바둑의 양자역학 버전 ‘퀀텀 고 머신(Quantum Go Machine)’이 중국 물리학자들에 의해 실험적으로 입증됐다.

얽힌 광자(entangled photons)를 사용해 연구원들은 게임의 복잡성을 증대한 양자 중첩(superpositions) 바둑 돌을 배치했다.

2016년 이세돌 구단과 알파고(AlphaGo) 딥마인드(DeepMind) 딥러닝 알고리즘의 대결 이후 바둑은 인공지능(AI) 테스트 베드로 간주돼 왔다. 과학자들은 ‘퀀텀고’를 인공 지능에서 널리 연구되는 몇 가지 전형적인 게임과 비교하면 보다 광범위한 게임 문제를 해결할 수 있다고 말한다.

상하이 교통대학의 시안민 진(Xian-Min Jin)과 동료들은 출판전 논문사이트(arXiv)에 공개한 ‘양자 바둑 머신(Quantum Go Machine)’ 에서 양자역학의 반직관적 효과를 활용했다.

파동 함수의 중첩 및 붕괴와 같은 특정 양자 특징을 도입함으로써, 연구팀은 실험적으로 편광 자유도에 얽힌 상관된 광자 쌍을 사용해 양자 버전의 바둑를 입증한다. 생성된 상태의 힐베르트 공간의 총 크기는 두 명의 플레이어가 돌을 시계열로 배치하기 위해 기하급수적으로 증가한다. 비결정론적이고 불완전한 정보 게임이 오늘날의 기술을 사용해 해결하기가 더 어려워 짐에 따라, 연구팀은 양자 물리학의 본질적인 무작위성을 게임의 비결정론적 특성에 활용했다.

고전적인 바둑 규칙은 각 플레이어가 각 움직임마다 하나의 돌을 놓는 것과 관련이 있지만, 양자 버전은 그들에게 얽힌(entangled) 바둑돌 쌍을 놓았다. 측정(measurement)은 얽힘 쌍을 무너 뜨려서 하나의 바둑 돌만 남긴다. 얽힌 각 쌍이 보드에 추가되면 가능한 구성 경우의 수가 두 배가 된다. 이것은 각 플레이어가 최선의 행동을 하기 어렵게 만든다.

일반적인 이동과 마찬가지로 플레이어는 인접한 모든 지점에 자신의 돌을 배치하여 상대방의 돌을 캡처할 수 있다. 얽힌 상태에 있는 플레이어는 일반적으로 각 쌍에 있는 두 개의 돌 중 어떤 것이 판에 남아 있을지에 대해 각각의 측정을 수행하기 전에 알 수 없으므로 상대를 둘러싼 성공 여부를 알 수 없다.

불완전한 정보

진과 동료들은 양자 얽힘을 엔지니어링함으로써 측정 과정을 조정할 수 있다고 설명했다. 각 쌍의 두 돌이 최대로 얽혀 있으면 측정 결과는 완전히 임의적이다. 그렇지 않으면, 하나의 돌은 다른 돌보다 보드에 남을 확률이 높다. 돌을 두는 사람에게만 알려진 이러한 확률로 인해 게임은 임의성을 잃지만 불완전한 정보 요소를 얻는다.

중국 연구진은 편광 측면에서 얽힌 광자 쌍을 생성한 다음 빔 스플리터를 통해 광자를 보내고 4개의 단일 광자 검출기에서 일치 횟수를 측정해 이러한 아이디어를 실현했다. ‘0’에 해당하는 출력 세트와 ‘1’에 해당하는 출력 세트를 사용해 임의로 일련의 0과 1을 생성한 다음 저장할 수 있었다.

이는 인터넷 봇에 의해 가상 바둑판의 임의의 정점에 위치한 한 쌍의 가상 돌의 각 절반에 붕괴 확률을 할당하는 데 사용됐다. 얽힌 광자를 지속적으로 생성하고 측정 결과를 저장함으로써 팀은 한 시간에 약 1억 개의 붕괴 확률을 생성했다. 그들은 정상적인 바둑 게임에 충분하다고 지적한다.

실제로 1만 개 행과 열이 있는 바둑판에서 1억 번의 움직임으로 게임을 지원하기에 충분한 데이터다. 또한 1과 0의 분포를 즉시 분석해 한 데이터 포인트와 다음 데이터 포인트간에 유의한 상관 관계가 없음을 확인할 수있었다. 다시 말해, 데이터는 실제로 무작위였다.

무작위

연구팀에 따르면 고전 프로세스도 1과 0의 임의의 시리즈를 생성 할 수도 있지만 이 과정들이 조작하기가 쉽지 않다.

연구팀은 양자 역학적 무작위성을 활용해 가상 바둑판 크기를 늘리고 얽힘을 조정, 양자 바둑이 인공 지능에 대한 새로운 알고리즘을 테스트하기 위한 유망한 플랫폼을 제공할 수 있다고 말한다.