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← 시즌 2 · 알파폴드편

PART 8 · PART 8 · MuZero (2019)

Ch 1 · AlphaZero의 한계 — 규칙이 있어야 한다

시즌 2 시작 — 규칙이 사라진 세계
AlphaZero 한 페이지 복습
시뮬레이션은 규칙을 요구한다
코드로 보는 규칙 — 틱택토 next_state
아타리 게임 — 규칙이 보이지 않는다
현실 세계 — next_state가 사라진다
확인 퀴즈
챕터 1 정리

Ch 2 · 환경 모델을 학습한다

규칙이 없다면, 학습하면 된다
model-free — 환경을 모르고 행동만 학습
model-based — 환경을 머릿속에 만든다
왜 굳이 model을 학습하는가
환경 모델을 데이터로 학습해보기
그게 그렇게 쉬운가 — 누적 오차의 함정
확인 퀴즈
챕터 2 정리

Ch 3 · 세 개의 신경망: representation, dynamics, prediction

world model을 셋으로 쪼개는 이유
h — 관측을 잠재 상태로 압축
g — 잠재 공간 안에서 다음 상태 예측
f — 잠재 상태에서 정책과 가치
세 신경망이 함께 움직이는 그림
세 신경망의 인터페이스를 코드로
확인 퀴즈
챕터 3 정리

Ch 4 · 잠재 공간에서의 MCTS

이번 챕터에서 무엇을 하는가
MCTS 네 단계 복습 — 시즌 1 PART 3에서
왜 MuZero에서도 굳이 트리 탐색이 필요한가
Select 단계 — PUCT 공식의 재해석
Select 단계 — MuZero에서 무엇이 달라지나
Expand 단계 — g가 호출되는 순간
Evaluate 단계 — f가 새 리프에서 평가
Backup 단계 — 보상이 트리를 거슬러 올라간다
한 시뮬레이션 통째 추적 (6 단계)
미니 MCTS를 직접 실행
왜 이게 작동하는가 — 잠재 공간의 자유도
확인 퀴즈
챕터 4 정리 — MuZero의 전체 그림

Ch 5 · Atari + 바둑 + 체스 = 같은 알고리즘

PART 8의 마지막 — 일반화의 끝을 본다
MuZero가 도전한 네 환경
보드 게임 결과 — AlphaZero와 동등 또는 그 이상
아타리 결과 — 모델-프리 최강을 넘어서다
"같은 코드"라는 말의 정확한 의미
행동 공간 — 4672 vs 18
보상 구조 — 끝에 한 번 vs 매 스텝
학습 규모 — 얼마나 큰 데이터, 얼마나 긴 연산
환경별로 미세하게 조정한 부분들
같은 MCTS 코드로 두 환경 처리하기
이게 왜 큰 사건인가 — Bitter Lesson과의 연결
PART 9로의 다리 — 게임에서 과학으로
확인 퀴즈
챕터 5 정리 + PART 8 전체 마무리

PART 9 · PART 9 · 다리: 게임에서 과학으로

Ch 1 · 시즌 1을 떠나며 — 게임에서 무엇으로?

PART 9 — 새로운 시작
시즌 1 — 한 페이지로 다시 보기
게임이라는 도메인이 가졌던 다섯 가지 좋은 성질
게임을 넘어 — 어떤 문제로 갈 수 있나
그중 단백질을 고른 이유
DeepMind의 실제 전환 — 알파고 직후의 결정
시즌 1에서 시즌 2로 이어지는 것과 끊어지는 것
시즌 2의 남은 길 — PART 10~14 미리보기
확인 퀴즈
챕터 1 정리

Ch 2 · 단백질 — 생명의 모든 기계

왜 굳이 단백질인가
단백질이란 무엇인가 — 한 줄 정의
20개의 글자 — 아미노산
인간 몸에 단백질이 얼마나 있나
단백질이 하는 일 — 일곱 가지 큰 역할
역할 1 — 구조: 몸의 뼈대
역할 2 — 효소: 화학 반응의 촉매
역할 3 — 신호 전달: 세포들의 대화
역할 4~7 — 운반, 저장, 방어, 운동
단백질이 잘못되면 — 질병으로
확인 퀴즈
챕터 2 정리

Ch 3 · 구조가 곧 기능 — 형태가 일을 결정한다

한 줄 명제 — 구조가 곧 기능
같은 단백질군, 다른 모양, 다른 기능
자물쇠와 열쇠 — 비유의 정확한 분자적 의미
효소의 active site — 트립신을 자세히
Induced fit — 자물쇠도 살짝 변한다
한 글자 변경이 만드는 큰 차이 — 구조 관점
구조 기반 약 설계 — SBDD의 핵심 아이디어
SBDD 실제 사례 — HIV 약과 타미플루
왜 알파폴드가 약 설계를 바꿨나
모양 일치도로 결합 친화도 계산해보기
확인 퀴즈
챕터 3 정리

Ch 4 · 50년의 미해결 문제 — Anfinsen에서 CASP까지

60년 묵은 골치 — 단백질 접힘 문제
1962년 — Anfinsen의 실험
Anfinsen 도그마 — 그 함의
Levinthal의 역설 (1968) — 우주 나이의 천경 배
깔때기 풍경 — 역설을 풀다
처음부터 계산하기 — Ab initio 방법
이웃을 본다 — Homology modeling
접힘 형태 알아맞히기 — Threading
1994년 — CASP의 시작
CASP 1~12 — 30년의 점진적 발전
무엇이 그렇게 어려웠나
코드 — Levinthal 역설 직접 계산
확인 퀴즈
챕터 4 정리 + Ch 5 예고

Ch 5 · AI의 등장 — DeepMind와 CASP13

PART 9의 마지막 — 사람과 사건의 이야기
Demis Hassabis — 체스 신동에서 노벨상까지
2016년 — 알파고 직후, 다음 도전을 정하다
단백질 팀 — Andrew Senior와 첫 멤버들
2016~2018 — 조용한 2년
2018년 12월 — CASP13에 AlphaFold 1이 등장하다
학계의 첫 반응 — 놀라움 + 의심 + 흥미
두 CASP 사이 — Jumper 합류와 transformer
2020년 11월 — CASP14의 결정타
"문제가 풀렸다" — Moult의 공식 선언
2021년 — 공개와 200M 단백질의 데이터베이스
확인 퀴즈
챕터 5 정리 + PART 9 종료

PART 10 · 단백질 기초 — 아미노산에서 3차 구조까지

Ch 1 · 아미노산 20글자 — 단백질의 알파벳

PART 10 시작 — 단백질의 알파벳
아미노산의 기본 구조 — 공통 골격
왜 정확히 20종인가
4가지 카테고리로 분류하기
소수성 9종 — 단백질 안쪽의 일꾼들
극성 무전하 6종 — 양쪽에 다 어울리는 친구들
양전하 3종 — Lys, Arg, His
음전하 2종 — Asp, Glu
특수 3종 — Gly, Pro, Cys
한 글자 코드 — 외우는 방법
Hydrophobicity — 구조의 가장 큰 동력
코드 — Kyte-Doolittle scale로 막 단백질 검출
확인 퀴즈
챕터 1 정리 + Ch 2 예고

Ch 2 · 펩티드 결합과 2차 구조 — α-나선, β-주름

알파벳에서 단어로
펩티드 결합 — 아미노산을 잇는 화학 결합
펩티드 결합의 특별한 성질 — 평면과 부분 이중 결합
Backbone의 자유도 — φ(phi)와 ψ(psi)
Ramachandran plot — 가능한 각도의 지도
α-나선 (alpha helix) — Pauling의 1951년 예측
α-나선의 특성 — 누가 좋아하고 누가 깨뜨리나
β-주름 (β-sheet) — 두 번째 큰 2차 구조
Parallel vs Antiparallel — β-sheet의 두 종류
Loop과 turn — 사슬이 방향을 바꾸는 곳
Ramachandran plot 다시 — 2차 구조와 (φ, ψ)
코드 — Chou-Fasman propensity로 2차 구조 예측
확인 퀴즈
챕터 2 정리 + Ch 3 예고

Ch 3 · 3차 구조 — 도메인, fold, motif

2차에서 3차로 — 평면에서 입체로
3차 구조란 — 단백질 한 사슬의 전체 3D 모양
도메인 (Domain) — 독립적으로 접히는 단위
Fold — 도메인의 큰 구조 패턴
4가지 큰 fold 클래스
유명한 fold들 — TIM barrel, Rossmann, Immunoglobulin 등
Motif — fold보다 작은 구조 단위
유명한 motif들
Fold 분류 시스템 — CATH와 SCOP
구조와 기능의 미묘함 — 같은 fold, 다른 기능
4차 구조 — 여러 사슬이 만나는 복합체
코드 — 서열에서 fold motif 검출
확인 퀴즈
챕터 3 정리 + Ch 4 (MSA) 예고

시즌 2 · 알파폴드편 / PART 8 · PART 8 · MuZero (2019) / Ch 1 · AlphaZero의 한계 — 규칙이 있어야 한다

확인 퀴즈

AlphaZero가 MCTS의 Expand 단계에서 next_state(s, a) 함수를 호출하는 이유는?

해설

Expand 단계는 현재 노드의 자식 노드(가능한 다음 상태)를 만드는 단계다. 이를 위해 게임 규칙 함수 next_state(s, a)가 필수적으로 필요하다. 이 함수가 없으면 트리를 키울 수 없고, MCTS도 작동하지 않는다. AlphaZero가 "perfect simulator를 가정한다"는 표현이 바로 이걸 가리킨다.

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AI 헬퍼

막히는 부분 물어봐도 돼요

안녕! AlphaBook의 학습 헬퍼야. 이 페이지에서 막히는 부분이나 헷갈리는 개념이 있으면 물어봐줘.

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