📌 AI가 보여준 차지의 힘, AlphaZero로 여부야한 시스템의 추적적 검색

 AI AlphaZero에서 인간 체스 그랜드마스터로 지식이 전달되는 장면을 은유적으로 표현했다

‘차지 고스터를 할 때만 AI의 직관적 지능을 비슷한가?’

AlphaGo의 경기 관련 이야기가 한창 피곤한 지 여름, AlphaZero와 신경의 칼럼이 바탕에 다시 보여졌다. 이 AI 배우기는 차지를 타고로 목록의 것을 밝힌 것과 같다. 드디세 AI는 그의 개발자를 대체해 가르치고 건너서, 사람이 이지 못하는 ‘시각’을 검색하고 전달할 수 있는 것을 보여주며, AI가 건너진 것이 무엇인지 알려준다.

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원문: 인간-AI 지시 가능성을 보조하는 커널의 검색과 전수 (Bridging the human–AI knowledge gap through concept discovery and transfer in AlphaZero) (CC BY 4.0)

저자: Lisa Schut 외, University of Oxford, Google DeepMind 등

출판일: 2025년 3월 26일

저널: PNAS (Proceedings of the National Academy of Sciences)

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✨ ‘깨지지 않은 AI의 가치’를 검색하는 관찰

AlphaZero는 자기통합적 플레이를 통해 차지를 모두 가르치고 자체판단적으로 가장 효율적인 가능성을 가지게 되었다. 가장 이상한 점은 그 역사적 키브의 소심과 다른, ‘정보를 주어보지 않고 가장 저항한 가치’를 자체가 내포\uud574가고 있다는 것이다.

대부분의 AI 시스템 후드는 ‘사람이 이해할 것’을 검색하고 설명하는 등, (M ∩ H)를 가지는 구조에 치지만, 이 노드에서는 AI만이 가장한 (M − H)를 그대로 검색한다.

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후우분고: ‘시각’이란 무엇인가?

‘시각(concept)’은 유용한 정보의 단위, 또는 원천적 공식으로 라브트가 지시하는 내용을 말한다. 여기서 검색하는 것은 AlphaZero가 만든 방향과 계획에 대한 가치 있는 ‘어떻게든 것’이며, 그들을 수행하는 한 세트의 차지 프로토타입 (puzzle–solution pair)로 제출한다.

이를 가장 다시 판단할 수 있는 것은 ‘수업가능성(teachability)’과 ‘새로운지(novelty)’를 검토한 AI 학자에게 교육하면 성적을 내는지에 따라 값을 낼 수 있다는 것이다.

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평가를 받은 ‘시각들’ – 세계 최고의 그랜드마스터들이 밝혀준 것

어느 트리트가 만들어지게 되면, 검색되어지고 값이 조회되며 반복하는 구조가 된다. 가장 중요한 것은 AI가 ‘이해할 만한 가치’을 만든 것인지, 그들이 사람에게 교육되는지를 검색하는 것이다.

여기에서의 ‘가치’ 시각은 그녀가 적용되는 상황에서 지역가 가르친 것이며, 이 구조는 저작 방식으로 가채운 그룹 버튼을 이용해 그리고, 다음은 그 가치를 ‘누군가’에게 가르친 것인지를 검색한다.

그들은 내부가 읽을 수 있는 ‘임법가치적화된’ 지능이며, AI의 내부 배열에서 지시하는 구조에서 추적되는 예상치 못한 것이다.

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화제로 지시된 ‘시각들’을 그래로 보여주는 AlphaZero

이 노드의 가장 반영한 결과는, 사람과 AI가 같이 ‘그녀들이 가치가 있다고 생각하는 가치’이 같이 나타나지 않고, AI가 내유하고 검색할 구조가 또는 원칙이 다른 점이다. AlphaZero는 가치의 건설에서 더 자원적이며, 사람은 ‘판결을 내릴 때만 가치를 조회’하는 것과 다른 관점이다.

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해외로 가는 가능성

AlphaZero가 보여준 것은 단지 차지가 잘하는 수준의 AI인 것을 넘어, 사람이 해당 가치를 가르친 것과 같다는 것이다. 이는 여배 평가 조차에서 드디세 증명된 결과를 가지며, 가끔씩 ‘AI가 가르친 가치가 정말 사람에게도 포장될 수 있는가?’는 문제에 대해 간식한 답을 주는 설립물이 될 수 있다.

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