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id: P-REINFORCE-AUTO-4BB54E
category: "[[10_Wiki/💡 Topics/Software Architecture]]"
confidence_score: 0.98
tags: [AlphaGo, MCTS, Reinforcement Learning, Simulation, Robotics]
last_reinforced: 2026-04-20
github_commit: "[P-Reinforce] Substantial content added to AI Simulation Bundle."
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# [[AlphaGo (Monte Carlo Tree Search + RL)], [Autonomous Driving Simulation], [Robotic Manipulation]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> 복잡한 의사결정 문제는 '모든 경우의 수'를 계산하는 것이 아니라, '승리(성공) 가능성이 높은 경로'를 시뮬레이션으로 탐색하고 그 경험을 신경망(RL)에 내재화하는 과정이다.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **AlphaGo (MCTS + RL)의 정수**:
    - **Monte Carlo Tree Search (MCTS)**: 무작위 시뮬레이션을 통해 유망한 수(Node)를 확장하고 통계적으로 최적의 수를 찾는다.
    - **Reinforcement Learning (강화 학습)**: 자가 대국(Self-play)을 통해 정책망(Policy Network)과 가치망(Value Network)을 고도화하여, 인간의 기보를 뛰어넘는 직관을 형성한다.
- **자율주행 시뮬레이션 (Autonomous Driving Simulation)**:
    - 현실에서의 사고는 치명적이다. 디지털 트윈 환경에서 수백만 마일의 가상 주행을 통해 코너 케이스(Edge Cases)를 학습시키고, 이를 현실 세계의 제어 알고리즘으로 이식(Sim-to-Real)한다.
- **로봇 조작 (Robotic Manipulation)**:
    - 물체의 마찰력, 중력, 촉감을 물리 엔진 내에서 물리 법칙으로 구현하고, 강화 학습을 통해 로봇 팔이 정교한 동작을 수행하도록 훈련시킨다.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update)
- 시뮬레이션은 정교할수록 좋지만, 현실과의 괴리인 'Reality Gap'이 항상 존재한다. 이를 해결하기 위해 Domain Randomization(시뮬레이션 환경에 무작위 변동을 주어 강건함을 확보) 기법이 필수적으로 동반되어야 한다.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Related: [[Digital Twins]] , [[Reinforcement Learning]] , [[Systemic_Simulation_Principles]]
- Foundation: [[Information Theory]]
