OptionZero는 MuZero에 option network를 통합하여 자가 학습 게임을 통해 option을 자율적으로 발견하는 새로운 강화 학습 기법입니다. 기존의 미리 정의된 option이나 전문가 데모 데이터를 통한 학습과 달리, OptionZero는 MuZero의 아이디어를 바탕으로 인간의 지식 없이 초인적인 전략을 학습합니다. 또한, dynamics network를 수정하여 option 사용 시 환경 전이를 제공함으로써 동일한 시뮬레이션 제약 하에서 더 깊이 있는 탐색을 가능하게 합니다. 26개의 Atari 게임에서의 실험 결과, OptionZero는 MuZero를 능가하며, 평균 human-normalized score에서 131.58% 향상을 달성했습니다. 행동 분석 결과, OptionZero는 option을 학습할 뿐만 아니라 다양한 게임 특성에 맞춘 전략적 기술도 습득하는 것으로 나타났습니다.
