시즌 1 · 알파고편 / PART 2 · PART 2 · 게임을 푸는 첫 방법: 탐색 / Ch 6 · 7x7 바둑에 minimax 시도, 실패 체험

같은 알고리즘, 다른 게임

👋 이 챕터의 약속

지난 챕터에서 minimax + 알파-베타로 완벽한 틱택토 AI를 만들었다. 같은 알고리즘을 7x7 바둑에 그대로 적용해본다. 결과는 — 실패.

이 실패를 우리는 측정해서 직접 본다. 추상적 설명이 아니라 코드 + 시간 + 노드 수로.

틱택토에서 minimax가 완벽하게 동작했어. 그러면 바둑에서도?

이게 1990년대 컴퓨터 바둑 연구자들의 생각이었어. 체스 엔진의 minimax + 알파-베타가 카스파로프를 이겼으니까, 바둑도 같은 방법으로 강해질 거라고. 알고리즘은 빌려오면 되니까.

그런데 30년이 지나도 컴퓨터 바둑은 아마추어 5~9급 수준에서 멈춰. 왜?

🎯 이 챕터에서 직접 확인할 것
  1. 같은 minimax + 알파-베타 코드 → 7x7 바둑에 적용
  2. 분기 인자가 b=20~40으로 폭발 → 깊이 5도 빠듯
  3. 평가 함수 만들기가 얼마나 어려운가 → 직접 시도
  4. 탐색 시간 측정 — 1수에 몇 초 걸리나
  5. 두 AI 시합 → 결과의 품질 (한심함)

먼저 알고리즘은 정확히 동일. 바둑판 위에서 어떤 일이 일어나는지 보자.