캡쳐는 http://blog.daum.net/sadprince57/3331 인공지능 전공 교수의 글에서 따왔음

알파고의 학습법은 크게 2가지. 하나는 기보를 바탕으로 한 학습이고 다른 하나는 이젠 유명해진 자가대국을 통한 학습

전자는 위의 그림에선 d에 해당하는데, 이건 어떤 학습이냐면 기보를 맞추는 학습임. e가 자가대국을 통한 경험적으로 이 수의 승률이 높더라! 하는 거임

이렇게 해서 몇가지 후보점이 촥 나오지? 그러면 그것들을 이제 수 예측 기법을 통해서 상대의 수까지 읽어보곤 가장 좋은 확률을 나타내는 곳에 수를 놓게됨.

그런데 만약 이런 알파고의 학습 데이터에 없는 수가 튀어나오면? 알파고는 일단 판을 제대로 읽지를 못함. 79수의 '실수'을 87수에서야 알아차렸다는게 이 소리임. 형세가 불리해졌던 걸, 학습데이터에 없었어서 그 불리함을 읽질 못했음. 

데이터에 없는 수에 대해서 응수하려면, 위에서 높은 확률의 수, 즉 좋은 수를 보여주던 보조를 못받음. 

그럼 최적의 수를 찾기 위해 노력하면서도, 여태 쓰였던 알고리즘이 제대로 적용되질 않으니깐 다른, 이상한 수들이 튀어나옴.