AI의 체스 실력은 인간 그랜드마스터 수준이다. [사진: 셔터스톡]
[디지털투데이 AI리포터] 구글 딥마인드가 개발한 알파 시리즈 AI는 체스와 바둑을 정복했지만, 일부 게임에서는 이해할 수 없는 약점을 드러낸다.
13일(현지시간) IT매체 아스테크니카에 따르면 AI는 특정 게임에서 오작동하는 원인을 분석한 연구를 소개했다. 연구진은 ‘님’(Nim)이라는 단순 게임을 통해 AI의 한계를 실험했다. 님은 두 명의 플레이어가 차례로 성냥개비를 제거하며 진행하는 게임으로, 최적의 전략이 수학적으로 계산 가능하다.
AI는 체스에서는 학습을 통해 승리 확률을 높이는 반면, 님에서는 최적의 전략을 학습하지 못했다. 5단계 보드에서는 빠르게 학습했지만, 6단계 이상에서는 성능이 급격히 떨어졌다. 연구진은 AI가 게임 결과를 관찰해 학습하는 방식이 님 같은 게임에서는 효과적이지 않음을 확인했다. 이는 AI가 체스에서도 일부 전략을 놓치는 이유와 유사하다.
AI는 학습을 통해 패턴을 인식하지만, ‘상징적 추론’이 필요한 경우 실패할 수 있다. 님처럼 단순한 규칙을 갖춘 게임에서도 AI는 최적의 전략을 학습하지 못하며, 이는 AI가 특정 문제에서 구조적 한계를 가질 수 있음을 시사한다.
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