초기 인공지능 연구: 알파-베타 가지치기(Alpha-Beta Pruning) 알파-베타 가지치기(Alpha-Beta Pruning)는 최대-최소 탐색(Minimax Algorithm)의 연산량을 줄이기 위한 최적화 기법이다. 이 개념은 1950년대 초반 인공지능 및 체스 프로그램 연구에서 처음 등장했다. 당시 체스 AI 개발자들은 가능한 모든 수를 계산하는 방식의 비효율성을 극복하기 위해 불필요한 탐색을 줄이는 방법을 고민했고, 그 결과 알파-베타 가지치기가 탄생했다. 이후 다양한 턴제 전략 게임과 의사결정 시스템에서도 활용되며, 효율적인 탐색 기법으로 자리 잡았다. 게임 트리에서 불필요한 노드의 탐색을 생략함으로써 연산 속도를 향상시키고 보다 깊은 탐색이 가능하게 한다. 최대-최소 탐색의 문제점 중 하나는 가능한 모든 경우를 탐색해야 하기 때문에 연산량이 기하급수적으로 증가한다.. 2025. 3. 14.