알파고가 2016년 이세돌 9단과의 제2국에서 놓은 37수(빨간 동그라미). 바둑 프로기사라면 기피할 맥점이었다. [사진 한국기원]

2016년 3월 이세돌 9단과 알파고 간 제4국 중 78수. 장고 끝에 이 9단이 내린 결정이다. 이후 알파고는 엉뚱한 수를 두며 백기 투항한다. 이 9단을 인공지능(AI)을 꺾은 유일한 바둑 기사로 만든 ‘신의 한 수’다. 그렇다면, 알파고가 인류에게 던진 ‘AI의 한 수’는 뭐였을까.

알파고를 만든 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)는 11일(현지시간) 이 9단과 알파고의 제2국 중 37수를 ‘AI의 한 수’로 꼽았다. 구글 블로그에 공개한 ‘게임에서 생물학, 그 너머까지: 알파고가 남긴 10년의 발자취’라는 제목의 기고문을 통해서다.

대국 당시 바둑 전문가들은 37수를 의아하게 생각했다. 상대 세력이 커지기 전에 미리 억누르는 전략으로 볼 수 있었지만, 인간이라면 절대 두지 않을 법한 수였다. 워낙 이른 시점이었기 때문이다. ‘알파고의 실수’라는 평가도 나왔다. 하지만 100여 수가 지난 뒤 이 9단을 꺾은 결정타라는 게 드러났다. 허사비스 CEO는 “이 수(Move)를 통해 AI의 놀라운 통찰력과 창의성이 처음 공개됐다”며 “37수에서 나타난 AI의 창의성은 범용인공지능(AGI)으0로 향하는 길을 닦는 혁신을 촉진했고, 과학적 발견과 진보의 새로운 황금기를 열었다”고 말했다.

허사비스 CEO는 바둑을 통해 AI를 평가한 이유에 대해 복잡성 때문이라고 설명했다. 바둑이 지닌 경우의 수는 10의 170 제곱 가지에 달한다. 복잡한 바둑을 섭렵하기 위해선 깊이 있는 탐색 기능이 필수다. 그는 “바둑은 오랜 기간 AI 연구자들의 테스트 베드였다”며 “방대한 경우의 수를 처리하기 위해 알파고에 심층 신경망(인간 뇌 구조를 본 떠 만든 인공 신경망)을 적용했다”고 설명했다.

딥마인드는 알파고를 발판 삼아 다른 분야로 영역을 확장해왔다. 2020년 단백질의 3차원(3D) 구조를 예측하는 ‘알파폴드2’를 개발했다. 이후 2억개가량의 단백질 구조 데이터베이스(DB)를 쌓으며 신약 개발의 실마리를 제공했다. 허사비스 CEO는 이 공로를 인정받아 2024년 노벨 화학상을 수상했다. 이후 수학 명제를 증명하는 데 특화한 ‘알파 프루프’, 코딩에 특화한 ‘알파 이볼브’ 등의 후속 AI모델을 공개했다.