정석 박물관 · 24

퇴역한 AI 정석을 왜 보존해야 할까

옛 AI 추천이 사라졌다고 반박된 것은 아닙니다. 타이밍 변화, search 불안정, training의 blind spot 수정일 수도 있습니다. 박물관은 예전 합리성과 뒤의 실효 이유를 보존합니다.

1. 퇴역과 오류를 분리

   국부적으로 둘 수 있어도 전판 타이밍과 안 맞을 수 있습니다. 국부 반박, 더 빠른 순서로 교체와 단순 유행 소멸에 다른 표지를 붙입니다.

2. 옛 모델의 답과 현재 재분석을 나눈다

   이 글의 일곱 판은 역사 기보를 현재 모델로 다시 분석한 것입니다. 각 판 아래에 네트워크 모델, 규칙, 덤, 루트 visits와 분석일을 표시합니다. 원본 분석 기록에 엔진 버전이 없어 누락 사실도 밝힙니다. 현재의 A/B 비교는 가능하지만 옛 AI가 당시에 같은 수를 골랐다는 증거는 아닙니다.

3. 반복 정석 blind spot은 수정 가치가 큼

   KataGo 개발자는 opening joseki issue에서 반복 형태는 여러 대국에서 수정 이익이 있고 비도정석 같은 날카로운 변화도 target start로 개선했다고 설명합니다.

4. search 불안정을 역사적 전복으로 꾸미지 않기

   같은 network가 budget이나 대칭에서 첫 후보를 바꾸면 옛 screenshot은 한 시대를 정의하지 못합니다. search-unstable로 표시합니다.

5. 좌표보다 타이밍이 더 자주 퇴역

   AI 시대 변화는 수가 불가능해서가 아니라 교환을 너무 오래 계속해서 사라지곤 합니다. 일찍 손빼면 같은 골격이 새 순서로 돌아옵니다.

6. 부활 조건 기록

   komi, rules, 축, 주변 배치나 응수 순서로 옛 수가 다시 합리적일 수 있습니다. 영구 X 대신 부활 조건을 씁니다.

7. 답의 무덤이 아닌 이유의 이전

   옛 이유, 새 반박과 남은 개념인 두터움, 선수, 축과 뒷맛을 함께 둡니다. 기한 지난 좌표 대신 판단을 배웁니다.