일단 듀에르님의 말에는 공감하는 부분이 있습니다.

33을 파는것이 15수 안팎 정도의 수순으로, 즉 적은 수순에서 완성될 수 있는 모양중에 가장 높은 이득을 주는 수로 판명된 것인데..

날일자 걸침이나 기타 걸침 수순은 수십수 이상의 수순에 도달할 경우 33 보다 더 최선의 수가 나올 가능성이 있다고 가정한다 해도,
수십수 이상 수순이 늘어나면 늘어날수록, 알파고가 자가대국을 하면서 도출할 수 있는 유리한 형태의 모양을 얻기 확률적으로 쉽지 않을 것입니다.

예를 들어서 흑이 백의 화점에서 날일자 걸침을 했을 때, 이후 알파고의 수순은 어느정도 연산(가치망,정책망,블록연산)에 의한 정형적인 고착점이 발생하는데
이때 알파고의 연산결과에서 벗어나서 수십수를 완전히 다른 색다른 수순으로 진행했을때 날일자 걸침이 33보다 훨씬 더 유리한 결과가 나온다고 하면
그 결과를 토대로 자가학습이 되어 날일자 걸침을 계속 진행하겠지만..

문제는 그런 수순까지 도달할 가능성이 낮다는 거죠.

그 수순까지 도달할 가능성을 높이는건 블록수를 높이는건데 탐색트리가 커지면 커질수록 가치망의 부정확성도 커지고 경우의 수도 기하급수적으로 늘어나기 때문에 쉽지 않을것입니다.

만약에 100수정도의 정확한 탐색이 가능한 모델이 나온다고 하면 아마 첫수를 천원에 두는 알파고가 나올지도 모릅니다.

즉 15수 안에서 10의 가치를 얻는 방법(33파기)과, 40수 안에서 10~11의 가치를 얻는 방법(기타걸침)이 있을 경우 후자의 방식을 따라야 겠지만

후자의 방식으로 좋은 결과를 도출할 테스트 모형이 나올 가능성이 적고,
불확실성을 제거하하고 승률을 높이는 방식에 부합되기 위해서는 현실상 33에 고착되는것도 AI로서 현명한 방법이라고 생각합니다.