이세돌 9단이 전날에 이어 또 다시 불계패한 10일, 대국이 끝난 직후 전화 연결이 된 감동근 아주대 전자공학과 교수는 "(이세돌 9단이 왜 졌는지) 잘 모르겠다"며 충격을 감추지 못했다.
사실 알파고는 이세돌 9단과의 첫 대국에서 많은 약점을 드러내며 결정적인 약점을 지닌 것으로 인지돼 왔다.
인공지능을 연구하는, 공인 아마 5단의 바둑 애호가이기도 한 감동근 교수는 "첫 대국 초반 이세돌 9단이 프로기사 대국에서 볼 수 없던 수를 둬 다들 놀랐는데, 사실 온라인 바둑 사이트에서는 많이 나왔던 수"라며 "이는 이세돌 9단이 알파고에게 포석 문제를 낸 경우인데, 기출문제를 통해 해법을 알고 있던 알파고가 이를 해결한 것"이라고 분석했다.
알파고가 첫 대국에서 승리했다는 점도 남은 경기에서 이세돌 9단의 우위를 점치는 근거가 됐다.
감 교수는 "알파고가 학습한 기보 16만 건에 이세돌 9단과의 첫 대국이 포함되더라도 하나가 늘었을 뿐 별 차이가 없다고 봐야 한다"고 설명했다.
이 점에서 2국 결과는 예상 밖이었다. 이날 이세돌 9단은 초반부터 신중하게 정수를 두면서 판을 안정적으로 가져갔지만, 결국 패했다.
맹성렬 우석대 전기전자공학과 맹성렬 교수는 "대국 초반 알파고가 상당한 '떡수'(좋지 않은 수)를 뒀을 때 세게 밀어붙이면서 철저하게 응징했어야 하는데, 평소 이세돌 9단의 모습이 아니었다"면서도 "이번 대국은 할 말을 잃게 만들었다"고 혼란스런 심경을 토로했다.
맹 교수는 "기계가 할 수 없는, 인간만이 할 수 있는 창의적인 부분이 여전히 많이 있는데, 그 영역까지 기계가 침범해 들어오지 않을까라는 우려가 커진다"고 말했다.
아직까지 인공지능의 발전 단계는 인간을 따라잡을 수준이 아닌 것으로 평가 받는다.
IBM의 인공지능 '왓슨' 프로젝트에 참여했던 감동근 교수는 '알파고가 인간 고유의 특징으로 꼽히는 직관과 통찰을 갖춘 것으로 봐야 하는가'라는 물음에 "아니다. 우리에게는 직관처럼 보이지만 소위 사람의 직관이라는 것을 계산 문제로 바꾼 것이 컴퓨터 인공지능 학습법인 '딥러닝'인데, 기존의 다양한 재료를 조합해 인간의 두뇌 작용 일부를 흉내냈다"고 설명했다.
이어 "알파고의 성능이 인간의 두뇌 작용과 비슷하게 가는 단계로 볼 수 있지만 그것 역시 바둑 안에서만 가능한 것인데, 사람이 그림도 그리고 퀴즈도 풀고 다양한 분야를 할 수 있는 것과 달리 알파고는 바둑 외의 기능에서는 현재까지 무용지물"이라며 "다양한 인공지능이 결합해 인간의 두뇌와 비슷해지면서 갖게 되는 단계는 아직 먼 이야기"라고 설명했다.
그럼에도 불구하고 감 교수는 알파고의 출현을 두고 "인공지능의 획기적인 성장"으로 평가했다.
그는 "이미 잘 알려져 있던 재료들이 구글의 막대한 인력과 자본을 만나 버무려지면서 대다수의 예상을 깨뜨린 놀라운 결과물을 내놨다는 점에서 획기적"이라고 전했다.