[P-Reinforce] Substantial content added to Aim/Cog/GameTheory/ComboOpt (Count: 2,166)

AI/Combinatorial Game Theory.md

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+id: P-REINFORCE-AI-CGT
 category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
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+tags: [Game Theory, Combinatorial, Logic, Math, Strategy]
 last_reinforced: 2026-04-20
-github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - Combinatorial Game Theory"
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-# [[Combinatorial Game Theory]]
+# [[Combinatorial-Game-Theory]] (조합론적 게임 이론 CGT)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
-> 지식 요약 정보 추출 중...
+> 우연도 숨겨진 정보도 없는 '완전 정보 게임'에서, 수학적으로 필승 전략(Winning Strategy)이 반드시 존재함을 증명하고 찾아내는 지적 유희다.
 
 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-본문 구조화 작업 중...
+- **Perfect Information Games**:
+    - 체스, 바둑, 님(Nim) 게임처럼 모든 정보가 공개되어 있고 주사위 같은 확률 요소가 없는 게임.
+- **Game Tree Search**:
+    - 모든 가능한 수의 경로를 트리 구조로 나타내고, 리프 노드(결과)에서부터 위로 거슬러 올라가며 최선의 수를 찾는 방식.
+- **Normal Play Convention**:
+    - "마지막 수를 두는 사람이 이긴다"는 규칙 하의 전략 분석. 게임을 숫자(Value)로 치환하여 복잡한 게임을 더 단순한 게임의 합으로 분해한다.
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
-- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
-- **정책 변화:** AI 분야의 자동 자산화 수행.
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update)
+- 바둑처럼 경우의 수가 우주 원자 수보다 많은 경우, 고전적인 CGT만으로는 해결이 불가능하다. 이때 알파고처럼 딥러닝과 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)을 결합하여 '근사적 필승 전략'을 찾는 방식으로 현대적 진화가 일어났다.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
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-- Raw Source: [[00_Raw/2026-04-20/Combinatorial Game Theory.md]]
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+- Related: [[AlphaGo (Monte Carlo Tree Search + RL)]] , [[Reinforcement Learning]]
+- Foundation: [[Computational Thinking]]