▲ 딥마인드가 스스로 게임의 규칙을 터득할 수 있는 인공지능 '뮤제로'를 개발했다(.이미지=딥마인드)

구글의 인공지능 자회사인 딥마인드(DeepMind)가 스스로 게임의 규칙을 학습할 수 있는 인공지능 ‘뮤제로(MuZero)’를 개발했다고 ‘IEEE 스펙트럼’ 등 매체들이 보도했다. 뮤제로의 학습 과정은 마치 아이들이 말을 배우는 과정과 비슷하다. 아이들은 언어의 규칙을 전혀 모르지만 말을 배우는 과정에서 언어의 규칙을 스스로 터득할 수 있다.

인공지능 기업인 딥마인드는 게임 규칙을 알지못하는 상태에서 바둑,체스,팩맨 등 게임의 규칙을 스스로 습득할 수 있는 인공지능 뮤제로를 개발하고 연구 논문을 과학전문 저널인 ‘네이처’ 최신판에 게재했다.

딥마인드는 지난 2016년 바둑 게임 전용 인공지능인 알파고를 처음으로 내놓았다. 알파고는 수백만개에 달하는 바둑 고수들의 기보를 학습하고 인간 바둑 챔피언과의 경기에서 최종 승리를 거뒀다. 이어 딥마인드는 2018년 스스로 바둑,체스,장기 등을 스스로 학습하는 인공지능 알파제로(AlphaZero)를 개발했다. 기보없이도 순수하게 자체적으로 학습해 바둑을 둘 수 있게 된 것이다. 뮤제로가 기존의 인공지능과 다른 점은 게임의 규칙을 스스로 학습한다는 것이다. 기존 인공지능은 게임의 규칙을 입력한 상태에서 각종 게임을 훈련했다.

뮤제로는 게임의 규칙을 모르는 상태에서 먼저 행동에 들어간다. 행동을 계속적으로 수행하는 과정에서 보상이 주어지면 이에 기초해 스스로 게임의 규칙을 터득하는 것이다.

딥마인드 블로그에 따르면 인공지능에게 미리 규칙을 얘기해주면 혼란스러운 실제 세계에 적용하기는 힘들다. 실제 세계는 복잡성에 관한 전형성을 갖고 있고, 단순한 법칙을 추출하는 게 어렵다. 딥마인드는 실제 세계에 적용 가능한 인공지능 개발을 위해 룰북(rulebook) 없이도 기존의 게임 뿐 아니라 아타리(Atari)사의 다양한 게임을 스스로 학습할 수 있는 인공지능을 개발했다고 설명했다. 뮤제로는 인간 데이터 없이도 게임을 할 수 있으며 가장 기본적인 규칙도 제공되지 않은 상태에서 학습한다.

규칙 대신 뮤제로는 게임 환경에 관한 (가능한 것과 가능하지 않은 것을 포함해) 전체적인 양상을 고려한다. 수백만번의 게임을 통해 뮤제로는 게임의 규칙을 배울 수 있으며 자신의 행동을 평가하는 방법과 일반적인 정책에 관해 학습한다.

토마스 허버트(Thomas Hubert) 등 네이처 논문의 공동 저자들은 “우리는 뮤제로를 비디오 압축에 활용하기 위한 애플레케이션을 탐색하고 있다”며 이 같은 영역은 알파제로가 전혀 하지 못했던 것이며 비용이 너무 많이 들어간다고 설명했다. 딥마인드 연구진은 무제로 인공지능을 향후 자율주행자동차, 단백질 설계 등 분야에도 적용할 수 있을 것으로 기대했다.