뇌전문가 히서버스는 기억에 관한 논문으로 박사 땃지..

인간직관이 작동하는 방식이 알파고가 바둑는 방식과 같다.

인간이 바둑 한판 뚜고 볼때마다 무의식적으로 뇌에 모양과 형태가 저장돼..그걸 토대로 무한대 경우수를 다 검토하지 않고 기억에 저장된 익숙한 형태를 불러오는거야.. 그걸 바둑에서 직관이라고 하지..

마찬가지. 알파고도 정책망이 승률검색해서 불러온 몇가지 형태를 가치망에 전달하면 가치망이 본격적으로 검토(수읽기)해서 해를 찾는 방식이지..

한가지 차이점이 있다면 인간직관은 익숙한 긍정적 형태를 기억에서 끄집어 온다면 정책망은 승률이 높은 형태를 끄집어 온다는거야.. 그러나 이조차도 동일한 매카니즘인게 인간 뇌에 저장된 익숙한 긍정적 형태가 바로 승률이 높다는 암시가 되지.

물론 인간은 직관대로 두지 않아..직관에서 제시한 익숙한 긍정적 형태를 검토(수읽기)해보니 도저히 답이 없고 정반대로 익숙하지 않은 부정적 형태가 채택이 되기도 하지..예를 들자면 빈삼각, 자충, 포도송이 모양도 입술 꽉 다물고 두는게 인간의 바둑이야..이 부분에서 알파고와 인간이 차이가 있다.

알파고는 정책망이 제시해준 수를 가치망이 거역 못해..다시말해 가치망이 해를 찾지 못해 정책망에게 바꾸를 시키지 않다. 도저히 답이 없다. 다시 탐색해봐라.. 이런 신호를 안보네..

그래서 알파고 바둑에서 나쁜모양이 절대 등장하지 않지..명백히 빈삼삭을 둬야 하는 상황 아니면 빈삼각은 절대 안구고 실제 알파고 바둑에선 빈삼각이 등장하지 않았어..왜냐하면 빈삼각은 명백히 승률이 나쁘거든..

만약 알파고가 스스로 학습한다면 가치망이 우위를 점하고 정책망을 다스리는 지위가 있어야해..근데 알파고는 완전 분권으로 작동하지..

그런데 이런 분권화된 작동방식 오히러 바둑은 잘 둘 수 있어.. 왜냐하면 정책망(직관)과 가치망(수읽기)가 서로 영역에서 최선을 다하면 가장 완성도가 높아지거든. 이건 생각 아니라 시스템의 최적화지.

인간은 초반에는 수읽기를 하지 않고 직관대로 두고 후반에는 수읽기만 하고 직관을 배제하지..그래서 알파고한테 질 수 밖에 없는것