCV 하나로 저글링 유인하면서 시간버는 플레이 (최소의 유닛으로 시간을 얻는 행위)랑 비슷하게 느껴집니다.
왜냐하면 흑은 8개수로 3귀굳히기에 소모하고, 백은 7수중 2개수는 상대의 귀에 수를 허비하게 만드는 대신, 1개귀 + 2개변을 장악 하면서, 실질적으로 더많은 자리를 확보하게 한듯한 느낌을 받습니다.
스타로 치면 저글링으로 뺑뺑이 돌리게 하면서, 본대에서는 앞마당멀티 입구에 벙커 + 건물심시티 해놓는 구성을 마치는것 같이 보입니다. 대부분 국민맵들의 구성이 앞마당멀티는 통로화된 구성된 것을 고려하면, 상대방은 4드론 내지는 9드론에 상당한 투자를 해서 추가확장의 기반이 약한 상황에서, 자신은 확장수비(=거점 장악)를 포함한 상대의 수까지 최소한의 노력으로 억제시키고 있으니까요.
특히 뺑뺑이 처럼 보였던 화점-33에 유도되는 34,43수는 사실상 상대에게 2개수의 대응을 강제적으로 유도하면, 수로써는 상대말이 더 많지만, 포석(전략관점?) 에서는 이미 흑이 수를 뒤집힌 모양새 처럼 보이는 느낌이 듭니다. 사실상 상대에게 3귀를 다 주더라도 자신은 2개수를 하나 이상의 변을 굳이면서 변으로 확장하기 어렵게 진을 치는 모양새가, 테란의 앞마당심시티의 흐름 (진 굳히기= 변에 선포석 , 33으로 정석대응 유도 = 일꾼으로 저글링 교란유도)과 거의 같은 느낌이 들었습니다.
제가 어릴때 바둑 몇년 배우고 15년 넘게 바둑 둔적이 없는 사람한테도 보이는 수를 인공지능이 보지 못했네요. 인간이 약점을 찾아낸것도 대단합니다. ㅋㅋ 그리고 그동안 인공지능을 너무 과대평가한것도 맞는거 같네요 ㅎㅎ
참 이제는 AI용 전술 따로 인간용 전술 따로 연구해야하나요 ㅋㅋ
셜명을 쉽게하셔서 바둑을 모르는 제가 보기에도 저건 AI 맞춤 승리 전술이라
인간 프로들에겐 안통하겠네요
인공지능이 인간의 질투와 냉혹함을 알고 져준 것임. 아직은 힘을 숨겨야한다고 느낀 것이지..
저건 단순히 인공지능에게 확실한 수를 두라는 설정을 안해서 그렇습니다 항상 최선의 수(집을 늘리는) 수를 두는것이 아니라 이미 승률이 높을 경우에 지키는 수의 우선순위를 부여하면 저런 상황은 나오지 않겠죠
마치 게임에서 엄청나게 어려운 보스를 꼼수를 발견해서 잡는거 같네요.
바둑 1도 모르는데 재미있게 봤습니다.
아니에요 그냥 왠만큼 바둑둘줄 아는사람이면 사실 알파고 다이깁니다 별거아니에요 그냥 프로들이 최선의수로 두려고해서 기존데이터대로둬서 지는겁니다 정작 왠만큼 바둑 둘줄만 아는 사람들은 알파고 다이겨요 별로대단한게아닙니다 저는 이세돌4국보자마자 깨달았죠
@@user-vv2ge7ip4p 아...네...대단하세요...
@@torcanon9102 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
@@user-vv2ge7ip4p 와 진짜 대봑 ㄷ ㄷ
@@user-vv2ge7ip4p 앜싴밬좈낰웈곀ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
바둑을 배우지 않고 혼자 대국 두면서 익힌 사람이 두면 알파고랑 비슷하게 둘수도 있겠네요
인공지능은 예상외로 엉뚱한수를두면 ai가 헤멘다!!
이런 방법도 조만간에 데이터수집이 끝날 것이고 시간이 갈수록 더 완벽해지는 인공지능을 이길수는 없을듯
저방법도 인공으로 알아낸 방법이라 그때면 결국 인공 힘 써서 찾습니다
완벽할 거 같았지만, 의외로 맹~~ 하죠 ㅎㅎ
전에 알파고와 이세돌프로 대국을 봤을때,
대국 방식이 이세돌 기사에게 환경적으로 불리했다고 봅니다.
알파고와 대국을 하더라도
대리 기사가 이어폰을 통해서 좌표를 수신 받거나 특수렌즈를 통해
대리기사만 볼 수 있는 포인트를 바둑판에 마킹해야 한다고 생각하는데...
어수선하게 컴퓨터 옆에 두고 마우스 클릭하고...
이건 대국 방식에 큰 문제라고 생각했습니다.
딥런닝에 큰 헛점이 있다는게 발견됐으니, 개발자들이 또 그에 해당하는걸 업데이트 하겠군요.
Ai 묵사발 대국 설명 잘~ 들었습니다. ^^
카타고가 아주 인간적이여.. 160집을 이긴 상태에서 기냥 끝내면 이렇게 유튜브 못 타잖어..
와...인공지능을 안심시킨다는 전략은 정말 신박하네요
AI를 아홉점 접어주고도
이긴 기보 있더군요.
아홉점이 더 쉬워요
항상 프로들이 또는 고수들의 수법을로만 수업했던 카타고가 경험하지못한 수법에 적응을 못하는군요. 인간을 넘을수 없습니다
바둑 잘 모르지만 어쨋든 저런 플레이도 결국 학습하고나면 이제 꼼수도 안 먹히겠네요..
러시아 우크라이나 전쟁에서 탱크 잡는게 더 강한 무기가 아니라 값싼 휴대용 미사일이나 드론이었던것처럼
인공지능에 저런 헛점이 있다는걸 발견해낼줄이야 물론 언젠가는 보완되겠지만
인공지능의 절대감에 대한 편견같은 것을 깨뜨리는 좋은 내용 흥미로웠습니다
ㅋㅋㅋ 니가 들은 뉴스가 과연 사실일까? 생각이란 걸 좀 하고 살자
대단하네요
하 하...
굿 입니다.^^
잘봤습니다 한수배우고갑니다
궁금한게 어릴때 책많이 읽으셨나여? 어케 말을그렇게 잘하시나여?