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바둑의 경우의 수가 10의 170승배라는데, 컴퓨터 백억대 동원해도 각 컴퓨터가 10의 160승배 만큼 경우의 수를 계산해야됩니다. 물론 정석이라든가 의미없는 경우의 수같은거 배제하는거 감안하면 수가 많이 줄겠지만, 컴퓨터 대수가지고 불공평 얘기하는건 진짜 터무니 없는 얘기죠.

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알파고의 연산능력이야 원래 컴퓨터가 우월하니 별다를게 없고, 이번에 대단한 점은 자기 학습능력이 있다는 점이죠.
기사를 보니, 이 자기 학습능력이라는 것이 정말 대단하더군요.

고양이, 강아지 사진을 보여주고 구분하는 것을 예를 들었는데, 이해가 잘 되더군요.
예전에는 고양이 사진을 보여주면서, 왜 이게 고양이인지, 어느 포인트로 구분하는지를 따로 알려주어야 했습니다.
그 작업을 수없이 반복해서, 데이터를 확보하죠.
이 알파고 인공지능은 그냥 고양이 사진을 많이 보여주고 이게 다 고양이라고 하면, 스스로 고양이의 특징이 뭔지 포인트를 유추하는 겁니다.
말그대로, 데이터의 신뢰성만 확보된다면, 그냥 인터넷에 연결해 놓으면, 스스로 데이터를 수집 하고, 자신의 고양이 구분력의 신뢰성을 스스로 높일수 있죠.
뭐, 이건 소설에 있던 인공지능이 진짜 등장했네요.

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단순 경우의 수만을 구한다는게 중요한게 아닙니다.
이제 판단의 영역까지 도달했다는게 알파고의 주요 쟁점입니다.
말씀하신 것처럼 무한한 경우의 수 가운데 그나마 최적의 수를 '판단'해서 결정하는게 지금의 알파고입니다. 그리고 그 판단에 의한 최적의 수는 지금까지 보여진 것으로는 이세돌 9단을 능가하고 있었고요.

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알파고를 경우의 수를 구하는 계산기로 판단 하는 것은

로또 당첨 번호 프로그램에 1 2 3 4 5 6 도 당첨 번호 경우의 수로 넣고 계산 하는

아마추어 계산 프로그램 수준으로 취급 하는 것이죠.

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그냥 모 변호사 그놈이 이름 알리려 개소리하는거죠

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