인간이 바둑 게임에서 AI를 이겼습니다… 컴퓨터로

인간 플레이어는 다른 AI가 발견한 취약점 덕분에 게임에서 최고의 AI 중 하나를 물리칠 수 있습니다.

아마추어지만 매우 경험이 많은 바둑 선수가 매우 강력한 인공 지능 시스템을 이겼습니다. The Verge에 따르면 이 위업은 다른 컴퓨터에서 발견된 취약점으로 인해 가능했습니다. 이 단점을 이용하여 미국 선수 Kellin Pelrin은 KataGo 시스템을 무찌르고 컴퓨터 동료의 추가 도움 없이 15게임 중 14게임을 이겼습니다. 이것은 2016년 AlphaGo 이후 현재 AI 열풍의 길을 닦는 데 도움이 된 몇 안 되는 인간 승리 중 하나입니다. 또한 가장 진보된 AI 알고리즘에도 사각지대가 있을 수 있음을 보여줍니다.

인간 플레이어는 최고의 AI 게임 중 하나를 이길 수 있습니다.

Kellin Pelrin의 승리는 KataGo의 결함을 식별하는 프로그램을 개발한 전문 연구 회사 FAR AI 덕분에 가능했습니다. 백만 번의 게임을 플레이한 후 이 소프트웨어는 상당히 숙련된 인간 플레이어가 악용할 수 있는 결함을 찾을 수 있었습니다. 켈린 펠린(Kellin Pelrin)은 마스터하기가 “정확히 사소하지는 않지만 그리 어렵지도 않습니다”라고 말했습니다. 남자는 같은 방법으로 또 다른 고도의 Go-AI인 Leela Zero를 물리쳤습니다.

작동 방식은 다음과 같습니다. 목표는 상대방 그룹을 둘러싸는 큰 “루프”의 바위를 만든 다음 보드의 다른 영역으로 이동하여 컴퓨터의 주의를 분산시키는 것입니다. 그의 일행이 거의 포위되었을 때도 AI는 이 전략을 눈치채지 못했다. Kellin Pelrin은 보드에서 주변 바위가 명확하게 보이면 “인간이 발견하기가 매우 쉬울 것”이라고 말했습니다.

다른 인공 지능이 발견한 취약점 덕분에

이 결함은 AI 시스템이 학습 이상으로 “생각”할 수 없음을 보여줍니다. 그런 다음 그들은 사람들이 완전히 어리석다고 생각하는 일을 자주 합니다. 우리는 이미 Bing 검색 엔진에서 Microsoft와 같은 챗봇을 사용하여 이것을 보았습니다. 이 시스템은 경로를 그리는 것과 같은 단순 반복 작업에는 상당히 능숙하지만 잘못된 정보를 내뱉고 시간을 낭비한 사용자를 꾸짖으며 “균형이 맞지 않는” 행동을 보이기도 합니다. 대부분 훈련된 템플릿 때문일 가능성이 큽니다.

KataGo의 개발자인 Lightvector는 플레이어가 몇 달 동안 악용해 온 이 취약점을 알고 있을 가능성이 높습니다. GitHub 게시물 에서 회사는 이러한 종류의 여러 유형의 공격을 수정하기 위해 노력하고 있다고 설명합니다.