https://youtu.be/AU6HuhrC65k
알파고가 이세돌을 이긴 이후 인공지능은 또 비약적으로 발전했다고 함. 바둑 기사들의 수를 보고 학습했던 알파고는 자기 혼자서 싸워서 스스로 학습하는 알파고 제로로, 그리고 여기서 또 발전해서 바둑 뿐만 아니라 모든 이인용 게임에 적용 가능한 알파 제로를 만듬. 단순히 바둑이나 체스 같은 보드게임 뿐만 아니라, 스타크래프트 같은 복잡한 게임도 가능하다고. 실제로 2019년에 그랜드마스터 레벨까지 스타크래프트를 했다는데 이건 뭐 좀 오래된 떡밥이고. 지금은 뮤 제로를 개발하고 있다고 함. 이세돌과 싸운 알파고의 알고리즘은 기존과 다른 점이 있다면, 바둑의 10의 170승에 달하는 모든 가능성을 분석하는 게 불가능하기에 두게 될 수에 따라 생길 가능성 중 유효한 것만 분석하는 기법으로 이세돌을 이겼다고 했음. 그리고 이 인공지능들이 학습된 과정을 살펴보면 일단 주어진 데이터 베이스를 바탕으로 혼자서 싸우고, 그 데이터베이스를 바탕으로 만든 새로운 모델이랑 싸워서 승률이 55프로가 넘으면 대체하는 식으로 한다고 함. 그러면 이러한 과정을 20, 30번만 반복하면 랜덤에서 세계 정상 급 까지 올라간다고. 이런 식으로 강화학습된 인공지능은 수십년동안 이미 인간 이상수준으로 올라간지 오래인 체스 프로그램들과 겨루게 되었을 때, 이보다 더 잘함은 물론이고 더 미학적으로 아름다운 플레이를 보여주는데, 인간에 의해 손수 프로그래밍된 기존의 인공지능 같은 경우 방대한 연산량이 닿는 범위까지 계산해 자신의 점수를 가장 높이 유지하고, 상대방의 점수를 낮게 하는 단순한 체계를 유지해 이겼다면, 이 강화학습된 인공지능의 경우 정상급 체스 플레이어들이 가지는 직관을 프로그래밍화 한것 같이 점수보다는 기동성을 중시하며 미학적으로 아름다운 플레이를 보여준다. 실제로 점수 상으로는 더 낮음에도 몰아붙였다고...
그리고 이번에 단백질 구조의 형상화의 경우 분자 서열?을 보고 이걸 3d 모델링 했다는데, 이 속도가 개발이 완료된 순간 인간이 지금까지 해왔던 것 이상을 하룻밤만에 해낼 정도의 수준이라고 한다. 근데 뉴스에서 말하는 것과는 달리 전부다 완벽하게 한건 아니고, 일부는 다른 계와의 상호작용을 통해 모양이 달라져서 단독으로는 그 모양을 예측하기 힘들어 오차가 크다고 한다. 그래서 내년 내로 완벽하게 할 계획이라고.
이다음에는 기술적 특이점에 대한 얘기 했음  인공지능으로 과학적 사실을 증명하는 게 목표라고 ㅇㅇ 그리고 윤리그런거 강조하더라
전문가도 아니고 영어도 잘 못해서 틀린 어휘나 개념 꽤 많을텐데 모바일로 열심히 썼으니 개추