체스는 인공지능 연구의 역사에서 가장 중요한 테스트베드 중 하나였습니다. 수십 년에 걸친 연구 끝에, 오늘날 컴퓨터는 인간 최고 수준의 체스 실력을 훨씬 능가하게 되었습니다.
1950년 앨런 튜링이 최초의 체스 알고리즘을 종이 위에 작성했습니다. 이후 1970~80년대에 체스 프로그램들이 급격히 발전하여 아마추어 수준에 도달했습니다. 이 시기 프로그램들은 모두 규칙 기반 평가 함수와 알파-베타 탐색 알고리즘을 사용했습니다.
1997년 IBM의 딥블루(Deep Blue)는 세계 체스 챔피언 가리 카스파로프를 6게임 매치에서 3.5 대 2.5로 꺾었습니다. 이는 컴퓨터가 처음으로 공식 매치에서 세계 챔피언을 이긴 역사적 사건이었습니다.
딥블루는 전용 하드웨어를 사용해 초당 2억 개의 포지션을 계산할 수 있었습니다. 수천 개의 그랜드마스터 게임을 데이터베이스로 활용하고, 깊은 탐색으로 수십 수 앞을 내다볼 수 있었습니다. 그러나 딥블루의 지능은 본질적으로 계산 능력이었지, 진정한 이해는 아니었습니다.
2008년 공개된 Stockfish는 현재 가장 강력한 오픈소스 체스 엔진입니다. 수십 년에 걸쳐 수백 명의 개발자가 개선해온 Stockfish는 전통적인 알파-베타 탐색과 정교한 평가 함수를 결합합니다. 2020년부터는 신경망 기반 평가(NNUE)를 도입해 더욱 강력해졌습니다. 현재 추정 Elo 레이팅은 3500+ 수준입니다.
2017년 Google DeepMind의 AlphaZero는 체스 AI 역사에 혁명을 일으켰습니다. AlphaZero는 체스의 규칙만 입력받고, 수백만 번의 자가 대국을 통해 스스로 학습했습니다. 사람이 수십 년에 걸쳐 발견한 체스 전략을 단 몇 시간 만에 스스로 발견했습니다.
놀라운 점은 AlphaZero가 인간이 '좋다'고 생각하던 전략 중 일부를 무시하고, 전혀 새로운 방식으로 게임을 접근했다는 것입니다. 이 방식으로 Stockfish를 상대로 100게임 중 28승 72무 0패를 기록했습니다.
현재 스마트폰에 설치된 체스 앱도 인간 최고 수준보다 강합니다. Stockfish, Leela Chess Zero(AlphaZero 방식의 오픈소스 버전) 등이 활발하게 개발되고 있습니다.
My Chess Bot은 이러한 연구에서 영감을 받아, 신경망 기반 포지션 평가를 직접 구현해본 개인 프로젝트입니다. AlphaZero의 복잡한 자가 대국 학습까지는 구현하지 못했지만, 기본 원리인 '신경망으로 포지션을 평가한다'는 개념을 작은 규모로 실현했습니다.