창업과 자동화 기록 – 아이디어에서 실험, 실패, 수정까지
바둑 AI 프로젝트를 시작한 지 반년이 지났다.그 사이 블로그에 글을 열 개 썼다. MCTS 알고리즘을 설명했고, 자가학습의 한계를 기록했고, KataGo를 연동했고, Streamlit과 씨름했다. 어느새 “늦깎이 바둑코치”라는 앱이 실제로 돌아가고 있다. 이쯤에서 한 번 돌아보려 한다.어떻게 여기까지 왔는지. 그리고 무엇을 배웠는지. 처음엔 AI를 만들고 싶었다 AlphaGo가 이세돌을 이긴 뒤로 바둑을 배우기 시작한 늦깎이다. AI가 바둑을 정복했다는데, 계속 읽기 →
화이트데이가 다가오면 늘 비슷한 풍경이 펼쳐진다. 초콜릿 사탕 꽃다발 인형 예쁘긴 하지만, 조금은 익숙한 선물들이다. 그래서 이번에는 조금 다른 걸 만들어 보고 싶었다. “기억을 남기는 선물.” 그 생각으로 작은 블록 하나를 만들어 봤다. 포토블록을 만들게 된 이유 나는 가끔 이런 생각을 한다. 사진은 많은데정작 눈에 보이는 곳에 있는 사진은 거의 없다. 대부분의 사진은 휴대폰 속에 계속 읽기 →
MVP를 만들고 나면 뿌듯함이 찾아온다. “드디어 돌아간다!” 하지만 진짜 테스트는 그 다음이다. 직접 둔 기보를 올려보는 순간, 개발할 때는 보이지 않던 것들이 쏟아져 나온다. 오로바둑이랑 왜 다르게 생겼지? 첫 번째 위화감은 바둑판 방향이었다. 나는 오로바둑에서 주로 바둑을 둔다. 그런데 KaiGo Coach에서 내 기보를 열면 판이 180도 돌아가 있었다. 백을 잡았을 때 “백 시점”으로 보여주려고 회전시킨 계속 읽기 →
단순한 요구사항 300수짜리 기보가 있다. 1수부터 300수까지 넘겨보고 싶다. 필요한 건 세 가지. 슬라이더 (드래그로 이동) 버튼 (◀ ▶ 하나씩 이동) 키보드 단축키 (방향키로 이동) 간단해 보였다. Streamlit이면 금방 만들겠지. move = st.slider(“수순”, 0, 300, value=0) 슬라이더 완성. 5분 걸렸다. 그리고 지옥이 시작됐다. 첫 번째 함정: 버튼이 슬라이더를 못 바꾼다 “다음 수” 버튼을 만들었다. if 계속 읽기 →
수순 복기 기능을 만들며 겪은 Streamlit의 함정들 더 읽기"
텍스트의 한계 KataGo 연동에 성공하고 나서, 추천수를 이렇게 보여줬다. 💡 AI 추천수: A. Q16 (승률 54.2%) B. D16 (승률 53.8%) C. R14 (승률 53.1%) 틀린 건 아니다. 정보는 다 있다. 그런데 바둑을 아는 사람은 알 것이다. Q16이 어디인지 머릿속으로 변환해야 한다는 걸. “Q니까… I를 빼면… 16번째 줄이니까…” 이건 복기가 아니라 수학 문제다. 바둑판 위에 직접 계속 읽기 →
목업의 한계 첫 번째 버전을 만들 때, 나는 가짜 데이터를 썼다. 승률 변화? 랜덤. 전환점 감지? 하드코딩. AI 추천수? 없음. “일단 돌아가는 것”이 목표였으니까. MVP라는 이름으로 스스로를 납득시켰다. 하지만 내 바둑을 분석한다면서 AI가 진짜로 보지 않는다는 건, 코치 앱이라는 이름이 무색한 일이었다. KataGo를 선택한 이유 바둑 AI 하면 AlphaGo가 떠오르지만, 일반인이 쓸 수 있는 건 계속 읽기 →
드디어 진짜 AI가 붙었다: KataGo 연동기 더 읽기"
MVP가 나왔다. URL도 생겼다. 내 기보를 올리면 분석 화면이 뜬다. 그런데 직접 써보니 문제가 보였다. 첫 번째 벽 20년치 기보를 꺼낼 수가 없다. 나는 20년 동안 오로바둑에서만 바둑을 뒀다. 태블릿으로, 모바일로, 수천 판을 뒀다. 그런데 이 앱은 기보 내보내기를 지원하지 않는다. SGF 파일로 추출하는 버튼도 없다. 웹사이트에서 다운로드하는 기능도 없다. 클라우드 동기화도 없다. 20년치 데이터가 계속 읽기 →
시작은 단순했다. “내 실수를 기록하고, 패턴을 찾고, 조금씩 나아지고 싶다.” 그런데 기존 바둑 앱들은 전부 “이 수가 틀렸다.” 라는 말만 한다. 왜 틀렸는지, 내가 어떤 습관을 가지고 있는지는 알려주지 않는다. 그래서 직접 만들기로 했다. 이름은 KaiGo Coach “改” — 고친다는 뜻이다. 첫 번째 원칙을 세웠다 “게임이 아니라 성장의 흔적을 저장한다.” 승패가 아니라 “오늘 어디서 흔들렸는가”를 계속 읽기 →
나는 바둑을 좋아한다. 그렇다고 잘 두는 건 아니다. AI가 추천해주는 수를 보면 늘 감탄한다. 하지만 동시에 늘 같은 감정을 느꼈다. “그래서 나는 뭐가 문제인데?” 승률이 18% 떨어졌다고 한다. 추천 수는 B3라고 한다. 그런데 나는 여전히 모른다. 왜 나는 초반에 흔들리는지. 왜 방향을 잘못 잡는지. 왜 같은 실수를 반복하는지. 강한 AI는 이미 충분하다 KataGo는 강하다. Leela 계속 읽기 →
늦깎이연구소 | 바둑 AI 개발기 #4 (시즌 1 마무리) 27번의 자기 대국, 그 후 Policy Loss 3.49 → 3.35. 수치로만 보면 개선이다. 하지만 체감은 없었다. AI는 여전히 이상한 곳에 돌을 뒀다. 1선에 의미 없는 착점. 급소를 피해가는 행마. 수백 시간의 CPU 연산. 수천 판의 자기 대국. 그 끝에서 나는 멈췄다. 버그를 고치며 깨달은 것 프로젝트 계속 읽기 →
바둑 AI를 만들며 배운 것: 멈추는 것도 한 수다 더 읽기"
