컴퓨터 바둑

체스와 달리, 바둑을 두는 컴퓨터 프로그램에는 여전히 갈 길이 멉니다. 이러한 프로그램의 현재 수준은 5와 10 급 사이 정도(약한 아마츄어 대국)로 특정 프로그램의 단점을 배울 때 기력이 현저히 떨어집니다.

강력한 바둑 프로그램을 작성하는 것은 컴퓨터 과학에서 가장 어렵고 흥분되는 문제들 중 하나입니다. 이 문제는 잘 정의된 문제로서, 전문 지식을 이미 사용할 수 있고, 진척 상태를 명백히 측정할 수 있지만, 아직 프로그램이 매우 약합니다. 이렇게 분명한 문제에 대해 진척을 이룰 수 없을 경우 어떻게 컴퓨터가 다른 영역에서 뛰어나다고 믿을 수 있겠습니까?

어려운 문제 중 하나는 컴퓨터 체스에서는 아주 잘 작동하는 접근 방식이 바둑에서는 제대로 작동하지 않는 다는 것입니다. 브루트 포스 검색은 매 순서에서 제한된 수의 행마와 결합된 상대적으로 단순한 평가 함수로 인해 체스에서는 잘 작동했습니다. 바둑에서 가능한 행마의 평수 개수는 38이 아닌 200이고, 단순한 평가 함수는 없습니다. 또한 바둑의 시각적 특성은 컴퓨터보다 사람에게 더 유리합니다. 하지만 브루트 포스가 바로 적용될 수 없는데 반해 우리는 체스에서 배운 교훈이 바둑에 적용될 수 있다고 생각합니다.

Update: The preceding paragraphs were written before the success of Monte Carlo based programs. Using massive computing power, the strongest programs are now close to professional strength on 9x9, and have won 7-stone handicap games against professional players. SmartGo on the iPhone is using our own Monte Carlo engine, and we will be integrating that engine into the desktop program in future versions.

바둑에 대한 자세한 정보 읽기

Katie Hafner의 New York Times 기사는 이러한 바둑 프로그램 쓰기의 어려움에 대해 이야기 하면서 다른 프로그램과 함께 SmartGo를 언급하고 있습니다. 영화 "뷰티풀 마인드"에서도 바둑을 두는 모습이 나옵니다.

SF Weekly Mark Athitakis의 이 긴 기사에는 다른 바둑 대국자 및 프로그래머와 함께 Anders Kierulf를 언급하고 있습니다. "바둑광"이란 관점은 별로 좋지는 않지만 전반적으로 재미있는 읽을 거리입니다.