약점 2: 함정 패턴 — 통계로 안 보임
일부 바둑 모양은 사람이 한 눈에 답을 알지만 MCTS가 못 보는 경우가 있어.
📖 사다리(Ladder) — 클래식 함정
"사다리"는 잡으려고 한 줄로 쫓아가는 모양. 멀리서 막혀있으면 잡고, 안 막혀있으면 못 잡음. 사람은 20수 앞을 즉시 봄. 한 눈에.
MCTS는? 무작위 rollout이 사다리 모양에서 정확한 응수를 만들기 어려움. 좋은 자리에 시간을 쓰지 않고 다른 가지를 탐험. 사람한테 명백한 정답을 못 봄.
📖 살아있음 vs 죽음 판정
바둑에서 한 그룹이 살아있는지 죽었는지는 매우 중요. 사람은 "두 눈" 같은 모양을 즉시 알아봄.
MCTS는 무작위 rollout으로 살아있음 추정 — 그런데 무작위라 그룹이 살았다가 죽었다가 다양. 통계가 명확한 답을 못 줘.
그 결과: MCTS가 "이미 죽은 그룹을 살리려고 시간 낭비"하거나 "살릴 수 있는 그룹을 포기"하는 경우.
📖 패(Ko) 싸움
패 싸움은 다른 곳의 위협과 연결되어 가치가 변하는 미묘한 게임. 사람은 "이 패가 얼마 가치"를 직관으로 추정.
MCTS는 패 자체와 패 위협을 같은 무작위 분포로 처리 → 가치 추정이 부정확.
⚠️ 본질 — 통계는 패턴 인식이 아님
사람의 바둑 직관은 30년 학습의 결과. 수많은 모양을 보고 "이건 살아있다", "이건 함정이다", "이건 두텁다"는 패턴 인식.
MCTS의 통계는 단순 결과 확률. 패턴의 구조적 의미를 모름. "통계로는 보이지 않는 것"이 있어.
이게 PART 4 신경망의 직접적 동기. 사람의 패턴 인식 능력을 신경망으로 학습.