미국 캘리포니아대 연구원들이 만든 인공지능 시스템이 1초 만에 루빅큐브를 해결했다.

연구원들은 ‘DeepCubeA’ 알고리즘이 3D 논리 퍼즐을 완성하는 전략이 사람들이 퍼즐을 맞추는 방식과 매우 다르다는 점에 주목했다.

어바인 캘리포니아대 컴퓨터공학과 교수 피에르 발디(Pierre Baldi)는 “AI의 추론 형태는 인간과 완전히 다르다는 게 가장 좋은 추론”이라고 말했다.

네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)에 발표된 이 연구는 퍼즐의 100억 개의 서로 다른 조합이 주어진 알고리즘을 확인했다. 이 알고리즘은 30개 동작 내에서 모두 디코딩하는 것을 목표로 했다.

그런 다음 1,000번의 테스트를 거쳐 문제를 해결, 약 60%에서 문제를 해결하는 최단 경로를 찾았다.

퍼즐을 빨리 풀 수 있는 인간은 일반적으로 약 50개의 동작을 취한다. AI 체계는 평균 28개의 움직임으로 해결했다.

컴퓨터 알고리즘은 이 퍼즐을 푸는 첫 번째 혹은 가장 빠른 비 인간이 아니다. 2018년 MIT연구진은 0.38초 만에 퍼즐을 푸는 로봇을 만들었다.

그러나 퍼즐을 3배 더 빨리 푼 ‘min2phase’ 알고리즘은 인간의 뇌가 작동하는 방식을 모방한 신경망(neural network)이나 기계학습(machine learning) 기술을 사용하지 않았고 단지 퍼즐을 풀기 위해 프로그램됐다.

스스로 문제를 해결하는 시스템을 만드는 것은 게임을 넘어 현실적 문제를 해결할 수 있는 AI구현의 첫걸음이다.

발디 교수는 “루빅큐브의 해법은 상징적, 수학적, 추상적 사고를 수반하기 때문에 이런 퍼즐을 깰 수 있는 심층학습 기계가 사고, 이성, 계획, 의사결정을 할 수 있는 시스템이 되고 있다”며 “더 똑똑하고, 더 견고하고, 추론, 이해, 기획이 가능한 첨단 AI를 어떻게 만들어내느냐. 이 일은 이 무거운 목표를 향한 한 걸음”이라고 BBC인터뷰에서 밝혔다.