이 착상은 내가 릴라 제로 커뮤니티에 제안해서 큰 호응을 얻었던 방법론이고

 이렇게 개조한 릴라 제로로 플레이 스타일의 변화를 보이며 젠7 9단 모드를 테스트하면서 최초로 이긴걸 봐서

 크게 고무적이었음.

 그리고 이 착상은 릴라 제로나 AQ로 대국할 때 인공지능이 '떡수'를 두게 되면 그 다음 상대방 차례에서 갑자기 확 내 승률이

 폭락하는 수가 확 떠오른다는 데서 기인한 발상임.

 어떤 후보수가 떡수인지 판단하기 위해서 '기회', '위험' 특히 이 중에서 '위험'이라는 알고리즘을 사용함.

 가령 후보수 A, B, C가 있고 가치망 승률이 이렇다고 하자.

 후보수 A = 60%

 후보수 B = 61%

 후보수 C = 58%

 그런데 후보수 A가 떡수라면 두자마자 상대방 차례에서 갑자기 후보수 A-A가 70% 가치망 승률로 확 올라오는걸 볼 수 있다.

 이건 실제로 AQ끼리 맞붙을 때도 흔하게 발생하는 상황이고, 릴라 제로의 경우는 네트워크가 떡수를 두게 되면 갑자기 확 그런 경우가 왕왕 있다.

 그럼 해결책은 간단하다. 승률 자체를 추산할 때 단순히 이후 장면에서 나오는 모든 가치망 평가들을 '단순 평균'하지 않고

(AQ의 경우는 RN과 달리 단순 평균이 아니라 수읽기 깊이에 따른 가중치 변화를 주지만 여하튼)

 바로 다음 차례 상대방의 후보수중에서 내 가치망 승률을 가장 떨구는 수의 가치망 승률을 일정 부분 반영해서 계산하는 식이다.

 '기회'는 그 반대 개념이다. 상대방 차례에서 내 가치망 승률이 최대인 승률을 그 이전 장면의 후보수 승률에 반영하는 식이다.

 (미니맥스 방법론에 따르면 상대방은 절대 내 승률을 제일 낮추려고 하지 높이려고 하지는 않으므로 무의미하다는 비판도 있었지만,

 최초로 이 착상을 떠올린 것은 바둑에서 '큰 자리'를 알고리즘적으로 파악하려는 시도를 할 때, 상대방이 가장 큰 떡수를 두었을 때 과연

 내 승률이 얼마까지 '뛰냐'를 척도로 삼을 수 있다는 추측 하에 제안한 것이다)

 내가 떠올린 방법론이지만 이 글을 눈팅하고 있을 레즈너나 돌바람 개발자 등도 참고될거라 믿고 간단하게 정리해본 것이다.