같은 시간에 볼 수 있는 깊이
표가 충격적이지. 1분 동안 컴퓨터가 볼 수 있는 깊이:
- 체스: 알파-베타로 깊이 12~13수까지. 게임이 평균 80수니까 게임의 1/6 정도. 사람보다 깊게 봄. 충분히 강함.
- 바둑 19x19: 알파-베타로 깊이 8~9수까지. 게임이 평균 150수니까 게임의 1/20. 너무 얕음.
⚠️ 깊이 8수는 바둑에서 무엇
바둑 한 판에서 8수는 거의 의미가 없어. 한 영역의 작은 전투 정도. 전체 판세는 전혀 안 보임. 사람 아마추어 5급도 머릿속에서 10~20수는 봐.
그래서 1990년대~2000년대 컴퓨터 바둑은 아마추어 5~9급 수준에서 멈춤. 사람은 깊이로 진다고 생각했지만, 정작 컴퓨터가 깊이로 사람한테 뒤짐.
💡 그러면 어떻게 해야
두 가지 가능한 방향:
- 더 똑똑한 탐색 — "어디가 의미 있는 자리인가"를 더 잘 알면, 의미 있는 가지에만 깊이 들어감. PART 3 MCTS의 시작.
- 평가 함수 개선 — heuristic이 정확하면 얕은 깊이도 좋음. PART 4 신경망의 시작.
알파고는 결국 둘 다 함. 다음 페이지에서 평가 함수의 문제를 보자.
PYTHON