A라는 기능을 하는 프로그램을 만드는게 목적이라고 하자.

이때 두가지 방법이 있다.

1. A라는 기능을 하는 프로그램을 직접 프로그래머가 짠다.

2. 직접 A라는 기능을 하는 프로그램을 짜는게 아니라, 학습을 통해 A라는 기능을 하는 프로그램을 향해 진화해갈 수 있는 프로그램을 짠다.

컴퓨터라는게 처음 발명되고 오랫동안 2는 뻘짓으로 받아들여졌다.

목적에 맞는 프로그램을 직접 짜버리면 되는데 뭐하러 학습을 통해 진화시키는 수고를 감당하겠는가?

그러나 시간이 흘러, 프로그래머가 직접 만들기는 불가능에 가까울 정도로 복잡한 기능을 하는 프로그램들이 요구되었다.

간단한 프로그램을 만들 때는 1이 2보다 쉽지만, 복잡한 프로그램일 수록 2가 1보다 쉬워진다.

2의 프로그래밍을 할 때, 프로그래머의 실력에 따라 다음이 결정된다. 

i) 학습에 의해 원했던 목적인 A의 기능을 하는 프로그램으로 수렴할지 여부

ii) 수렴 속도

소스코드가 공개되지 않는 이상 i)과 ii)를 예측하는 것은 불가능하다.

(사실 소스코드가 공개되도 저런걸 예측하기란 쉬운 일이 아니다.)

어느 단계까지 목적에 맞는 프로그램으로 진화해갔다고 해도 그 이후 단계에서는 진척이 없을 수도 있다.

어느 단계까지의 수렴 속도가 그 이후의 수렴속도를 말해주지도 않는다.

따라서 알파고에 대한 다음 주장들은 전혀 근거가 없다.

1. 알파고의 기력에는 한계가 있을 것이다. 

- 알파고가 항상 최선의 수를 두는 프로그램으로 진화해갈 수도 있다. 이는 프로그래머의 능력에 달려있다.

2. 알파고의 기력에는 한계가 없을 것이다. 

- 위와 마찬가지. 한계가 있을지 없을지는 아무도 모르는 것이다.

3. 알파고의 기력 향상이 여태까지 빨랐으므로 앞으로도 빠를 것이다. 

- 여태까지 빨랐다고 해서 앞으로도 빠르리란 보장은 없다.

4. 알파고의 기력 향상은 앞으로 느려질 것이다. (인간의 경우 기력 향상은 고수가 될수록 힘들기 때문에)

- 이 또한 아무런 근거가 없다. 오히려 기력 향상 속도가 더 빨라질 수도 있다.

한마디로 말해서 소스코드를 확보하고 있는 딥마인드의 프로그래머가 아닌 이상, 3월에 알파고의 기력이 어떨지 예상하는 것은 뻘짓이다.

인공신경망 컴퓨터에 대해 대략이라도 그림을 그리고 싶으면 아래를 읽어보자.

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컴퓨터가 처음개발될 시기에 두 가지 방향이 있었다.

1. 하나는 우리가 지금 쓰는 거고 

2. 다른 하나가 인공신경망이었다.

둘다 목적은 인간의 생각을 따라하는 기계를 만들고자 함이었는데 방향성이 달랐던 것.

1은 인간의 사고는 이러이러하겠지? 라는 추상적인 개념을 가지고 시작했다.

우리 뇌 안의 신경이 어떻게 연결되어있는지.. 등등을 고려하여 뇌를 물리적으로 따라해보려 한게 아니라 그냥 추상적으로 '인간의 사고는 이러할거야'라고 생각하고 시작했다는 것.

그래서 논리구조에 집중했고 따라서 1의 근저에는 수리논리학이 있다.

컴퓨터는 1의 방향으로 수십년간 발전해오다가 비교적 최근에 2가 다시 주목받기 시작한다.

2는 1과 달리 좀 더 구체적으로 뇌를 따라하려 한다. 뇌의 신경 구조를 따라하려 하는 것.

(물론 2도 뇌의 신경망을 보고 피상적으로 따라한거기 때문에, 뇌를 제대로 따라하려면 뇌에 대해 생물학적으로 더 알아야 한다는 주장이 나오고 있다)

우리의 뇌라는 것도 결국 뉴런들의 집합체고, 학습이라는건 이들의 연결성이 강화되고 약화됨으로써 이뤄진다는게 기본 아이디어.

신경망 컴퓨터에도 뇌의 신경망처럼 node 들이 있고 이것들이 서로 이어져 있는데 경험을 통해 이들의 연결성이 강화되고 약화된다. 

이를 통해서 학습이 이뤄지고 점점 더 원하는 결과물을 만들어내는 것.

바둑 프로그램의 예를 들면, 한판의 바둑을 이겼다? 그럼 그 바둑을 둘때 활성화되었던 연결들이 더 강화된다.

졌다? 그럼 약화된다.

그리고 기보를 입력해주면 이긴 쪽이 둔 수에 해당하는 연결들이 강해지고, 진 쪽이 둔 수에 해당하는 연결들이 약해진다.

(물론 이건 아주 아주 아주 러프하게 설명한것임.)