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Report on ‘ Chess ’

Report on ‘ Chess ’. Reviewing the magazine ‘ Chess ’ of Alan Turing. Why Chess for Test?. 1. 체스는 정확히 정의된 , 그리고 정형화된 공간으로 이루어진다 . 2. 체스는 사람의 지적 능력을 최대한 발휘하게 한다 . 3. 체스는 사람의 지각능력 전반에 걸쳐 능력을 발휘하게 한다 . 4. 체스 관련 지식이 지난 몇 세기에 걸쳐 형태로 쌓여왔다 . 5. 체스 자체를 모조리 수식화 할 수 있다.

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Presentation Transcript

  1. Report on ‘Chess’ Reviewing the magazine ‘Chess’ of Alan Turing

  2. Why Chess for Test? • 1. 체스는 정확히 정의된, 그리고 정형화된 공간으로 이루어진다. • 2. 체스는 사람의 지적 능력을 최대한 발휘하게 한다. • 3. 체스는 사람의 지각능력 전반에 걸쳐 능력을 발휘하게 한다. • 4. 체스 관련 지식이 지난 몇 세기에 걸쳐 형태로 쌓여왔다. • 5. 체스 자체를 모조리 수식화 할 수 있다.

  3. History of Chess Program • 1941년 Turing이 체스 프로그램의 이론화 - Minimax - Best-first • 1948년 Turing과 D.Champernowne가 ‘Turochamp’설계 - Champernowne의 아내를 상대로 알고리즘대로 진행하여 이겼음 - Turochamp는 프로그램으로 완성되지 못 했음 • 1951년 D.Prinz의 체스 프로그램이 최초로 실행 - 매 차례 해결책을 발견할 때까지 가능한 모든 수를 계산 -> 매우 느림 - Turochamp는 이에 비해 몇 가지 수학적 규칙을 기반으로 한 heuristic

  4. The Meaning of Chess Program • Turing, “Program can out play its programmer” - 단순히 기계의 속도에 입각해서 보더라도 가능 • N.Chomsky “Like bulldozer winning a weight-lifting competition” - Deep Blue는 256개의 병렬 프로세서를 이용해 매 차례 가능한 수를 1초에 2억 개 계산할 수 있었고 14수 앞을 볼 수 있었다. • Is A.I improved by making Deep Blue? - Deep Blue의 승리를 가능케 한 것은 엄청난 양의 메모리와 CPU 속도

  5. Turing and Chess • 1. 체스의 규칙을 따르는 기계를 만들 수 있을까? • 2. 상황을 파악하고 수를 읽을 수 있는 기계를 만들 수 있을까? • 3. 체스를 ‘적절히’ 둘 수 있는 기계를 만들 수 있을까? • 4. 경험을 통해 실력을 향상시키는 기계를 만들 수 있을까? • 5. 사람과 구분할 수 없는 기계를 만들 수 있을까? • 6. 너와 네가 느끼는 것처럼 느낄 수 있는 기계를 만들 수 있을까?

  6. Turing and Chess (2) • Question No.1 to No.5 - “~하는 기계를 만들 수 있을까”-> “~하는 컴퓨터 프로그램을 만들 수 있을까” - 모종의 일을 하도록 만든 기계를 만들었다면 우리는 컴퓨터를 이용해 그 기계가 어떤 일을 할 지, 그리고 어떤 결과를 내놓을 것인지 계산할 수 있다. • Except for question No.6 - 모든 기계를 컴퓨터 프로그램으로 시뮬레이션 할 순 없다. (ex. 불도저, 증기기관) - Analogue와 Digital의 극복할 수 없는 차이?

  7. The Rule of Chess Program • 판을 선택하는 단계 - 미래의 가능한 판들을 점수화시켜서 가장 높은 점수를 받은 판을 택한다. - 점수화는 상대의 말을 먹거나, 대하거나, 장군을 부르는 것도 고려한다. • 말을 움직이는 단계 - 말들이 움직일 수 있는 거리를 계산한다. (계산에는 역시 말을 먹거나, 대하거나, 장군을 부르는 것도 고려한다) - 총 계산 결과의 제곱근을 구하여 가장 높은 점수를 가지는 수를 둔다. • 한계 - Fork를 감지하지 못한다. - 게임 종반에는 이 알고리즘이 잘 맞지 않는다.

  8. Neural Network in Chess • 상대방의 playing pattern을 인식하여 적절히 대처 가능? - Neural network는 chess, checker, othello와 같이 deterministic한 게임에는 별로 유용하지 않다. - Deep Blue 또한 수십 억 개의 상황을 계산하고 move-countermove tree를 만들 뿐 패턴 인식과는 별로 관련없다. -> 오로지 Searching!! - 패턴 인식은 인간이 체스를 둘 때 사용. • Backgammon은 Neural Network를 이용한다. - 주사위를 사용하는 게임이기 때문에 확률이 포함된다. - Neural network가 상당히 유용함.

  9. Personal Thoughts • 인간 두뇌와 동일한 프로그램을 만드는 것은 어차피 해결될 수 밖에 없는 문제. - 물리 법칙이 지배하는 세상에 사는 인간의 뇌 또한 물리 법칙 아래 놓여있다. 양자 단위까지 모든 물리 법칙이 밝혀진다면 인간의 뇌 또한 시뮬레이트 할 수 있을 것이다. - 무한대의 속도로 계산하고 무한한 용량을 가진 컴퓨터와 천재적인 디자이너가 필요할 뿐. • 사람이 만든 지능은 사람보다 뛰어날 수 있다. - 체스 프로그램은 디자이너보다 실력이 좋을 수 있다. - 컴퓨터의 엄청난 진보와 인류의 엄청난 퇴보?

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