알파고 vs. 이세돌 바둑 동영상을 NFT로 발행해서 경매하면 낙찰가격은 얼마가 될까? (feat. 인공지능AI 딥러닝, 머신러닝)

인공지능 알파고 vs. 이세돌 바둑 대결, 메타버스 NFT로 가능할까요?

 

바둑을 알아보자.

 

우선, 바둑을 부르는 이름은 나라마다 다르다.

 

누구나 쉽게 규칙을 익힐 수 있는 반면에 알면 알수록 심오한 게임이라는 평을 듣는 바둑의 이름은 중국에서는 ‘圍棋(웨이츠)’라고 부르며, 영어권 국가들에서는 바둑(Baduk) 또는 웨이츠(Weiqi) 또는 고(Go)라고 부르고, 일본에서는 碁(ご:고)라고 부른다.

 

2016년 3월, 국내에서 펼쳐진 바둑 9단 이세돌과 맞선 인공지능 ‘알파고(AlphaGo)’의 이름 중에 ‘고’가 바로 일본어에서 바둑을 일컫는 ‘고’가 되겠다. 이를 테면 인공지능 알파고 대신 ‘알파바둑’이란 이름을 가진 게임이었을 뿐이다.

‘고(Go)'라고 하니 영어에 ’가다(go:고)‘란 단어와 헷갈리지 않느냐고? 

 

맞다. 

 

그래서 영어에서는 이처럼 동음이의어를 인용한 개그도 있긴 하다. 그래서 대부분의 사람들은 의미 혼동을 피해서 ’바둑‘ 또는 ’웨이츠‘라고 부르기도 한다.

 

바둑에 대해 조금 더 알아두자.

 

바둑은 가로세로 19개의 줄을 그어 놓고 각각의 선이 만나는 점에 흰색과 검은색 돌을 두어 집(영역)의 많고 적음으로 승부를 가르는 게임이다. 그래서 가로세로로 나뉜 바둑판 격자는 361개다. 

 

19x19의 결과값이다. 그리고 하나의 격자가 갖는 경우의 값은 검은 돌, 흰 돌, 빈 칸으로 3개의 경우가 있으므로 바둑 게임에서 가능한 모든 경우의 수는 3361개가 된다.

 

“3의 361승 값은 작은 게 아냐. 10의 172승이랑 비슷한 값이 나오거든. 동그라미 6개가 있으면 백만 개인데, 동그라미 172개라면 몇 가지가 경우의 수이겠어?”

 

이론상으로는 10172개만큼의 경우의 수를 모두 저장해둔 컴퓨터가 있다면 상대가 누구든 간에 100전 100승 승부가 점쳐진다. 

 

상대방의 패가 하나씩 진행되는 모든 과정 자체를 하나의 이미지로 기억하는 프로그램 함수로 인식하고 이기는 패를 두는 이유다. 

 

물론 ‘이기는 패’를 두려면 ‘이기는 패를 선택하라’는 함수를 실행해야 한다.

 

프로그램 결과값을 설정하는 사람이 기계에게 ‘져라’고 한다면 기계가 질 수도 있다.

 

그런데 프로그램값의 백전백승? 이게 힘들다.

 

그 이유는 모든 경우의 수를 저장한다는 게 불가능하고 바둑의 경기 진행 경우의 수가 거의 무한대에 가깝기 때문이다.

 

그래서 알파고는 바둑경기에서 한 수 한 수가 진행되면서 ‘남은 공간 검색’ 및 ‘이기는 수’를 두는 대응 함수를 적용하면서 바둑을 둔 식이다. 

 

 

처음보다 바둑판 위에 남은 공간이 줄어들수록 알파고의 연산이 빨라진다.

 

다만 여기서 알아둘 것은, 바둑의 모든 경우의 수 안에서는 누구랑 어떤 바둑을 두든지 간에 동일한 패가 나올 수 있다는 사실이다. 

 

경우의 수가 크긴 하지만 유한하기 때문이다. 

 

다른 이야기로, 한정된 경우의 수 안에서는 어느 순간에 있어서만큼은 비의도적 유사성이 드러날 수밖에 없다고 보는 이유다. 같은 수를 반복할 수도 있다는 점이다.

 

“그래서 말인데, 4국에서 알파고를 이겼던 이세돌이 5국에서도 4국과 똑같은 수로 복기를 했다면 어떤 결과값이 나왔을까? 알파고가 인공지능이었다면 자신의 패를 경험상 인지하고 이전과 다른 수를 두려고 했겠지. 그렇지 않고 단순 프로그램이었다면 4국에서와 마찬가지의 동일한 수를 반복하다가 결국 바둑판에 바둑돌을 던지지 않았을끼?”

 

이세돌 vs. 알파고(=알파바둑)

그 경기 동영상을 메타버스 NFT로 발행하면 경매 낙찰 가격이 어느 정도 될까?

 

메타버스 NFT에 대한 더 많은 이야기는 

[돈 버는 NFT 처음부터 제대로 만들고 판매하기]에서 이어갑니다.