초록

AI-Helper

바둑은 최상의 착점을 찾기 위해 컴퓨터가 완전탐색을 하여 모든 가능한 착점들을 탐색할 수 없는 가장 복잡한 보드게임이다. AlphaGo 이전에 모든 강력한 컴퓨터바둑 프로그램들은 게임트리 내 매우 큰 분기수와 국면평가에서의 어려움을 극복하기 위해 몬테카를로 트리탐색(Monte-Carlo Tree Search)을 사용해 왔다. 본 논문에서는 MCTS를 활용하여 초소형 바둑에서의 최상의 수순과 덤의 크기를 알고자 했다. 2줄바둑에서의 게임결과는 빅이 되었으며 덤의 크기는 0집, 반면에 3줄바둑에서는 흑이 항상 승리하고 덤의 크기는 9집이 되어야 함을 알아냈다.

Abstract ▼ AI-Helper

Go is the most complex board game in which the computer can not search all possible moves using an exhaustive search to find the best one. Prior to AlphaGo, all powerful computer Go programs have used the Monte-Carlo Tree Search (MCTS) to overcome the difficulty in positional evaluation and the very...

Go is the most complex board game in which the computer can not search all possible moves using an exhaustive search to find the best one. Prior to AlphaGo, all powerful computer Go programs have used the Monte-Carlo Tree Search (MCTS) to overcome the difficulty in positional evaluation and the very large branching factor in a game tree. In this paper, we tried to find the best sequence of moves using an MCTS on a very small Go board. We found that a $2{\times}2$ Go game would be ended in a tie and the size of Komi should be 0 point; Meanwhile, in a $3{\times}3$ Go Black can always win the game and the size of Komi should be 9 points.

주제어