의미 없는 수, 좋은 수를 판단할 수 있게 된거임.

그냥 단순이 내가 여기에 놓으면? 여기엔? 여기엔? 식으로 시뮬레이션 돌리는, 체스방식으론 아직까지도 컴퓨터 연산력이 턱없이 부족함

근데 사람은 그렇게 안두잖아? 저언혀 의미 없는 수는 생각도 안하잖아.

우리가 개랑 고양이를 보면 바로 구분할 수 있는 것처럼, 바둑에서 어떤 수가 의미없는지도 알잖아. 여기에 실력의 차이는 있지만.

근데 기존의 방식의 인공지능은 이걸 못함. 개랑 고양이 구분도 못하고 바둑의 의미있는 수도 모름. 기존의 인공지능 개발팀들은 그래서 최대한 의미 없는 수랑 있는 수를, 어떻게 상황별로 나누어서 프로그램에 입력시키는 방식이었음. 

근데 알파고는 이걸 구분할 수 있음. 사람이 경험을 통해서 어느정도 이게 좋은 수다 나쁜 수다 판단할 수 있는 것처럼, 알파고도 자가학습을 통해서 이 능력을 얻었음

근데 그 성능이, 데이터가 인간을 아득히 초월함.

아무튼 이렇게 의미있는 수를 추려냄. 이 과정은 그냥 db에서 뽑아내는 거랑 비슷해서 순식간에 나옴, 그리고 나서 알파고가 계산하는건 이제 체스ai비슷하게 시뮬레이션 돌려서 검증해보는거임