바둑 인공지능 알파고 만든 딥마인드, 이젠 사람처럼 코딩하는 ‘알파코드’ 선보였다

[AI요약] 지난 2016년 이세돌 9단과 세기의 바둑 대결을 펼친 알파고를 만든 구글의 인공지능(AI) 자회사 딥마인드가 개발해 선보인 인공지능 시스템 ‘알파코드(AlphaCode)’가 최근 컴퓨터 프로그래밍 대회에서 평균적인 사람 수준의 코딩 능력을 과시하며 또 다른 화제를 낳았다. 대회 출제 문제를 해결하기 위해서는 비판적 사고와 논리, 알고리즘, 코딩 기술, 자연어 이해 등 복합적인 능력이 필요한 것으로 알려져 있다. 딥마인드에 따르면 알파코드의 성적은 지난 6개월 통산 참가자 중 상위 28%에 해당하는 것으로 추정된다.

알파코드 데모(https://alphacode.deepmind.com/)

지난 2016년 이세돌 9단과 세기의 바둑 대결을 펼친 알파고를 만든 구글의 인공지능(AI) 자회사 딥마인드가 개발해 선보인 인공지능 시스템 ‘알파코드(AlphaCode)’가 최근 컴퓨터 프로그래밍 대회에서 평균적인 사람 수준의 코딩 능력을 과시하며 또 다른 화제를 낳았다.

2일(현지시간) BBC, 미국 IT 전문매체 더 버지(The Verge)에 따르면 구글의 AI 자회사 딥마인드가 개발한 알파코드가 최근 5000명 이상 참여하는 코드포스의 온라인 코딩대회에 참가해 상위 54% 수준을 달성했다.

그간 딥마인드는 알파코드의 성능 테스트를 위해 코드포스에서 주최하는 정기적인 대회에 총 10회 참여해 왔다. 코드포스는 경쟁적 프로그래밍 대회를 정기적으로 개최하는 온라인 사이트로 대회 참가자들에게 문제를 제시하고 이를 해결하는 프로그램을 제출받아 평가한 뒤 순위를 매긴다.

이 대회는 매회 마다 수많은 개발자들이 참여하는데, 몇 시간에 걸쳐 여러가지 제약 조건 하에서 복잡한 문제를 다수 해결해야 한다. 대회 출제 문제를 해결하기 위해서는 비판적 사고와 논리, 알고리즘, 코딩 기술, 자연어 이해 등 복합적인 능력이 필요한 것으로 알려져 있다.

즉 AI의 경우 기존 학습된 코드 외에 별도의 문제 해결 능력이 요구되는 상황인데, 알파코드는 깃허브에 코드를 자체적으로 생성하고 평가를 반복하며 스스로 코드를 학습하는 기능을 통해 이러한 문제를 해결 했다고 한다. 이는 과거 알파고에도 적용된 방식이다.

알파코드에 적용된 자체 코드 학습 기능은 과거 이세돌 9단과 세기의 바둑 대결을 펼친 AI 알파고에도 적용된 것으로 알려졌다. (영상=딥마인드)

딥마인드에 따르면 이번 결과에 통산 경기 성적 등을 반영하는 ‘체스 랭킹 산출 방식(Elo)’를 적용했을 때 알파코드는 지난 6개월 통산 참가자 중 상위 28%에 해당하는 것으로 추정된다.

이와 같은 알파코드의 성과에 대해 오리올 빈얄스 딥마인드 최고 연구 과학자는 "아직 초기 단계지만 회사가 코딩 문제를 자율적으로 해결할 수 있는 문제 해결력을 지닌 AI를 만드는데 한 걸음 더 가까워졌다”며 “향후에는 인간의 영역인 코드를 작성하는 문제를 해결해 비개발자의 어려움을 해소할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.

한편 마이크 미르자야노프 코드포스 플랫폼 설립자는 "간단한 대회 문제를 풀 때도 알고리즘을 실행해야 할 뿐 아니라 알고리즘을 새로 만들어야 하기 때문에 인공지능이 이런 과제를 수행하는 것에 회의적이었다"며 "알파코드의 성적은 예상을 뛰어넘는 것으로 간단한 문제에서 알고리즘을 구현하는 것뿐 아니라 가장 어려운 부분인 알고리즘을 만드는 것까지 새로운 경쟁자 수준의 성과를 거뒀다"고 평가했다.

황정호 기자

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