알파고의 약점?

알파고에 연달아 2번을 패한 후 관계자들의 분석에 따르면 알파고의 약점이 패에 있을 가능성이 있다는 것이었다.
그런데 알파고 이전까지 프로와 4점을 깔고 이길 수 있던 최강의 컴퓨터바둑 프로그램이었다는  '돌바람'의 제작자는 이미 작년 12월에 패를 바둑프로그램의 약점을 공개하고 있었다. 알파고가 가장 강력하다고 하나 몬테카를로트리검색을 하는 기본 방식은 같고, 패가 트리를 늘리고 알파고의 시간과 자원을 충분히 소비한다면 효율이 떨어질 가능성은 마찬가지일 것이다.
만약 알파고의 실력이 어느 수준인지 제대로 알려졌고, 그것을 프로기사들이 받아들일 수 있었다면 미리 대응법을 충분히 준비해 볼 수는 있었을 것이다.

알파고가 패를 일부러 피하는 것처럼 보이는 것이 실제로 약점이라서 그런지 아니면 패없이도 충분히 유리한 수를 찾는데 문제가 없어서 그런 것인지, 만약 3패빅이나 기타 무승부를 만들어서 비길 수 있다면 그것이 최선일지, 그런 것을 일부러 만들 수 있는 것인지는 모르겠다.
일단은 내일의 시합이 매우 기대된다.


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미림합배 세계컴퓨터바둑토너먼트 한국 ‘돌바람’ 우승 앞과 뒤
http://ilyo.co.kr/?ac=article_view&entry_id=155685

“내 기력은 7급 정도인데 전적으로 혼자 작업했다. 프로그램 개발과 기력은 전혀 관계가 없다.”
“단점은 사람과 달리 선택과 집중이 안 된다는 점이다. 사람은 필요한 부분만 떼어 생각하면 되는데 컴퓨터는 매번 바둑판 전체에 대한 경우의 수를 생각한다. 이렇듯 선택과 집중이 안 되니 실수가 나올 확률이 높다. 예를 들면 패가 동시에 여러 곳에서 발생할 경우 엉뚱한 수가 자주 나온다. 장점은 감정에 휘둘리지 않는다는 것이다. 실수를 해도 개의치 않고 최선의 수를 찾아 나간다.”

"이세돌 최후 승부수는 패(覇)싸움이다"
한 인공지능 전문가의 밤샘 분석

http://www.zdnet.co.kr/news/news_view.asp?artice_id=20160311170913&type=det&re=

"단 한 가지 가능성은 패(覇) 싸움을 통해 최대한 복잡한 전투를 이끌어 알파고가 미처 계산을 할 수 없게 만드는 것 밖에 없다"

이세돌 2연패 후 '밤샘 복기'…호텔방서 칩거하며 '알파고 파기 비법' 연구
http://news.chosun.com/site/data/html_dir/2016/03/11/2016031102984.html

홍민표 / 프로바둑기사 9단
"(알파고가) 패싸움을 잘 안 하려는 듯한 인상을 받아서 그 부분에서 좀 승리 비법을 찾았으면 좋겠습니다."

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추가

전문가들 조언 “이세돌, 알파고에 패싸움으론 안돼…판을 쪼개야 한다”
http://sports.khan.co.kr/news/sk_index.html?cat=view&art_id=201603120818153&sec_id=530101&pt=nv

다른 의견도 있다.

그러나 알파고의 학습능력이 기존 프로그램과 차원을 달리한 것이 가치망의 존재이고, 이것이 인간이 이해할 수 없는 수의 기반이라면 판을 쪼개는 것만으로 유리해질 이유가 전혀 없다.
판에 존재하는 모든 위치에 대한 평가를 하지 못하는 것은 알파고가 아니라 사람의 약점이다.

다른 바둑 프로그램이 아마추어 수준에서 벗어나지 못할 때 바둑의 신으로 올라선 알파고의 장점이 있는 부분에서 싸우면 알파고의 진짜 능력을 보게 될 것이다. 대신 승부는 미리 포기해야 될 것이다.

이창호가 예전에 바둑의 신이 존재한다면 2점정도 깔고 둘 수 있다고 했던 기억이 있다. 프로기사들과 알파고와의 치수고치기 100번기 이런 것을 해보고 정말 알파고의 실력이 어디까지인지 확인해봤으면 좋겠다.

alphago

터미네이터나 진격의거인과 싸우는 인간의 모습이 떠오른다.
이세돌 화이팅.

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알파고의 2판 해설을 보면서 답답함을 금할 수 없다.

이 수가 알파고의 데이타베이스에 있는 수냐에 대한 반복적인 질문이 나온다는 것은 알파고의 알고리즘에 대한 기본적인 기사 검색도 해보지 않았기 때문이다.

알파고는 끊임없이 바둑판의 모든 위치에 대한 값을 다시 계산하고 있다.
제한 시간 내에 가장 높은 값을 보이는 수를 출력하는 것으로 끝이다.

공부 안 하는 바둑기사들을 보니 바둑의 미래가 보이는 것 같다.

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정책망 - 몬테카를로 트리검색을 사용해서 수를 검색. 기존의 게임용 ai도 동일.
밸류망 - 검색공간을 줄여서 트리검색의 효율을 증가. 최근의 성과. 판세를 읽는 능력.

- 셀프경기로 얻은 데이타를 트리검색에 사용하고, 밸류망의 가중치를 변화시켜서 스스로 실력을 늘릴 수 있을 듯. 인간이 따라잡기 어려운 부분.

- 상대와의 경기는 수준 평가와 경기 환경 적응 훈련일 듯.

- 제한 시간이 길면 길수록 인간이 기하급수적으로 불리할 듯. 제한시간을 팍팍 줄여야...


"The Monte-Carlo Revolution in Go".
http://www.remi-coulom.fr/JFFoS/JFFoS.pdf

Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search
http://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/full/nature16961.html

The game of Go has long been viewed as the most challenging of classic games for artificial intelligence owing to its enormous search space and the difficulty of evaluating board positions and moves. Here we introduce a new approach to computer Go that uses ‘value networks’ to evaluate board positions and ‘policy networks’ to select moves. These deep neural networks are trained by a novel combination of supervised learning from human expert games, and reinforcement learning from games of self-play. Without any lookahead search, the neural networks play Go at the level of state-of-the-art Monte Carlo tree search programs that simulate thousands of random games of self-play. We also introduce a new search algorithm that combines Monte Carlo simulation with value and policy networks. Using this search algorithm, our program AlphaGo achieved a 99.8% winning rate against other Go programs, and defeated the human European Go champion by 5 games to 0. This is the first time that a computer program has defeated a human professional player in the full-sized game of Go, a feat previously thought to be at least a decade away.




http://www.willamette.edu/~levenick/cs448/goNature.pdf

https://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_tree_search

https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning

https://en.wikipedia.org/wiki/AlphaGo

https://deepmind.com/alpha-go.html

https://googleblog.blogspot.kr/2016/01/alphago-machine-learning-game-go.html

"The first game mastered by a computer was noughts and crosses (also known as tic-tac-toe) in 1952. Then fell checkers in 1994. In 1997 Deep Blue famously beat Garry Kasparov at chess. It’s not limited to board games either—IBM's Watson [PDF] bested two champions at Jeopardy in 2011, and in 2014 our own algorithms learned to play dozens of Atari games just from the raw pixel inputs. But to date, Go has thwarted AI researchers; computers still only play Go as well as amateurs."

"Traditional AI methods—which construct a search tree over all possible positions—don’t have a chance in Go"

http://www.theverge.com/2016/3/9/11184362/google-alphago-go-deepmind-result

http://www.theguardian.com/technology/2016/mar/07/go-board-game-google-alphago-lee-se-dol

“The big jump was the discovery of the value network, which was last summer,” Hassabis says. That was the realisation that a finely tuned neural network could solve one of the problems previously thought impossible, and learn to predict the winner of a game by looking at the board.

From there, progress was rapid. The value network, paired with a second neural network, the policy network, would work to pick a few possible moves (based on similar plays seen in previous matches) and then estimate which of the resulting board states would be strongest for the AlphaGo player.

가디안 기사가 알파고의 특성을 이해하는데 가장 도움이 되는 듯.


http://www.theverge.com/2016/3/9/11185030/google-deepmind-alphago-go-artificial-intelligence-impact

There are certainly parts of Go that require very deep search but it’s more a game about intuition and evaluation of features and seeing how they interact. In chess there’s really no substitute for search, and modern programs — the best program I know is a program called Komodo — it’s incredibly efficient at searching through the many possible moves and searching incredibly deeply as well.

Hassabis makes a distinction between "narrow" AIs like Deep Blue and artificial "general" intelligence (AGI), the latter being more flexible and adaptive.

체스에서는 바둑과 달리 검색만 필요하고, 바둑보다 더 깊은 검색이 필요하다고.
대신 딥마인드의 ai가 더 유연하고, 적응력이 뛰어나다고.


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추가

http://www.economist.com/news/science-and-technology/21694540-win-or-lose-best-five-battle-contest-another-milestone

[특별기고] 감동근교수 “알파고, 선택의 문제로 치부하던 영역까지 정확하게 계산한 뒤 둬”
http://www.hankookilbo.com/v/a47e9dcb03854a2d9bc528b817c6c517

알파고의 바둑에 대해 내가 이해한 바와 가장 비슷한 내용.

yuan vs chinese export - broken relation or not

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2016/02/future-of-yuan-from-china-cpi.html


위안의 약세가 중국 수출을 수렁에서 구할 수 있을까?

명목실효환율과 중국의 전체 수출을 보면 곧 그런 일이 벌어질 것처럼 보인다.


그러나

달러/위안과 중국의 미국에 대한 수출을 보면 2년동안 위안의 약세가 진행했어도 과거에 나타난 수출의 화끈한 회복이 다시 나타날 기미가 보이지 않는다.
그러지 않은 것이 전적으로 유가 약세때문이고 이제 유가의 바닥을 확인했으니 앞으로 돌아설 것이라고 장담하기에 시간이 많이 지났다.
바람직하게는 6개월, 길어도 1년 이내에 수출이 회복되었다면 환율과 수출간의 관계를 의심하지 않을 수도 있었다.







이제 미국에 대한 기대는 줄이고, 유럽이나 일본같은 기타 국가에 대한 위안의 약세가 효과를 발휘하기를 기대해본다.






http://www.tradingeconomics.com/china/exports

lghh dfs sales estimate

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2016/03/20160301.html
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2016/03/amore-vs-lghh.html

메르스의 영향이 완전히 사라지고, 중국인 여행객의 증가추이가 유지된다는 가정 하에 lghh의 면세점 매출을 추정했다.

화장품 매출 추이.
매스, 매스티지 채널의 정체, 하락이 심화되고 있다.
프레스티지 혹은 럭셔리 브랜드의 판매는 급속히 증가하고 있다.

위의 숫자중 정확한 것은 업체가 공개한 후와 더페이스샵의 매출뿐이다.
나머지는 여러 기사와 보고서를 종합한 것이라 오차가 존재할 것이다.

후의 매출이 2년 동안 4배로 증가했다.
기타 프레스티지 브랜드의 판매 증가는 그에 미치지 않는다.

국내 로드샵의 매출과 후의 매출을 비교한 것이다.
2년 동안 후의 성장률은 경이로운 수준이고, 전체 매출, 이익에 대한 기여도 크다.

업체가 ir에서 가끔씩 공개하는 데이타를 성장률을 이용해 짜깁기 한 후 다른 기사, 보고서와 비교한 것이다. 실제 데이타와 오차가 크지 않을 것이다.

14년 1분기 이후 프레스티지 브랜드의 분기당 매출증가액 2000억 중 1700억은 면세점 채널을 통한 것이라고 볼 수 있다.
기타 브랜드의 면세점 매출에 대한 기여가 크지 않은 것으로 추정할 수 있다.


따라서 lghh의 단기적인 성과는 전적으로 면세점을 통한 프레스티지 브랜드의 매출에 달려있다.
수출 등의 다른 채널을 통한 판매, 다른 브랜드의 판매는 현상유지를 가정하는 것으로 충분하다.




아래에서 면세점 매출을 추정한다.

면세점 매출
= 구매단가(asp) * 침투율 * 입국자
= (구매액/구매자) * (구매자/입국자) * 입국자
= (구매액/입국자) * 입국자
= 입국자당구매액 * 입국자

매출을 추정하고 싶다면 구매단가, 침투율 등에 대한 정보를 알아야 한다.
업체에서 구매단가, 침투율에 대한 정보를 공개하지 않으면, 입국자당구매액을 추정해서 매출 추정에 이용할 수 있다.
침투율이 없으면 브랜드나 채널의 성숙단계에 대해서는 상상력에 의존하는 수밖에 없다.

두 업체의 면세점 매출액의 차이가  크지만 추이는 비슷하다.

면세점 매출액을 중국인 입국자로 나누어서 입국자당구매액을 확인했다.

두 업체의 입국자당구매액은 약 6만원의 차이가 나고 3년 동안 유지되고 있다.
아모레가 lg생건보다 면세점 채널에 대한 침투율이 높은 것이 아니고, asp가 높을 가능성을 시사한다.

lg의 면세점 매출이 아모레보다 1년반 정도 늦게 따라가고 있다는 것을 고려하면 향후의 성장이 침투율이 아니라 단가에 달려있을 가능성이 있다.

실제 입국자 수와 면세점 매출이다.
일견 입국자수와 매출간의 관련성이 적어보이고, 15년에 발생한 메르스로 인해 입국자수와 매출의 관계를 설명하기 더 어려워졌다.
이를 설명하기 위해 불법, 탈법 행위를 의심하기도 하지만, 증명할 방법이 없다.

그러나 중국인입국자수, 입국자당매출액(= 침투율 * asp)을 이용해서 매출을 추정하면 과거의 관계를 단순하게 이해할 수 있다.
또한 향후 매출 추이를 예측할 수 있다. 16년 면세점 매출은 약 1조원에 도달할 것이다.

이때 asp를 18만원으로 일정, 침투율 추이는 위와 같다고 가정.
실제로는 단가도 변동할 것이고, 침투율은 노이즈가 적은 s자의 성장곡선이 될 것이다.

입국자당매출액을 알고 있는 상태에서는 침투율이 asp에 따라 결정된다.
단가가 낮을 수록 면세점 채널의 성숙도 혹은 포화도가 높은 것이고, 단가가 높을 수록 낮은 것이다.
만약 실제 단가를 알 수 있다면 침투율을 알 수 있고, 면세점 채널을 통한 성장에 대해 더 명확한 전망이 가능할 것이다.



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https://www.beautynury.com/news/view/70981/cat/10

won as a reserve currency

http://www.rba.gov.au/media-releases/2016/mr-16-05.html

Media ReleaseReserve Bank Investment in Korean won

Number2016-05

Date2 March 2016

The Reserve Bank has recently invested a share of its foreign currency reserves in Korean won. The allocation of 5 per cent of net reserves to the won is in line with the allocations to the Japanese yen, Canadian dollar, UK pound sterling and Chinese renminbi. This investment will further diversify the Bank's foreign currency reserves. The benchmark foreign currency portfolio is now comprised of the following seven currencies.

Table 1: Benchmark Foreign Currency Portfolio

	US dollar	Euro	Japanese yen	Canadian dollar	Chinese renminbi	Pound sterling	Korean won
Currency allocation (per cent of total)	55	20	5	5	5	5	5

http://www.wsj.com/articles/south-korean-won-gets-backing-from-australia-1456964155


일국의 중앙은행이 외환보유액의 유로 비중을 낮추고 원화를 편입하는 것이 단지 금리차이만 보고 결정할 일은 아닐 것이다.
금리가 더 높고 무역에서 차지하는 비중이 높아도 통화가치의 장기적인 안정성이 예상되지 않는다면 고려의 대상이 될 수 없다.

아래는 오래전에 오스트레일리아 달러의 고평가와 관련해서 썼던 내용.
호주 통화는 2000년부터 2012년까지 달러대비 약 2배 상승했고, 원자재 슈퍼싸이클에 따른 호황과 더불어 준비 통화의 자리를 차지한 것이 중요한 이유였을 것으로 본다.
호주 혹은 캐나다의 통화처럼 외환보유액에 포함되기 시작하면 장기적으로 강세 압력을 받게되고 정상적인 범위를 벗어날 수 있다.

나는 원화가 수급에 의해 비정상적인 약세를 보이고 있다고 생각하고, 정상적인 범위는 900원대라고 본다.

그런데 이제 비정상적인 강세를 고려해야 한다면 900원 아래의 가능성에 대해 생각해봐야 할 것이다.

rba의 결정이 수년 이상 장기적인 관점에서 원화의 터닝포인트가 될 수 있는 것이라고 본다.

다만 나의 희망사항이라고 해도 할 말은 없다.

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오스트레일리아 달러 - 외환보유통화 또는 준비통화

2012.11.21.

얼마전 원자재 통화로 간주되는 오스트레일리아 달러가 상해지수와 비교시 상대적으로 고평가된 것으로 보여서 헤지전략이 가능할 것이라고 한 적이 있다.

그러나 2년에 걸쳐서 확대되고 있는 차이는 최근 더 벌어지고 있다.

이런 추세를 설명할 적당한 이유가 하나가 최근 뉴스에 회자되고 있다.

IMF에서 외환보유통화에 달러, 유로, 엔, 파운드, 스위스프랑 외에 캐나다달러와 호주 달러를 포함시키기로 했다고 한다.

이미 기타 통화의 비중이 5%가 넘으면서 캐나다와 호주를 나누어 표시 하겠다는 얘기에 불과하기 때문에 쓸데없이 호들갑떨지 말라는 얘기도 하지만, 두 통화의 위상이 증가한 것을 공표하고, 약해지고 있는 달러의 위상을 반영하는 중요한 사건이라고 보기도 한다.

한국은행조차 외환보유고에 금을 포함시킨 것은 외환보유고를 다변화하려는 시도가 금융위기를 지나면서 많은 나라에서 발생하고 있다는 증거이다. 금 외에 캐나다, 오스트레일리아 달러가 많은 국가들에 의해 축적되고 있었고, IMF가 공식화한 것이다.

아직 여기에 엔화 이외의 아시아 통화에 대한 끼일 자리는 없다. G2로 불리는 위안화도 아직 국제화된 기축통화로서의 역할을 하지 못하고 있고, 당분간은 가능성이 전혀 없다. 그러나 달러, 유로의 약세가 진행되면 그 시점이 당겨질 가능성은 있을 것이다.  





 

  

http://www.imf.org/external/np/sta/cofer/eng/index.htm

http://www.businessinsider.com/misunderstanding-imf-cofer-adjustments-2012-11

http://www.bloomberg.com/news/2012-11-19/imf-may-classify-aussie-canadian-dollars-as-reserve-currencies.html

http://www.theaustralian.com.au/business/economics/imf-poised-to-list-aussie-dollar-as-a-reserve-currency/story-e6frg926-1226520723418

 



amore vs lghh

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2016/03/20160301.html

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입국자 20160301

1월 입국자수는 기대 이상으로 증가했었다.
메르스의 효과가 15년 4분기까지 남아있었다고 보면 놀라운 일은 아니다.
2월 입국자수가 공개되면 확인할 수 있을 것이다.

숫자가 나올 때까지 기다리려고 했는데, 대신증권의 훌륭한 보고서를 보고 몇개의 그림을 그렸다.

실제치와 적절한 추정치를 알아보기 쉽게 그려놓았다.
14년기준으로 6월-9월을 메꾸어서 15년을 추정하고, 그 추정치에 일정한 값을 더해서 16년을 추정한 것으로 보인다.

1월의 입국자수가 급격하게 증가한 이유가 그저 노이즈때문인지, 이연수요때문인지 혹은 입국자 증가추세에 작년 12월까지 메르스의 여파가 남아있던 것인지 궁금한 것은 여전하다.

그래서 1월 중국인 입국자  증가를 과거 추이와 비교하기 위해 과거 국가별 입국자 수를 확인했다.

http://www.tour.go.kr/

1월에는 전월 대비 중국인 입국자만 증가했다.
왜?

입국자 수의 증감을 전년과 비교했다.
메르스의 효과가 6월-8월에 크지만 9월-12월에도 전년차가 이전에 비해 감소했다가 1월에야 비로소 회복한 것을 확인할 수 있다.

따라서 1월에 중국인 입국자만 전월대비 증가한 것은 여전히 메르스의 영향에서 회복하고 있었다고 이해하는 것이 적절하다.
그러면 2월 이후에 과거수준의 중국입국자 증가가 발생한다고 가정할 수 있다.


메르스 이후에도 16년까지 전년대비 월평균 10만명씩 증가할 수 있었다고 가정하면 아래와 같은 그림이 된다.

대신증권 보고서의 그림과 대동소이하지만 숫자가 조금 더 크다.


아래에서 일반적이지는 않지만 1년이 아니라 2년씩 끊어서 비교를 했다.
장점은 메르스의 효과가 사람들의 일반적인 예상보다 길게 유지될 경우 직관적으로 확인하기 쉽다는 것이다.

15년 실제치가 아니라 추정치를 이용하면 1월 입국자수의 급격한 증가가 덜 급격하게 보이고 과거 몇년 동안의 겨울 비성수기와 비슷한 추이를 유지하게 된다.

메르스의 효과가 12월까지 지속되었고 1월에 과거의 추이를 회복한 것이 맞다면 2,3월의 입국자수로 확인할 수 있다.

15년 입국자에서 메르스의 효과를 배제하면 14년대비 약 20%이상 증가했어야 한다.
또한 같은 추세가 이어지면 16년의 입국자수는 15년 실제 입국자수 대비 40% 이상 증가해야 한다.


가능할까?

시장이 다르게 보고 있는 것은 명확하다.
오히려 15년 추정치에도 못 미칠 것으로 예상하는 것으로 보인다.
중국이 망하고, 덕분에 한국이 망하는 시나리오에서는 메르스의 효과는 보이지도 않을만큼 입국자수가 감소할 수 있을 것이다.

2월에 60만명을 넘을지 궁금하다.