강화학습이란 무엇인가?
개념: 강화학습은 환경과의 상호작용을 통해 최적의 행동 전략을 스스로 학습하는 기계학습의 한 분야입니다. AI는 보상이라는 신호를 통해 어떤 행동이 좋은 결과를 가져오는지를 배우게 됩니다. 이를 통해, AI는 장기적인 목표를 달성하기 위한 전략을 개발할 수 있습니다.
특징: AI는 주어진 상태에서 어떤 행동을 취할지 결정하고 행동의 결과로 보상을 받습니다. 보상을 최대화하는 방향으로 AI의 행동 정책이 강화되는 것이 강화학습의 핵심입니다.
I 자율적 의사결정을 위한 강화학습
자율적 의사결정을 위한 강화학습은 AI가 환경에 대한 이해를 바탕으로 스스로 의사결정을 내리고, 시행착오를 거치며 배우도록 합니다. 이 과정에서 AI는 자율성을 강화하게 됩니다. AI의 자율성이란 인공지능이 독립적으로 판단하고 결정을 내릴 수 있는 능력을 말합니다. 이는 AI가 주어진 상황을 분석하고, 가능한 행동 중 최적의 결과를 가져올 것으로 예상되는 행동을 선택하는 능력을 포함합니다. AI의 자율적 의사결정 능력은 특히 전문적인 의사결정이 필요한 영역에서 더욱 중요시되며, 자율운전차, 의료 진단, 재무 분석 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다.
AI 자율성에 따른 윤리적, 법적 문제가 생길 수 있습니다.
안전성과 책임 측면에서 보면 AI가 의사결정을 하는 과정에서 발생할 수 있는 안전 문제나 오작동으로 인한 사고에 대한 책임 문제가 대두되고 있습니다. 예를 들어, 로봇 방공포의 오작동 사례처럼 기술이 오히려 인명피해를 발생시키는 사례가 발생하였습니다.
미국 등 선진국에서는 AI와 로봇의 상용화에 대비하여 법·제도 마련이 진행되고 있으며, 일부에서는 AI와 로봇에 법인격을 부여하는 안도 제시되고 있습니다. 반면 AI에 법인격을 부여하는 것에 대한 반대 의견도 여전히 많습니다. 또한 의사결정과정의 투명성을 위해 최근 미국, 영국 등 주요국에서는 AI의 의사결정 과정에 대한 설명을 요구하는 정책원칙·지침을 수립하고 있습니다. 이것은 사용자가 AI의 판단을 이해할 수 있게 하며, 투명한 기술 활용을 촉진합니다.
I 탐험과 활용의 균형
탐험과 활용의 균형도 매우 중요한 요소인데요. AI는 새로운 행동을 탐험(Trying new actions)하고 이전에 얻은 경험을 활용(Exploiting known actions)하는 것 사이에서 균형을 찾아야 합니다. 이를 위한 다양한 전략이 강화학습 연구에서 모색되고 있습니다.
동시적 접근방법이 있는데 이는, 탐험과 활용을 동시에 추진하는 접근 방식으로, 조직 내에서 창의적인 아이디어 탐색과 실행을 병행하는 방법입니다. 순차적 접근방법은 탐험과 활용을 각각 특정 시점에 집중적으로 추진하는 접근 방식으로, 효율성과 유연성을 극대화하기 위해 특정 시기에 하나의 활동에만 집중하는 방법입니다.
연구에 따르면 이 두 접근 방식은 조직의 장기적 생존과 경쟁력에 미치는 영향이 서로 다를 수 있으며, 효과적인 균형에 대한 실증적 연구가 필요합니다.
활용과 탐험을 적극적으로 추진하는 것은 AI가 새로운 지식과 기술을 함양하고, 이를 혁신적인 제품이나 서비스에 활용할 수 있도록 하는 프로세스입니다.
I 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning)
심층강화학습(Deep Reinforcement Learning)은 강화학습과 심층 신경망을 결합하여 복잡한 문제를 해결하는 데 사용되는 강력한 기술입니다. 이 방법은 고차원적이고 비선형적인 문제를 다룰 수 있으며, 이전에는 해결하기 어려웠던 많은 문제에 대해 혁신적인 해결책을 제시했습니다. 이에 대한 더 많은 내용은 아래와 같습니다:
1. 심층 신경망과 강화학습의 결합
심층 강화학습은 강화학습에서 심층 신경망(Deep Neural Networks)을 사용하여 상태(state)와 행동(action) 사이의 복잡한 매핑 관계를 학습합니다. 이를 통해 고차원적인 입력 데이터를 처리하고, 더욱 정확하고 유연한 행동을 결정할 수 있습니다.
2. Deep Q-Networks (DQN)
DQN은 DeepMind에서 개발된 심층 강화학습 알고리즘 중 하나로, 심층 신경망을 사용하여 Q 함수를 근사화합니다. DQN은 딥러닝 기술을 사용하여 Atari 게임과 같은 고차원적인 입력 데이터를 처리하고 최고 수준의 성능을 달성할 수 있었습니다.
3. Policy Gradient Methods
정책 그래디언트 방법은 정책(policy)을 직접적으로 학습하는 강화학습 알고리즘입니다. 이 방법은 신경망을 사용하여 정책을 파라미터 화하고, 목적 함수를 최적화하여 최적의 정책을 찾습니다. 대표적으로 REINFORCE, Actor-Critic 등이 있습니다.
4. 강화 학습과 경험 재생 (Experience Replay)
경험 재생은 과거 경험을 저장하고 재사용하여 학습의 효율성을 높이는 기법입니다. 이는 학습 데이터의 상관관계를 줄이고 학습의 안정성을 향상시킵니다. DQN과 같은 알고리즘에서 널리 사용됩니다.
5. 연속적인 행동 공간과 연속적인 상태 공간의 다루기
일부 환경에서는 행동 공간이 연속적이거나 상태 공간이 연속적일 수 있습니다. 이러한 경우에는 신경망을 사용하여 연속적인 행동을 출력하고, 연속적인 상태를 처리할 수 있는 알고리즘이 필요합니다. 이를 위해 Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)와 같은 알고리즘이 개발되었습니다.
6. 협력적, 경쟁적 다중 에이전트 시나리오
다중 에이전트 강화학습은 여러 에이전트가 상호작용하는 환경에서 사용됩니다. 이러한 시나리오에서는 협력이나 경쟁을 통해 에이전트가 학습하고 최적의 전략을 개발합니다. 이러한 방법은 자율 주행 자동차나 다중 로봇 시스템과 같은 분야에서 매우 중요합니다.
I 결론
AI 기술과 그것을 지탱하는 강화학습이 지속적으로 발전하면서 우리 삶의 많은 부분에서 AI의 자율적 역할이 확대되고 있습니다. 이 기술이 인간의 생활을 어떻게 변화시킬지 계속 지켜보는 것이 중요하겠죠?
읽어주셔서 감사합니다.