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논문 Mastering Atari, Go, Chess and Shogi by Planning with a Learned Model 저자 Schrittwieser et al. (DeepMind) 학회/연도 Nature, 2020 arXiv 1911.08265📄 한 문단 요약MuZero는 DeepMind가 2020년 Nature에 발표한 모델 기반 강화학습 알고리즘으로, 게임 규칙(환경의 역학 모델)을 알려주지 않고도 바둑·체스·쇼기·Atari 57개 게임을 동시에 정복했다. 핵심은 세 신경망(표현 h_θ, 역학 g_θ, 예측 f_θ)이 현실 세계를 그대로 재구성하지 않고, MCTS 계획과 보상 예측에 유용한 잠재 공간을 학습한다는 것이다. AlphaZero가 규칙을 알고 있어야 MCTS를 쓸 수 ..