안녕하세요. 이세돌과 알파고의 경기를 본 후부터 인공지능(딥러닝)에 크게 관심을 가져온 평범한 학생입니다. 물론 그렇다고 전공을 해서 깊은 지식을 가지고 있는것은 아니고요. 관련 책들을 사서 예제 정도 따라하는 그야말로 딥러닝 어린이입니다.

저는 C를 공부할 때도 항상 작은 목표를 두고 차근차근 공부했었는데요. 항상 만들어보는 것이 오목 게임이었습니다. 그래서 현재 인공지능 학습의 목표를 인공지능 오목으로 두고 시간날 때 마다 공부하고 있습니다. 그런데 궁금한 점이 생기더군요. 오목에는 33 규칙 같이 특정 상황에서 오목 알을 둘 수 없는 곳이 생기잖아요. 아직 이러한 것에 대한 지식이 부족해서 그러한 규칙을 신경망과 어떻게 접목 시킬지 궁금하더라고요.  

이러한 경우 규칙에 어긋나는 수를 두지 않도록 학습 과정에서 아예 배제를 시켜버리는 것이던가, 아니면 일단 인공지능이 고른 수를 별도의(신경망 외적인) 알고리즘을 통해 검사한 후에 다시 인공지능이 수를 고르도록 피드백을 해버리는 방법이 현재 떠오릅니다. 전자의 경우 완벽하게 규칙을 학습한다는 보장이 없는 것 같아서 후자가 상대적으로 맞는 것 같은데, 후자의 경우는 RNN같은 것을 포함하는 등의 방법으로 구현할 수 있는 것인가요. 

고수님들의 조언을 감히 부탁드려봅니다.