규칙만 따르는 봇이 아닙니다
바둑 모델은 상급자·프로 기보에서 국면과 다음 수의 관계를 학습합니다. 학습 데이터의 좌표 편향과 불법수도 실제 대국으로 검증하며 고칩니다.
AI board game laboratory
AI와 천천히,
한 수씩 생각합니다.
MariaGO는 게임 링크를 모아 둔 포털이 아닙니다. 실제 기보로 학습한 AI와 사람이 보드게임을 두고, 모델의 판단과 게임 규칙을 직접 구현하며 발견한 내용을 기록하는 개인 개발 프로젝트입니다.
사람(흑) · 학습 모델(백)
What makes it different
승부보다 탐구에 가까운 대국
빠르게 이기는 법보다 AI가 왜 그런 수를 골랐는지 관찰하고, 중단했던 판을 다시 이어 보는 경험을 중요하게 생각합니다.
착수 시간 제한이 없습니다
바둑 대국에는 초읽기나 턴 타이머를 두지 않았습니다. 빈 점을 한 번 눌러 예비 수를 확인한 뒤 다시 눌러 확정하므로 작은 화면에서도 서두르지 않아도 됩니다.
중단한 판을 다시 이어 둡니다
착수할 때마다 판과 기보를 저장합니다. 같은 브라우저로 돌아오면 진행 중인 대국을 불러오고, 기보의 특정 시점부터 새 변화도로 이어 둘 수도 있습니다.
Field notes
최근 연구노트
일반적인 게임 규칙을 되풀이하기보다 MariaGO를 만들며 직접 부딪힌 문제와 현재 구현의 한계를 기록합니다.
휴리스틱과 Gemma 4를 나눠 두었습니다
R5와의 5국, 계가 함수가 수를 대신한 대국, 그리고 휴리스틱의 수를 배운 Gemma 4가 진 3국을 집수와 함께 적었습니다. 화면의 AI 선택은 그 접속에만 적용됩니다.
패스·패 판정·급수와 휴리스틱을 함께 보완했습니다
성급한 패스와 양단수 위험을 줄이고, 패와 채워 따냄을 현재 판 모양으로 구분했습니다. 클라이언트별 급수·전적과 평가용 휴리스틱 개선 내용도 정리했습니다.
축에 걸린 돌의 헛도망과 패스를 줄였습니다
도망쳐도 다시 단수에 몰리는 축을 판독해 해당 수를 피하고, 축 국면에서 패스하지 않고 다른 합법수를 찾도록 수 선택 과정을 고쳤습니다.
상대 호구 진입과 불필요한 호구 메움을 줄였습니다
바로 잡힐 상대 호구에는 들어가지 않고 자기 호구도 함부로 메우지 않습니다. 다만 돌을 잡거나 주변 돌을 살려야 하는 수는 막지 않도록 예외를 두었습니다.
19×19 좌표를 AI가 정확히 읽게 만들기까지
같은 판도 격자 표현이 달라지면 모델은 우하귀만 고집했습니다. 학습과 실전의 좌표 형식을 맞추고 사분면별 정확도를 따로 확인한 이유를 정리했습니다.
자동 계가가 어려운 진짜 이유
빈 점을 세는 일과 죽은 돌을 판정하는 일은 다릅니다. 현재 계가가 계산하는 범위와 사용자가 결과를 해석할 때 주의할 점을 공개합니다.
Playground
게임과 퍼즐
주소 대신 무엇을 할 수 있는지 먼저 안내합니다. 각 서비스는 별도 대국장으로 이동하며, 기능과 완성도는 게임마다 다릅니다.
바둑
학습 모델과 대국하고, 저장된 기보를 복기하며 현재 판의 계가를 확인합니다.
오델로
돌을 사이에 두고 뒤집는 규칙을 바탕으로 AI의 수읽기와 맞붙습니다.
오목
가로·세로·대각선의 위협을 읽으며 사람과 AI가 먼저 다섯 돌을 연결합니다.
장기
차·포·마의 움직임과 궁성의 제약을 살피는 한국식 장기 대국입니다.
체스
기물의 전개부터 킹의 안전까지, 국면마다 달라지는 선택을 실험합니다.
스토쿠
행·열·3×3 구역에 겹치지 않게 숫자를 채우며 추론 과정을 점검합니다.
슬라이딩 퍼즐
빈칸 하나를 이용해 조각을 정렬하고 이동 경로를 줄여 봅니다.
세균전
복제와 점프로 영역을 넓히며 상대 말을 내 편으로 바꾸는 전략 게임입니다.
십자말풀이
가로·세로 단서가 만나는 글자를 이용해 낱말을 완성합니다.
세븐 포커
각자 300억 칩으로 시작해 패를 고르고 베팅하며, 철수·영희·민수의 AI와 마지막 스택을 겨룹니다.
From the maker
완성품보다 과정을 공개합니다
“AI가 둔다”는 한 문장 뒤에는 학습 기보 선별, 좌표 변환, 불법수 검증, 저장과 복기, 계가처럼 서로 다른 문제가 이어져 있습니다.
MariaGO는 이 과정을 감추지 않습니다. 예를 들어 현재 바둑 계가는 둘러싸인 빈 영역과 잡은 돌, 덤을 계산하지만 사활을 완전히 자동 판정하지는 못합니다. 모델 역시 실수를 하며, 그런 실패를 기록해 다음 학습과 구현에 반영합니다.
프로젝트를 시작한 이유와 운영 원칙 읽기 →