연구팀의 Ataraxos가 Stratego 세계 정상급 선수 핌 니마이어와 20판을 겨뤄 15승 1패 4무를 기록했다. 상대 기물의 정체를 추정하는 신경망으로 가능한 배치를 표본화하고 다음 수를 탐색한다. 자기 대국 1억6300만 판 학습에 GPU 16개로 일주일, 추정 모델에는 4개로 나흘을 썼다. Nature 논문은 학습 초반과 후반의 갱신 강도를 조절한 점도 설명한다. 제한된 게임 규칙 안의 성과이며 선택 이유의 설명과 현실 상황 적용은 남은 과제다.
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Ataraxos, Stratego 최정상 선수에 15승 1패
숨겨진 기물을 추정하는 탐색으로 학습 비용을 줄였지만 현실 문제의 성능까지 입증한 것은 아니다.