(46) 강화학습 – 첫 번째 이야기
[문돌이의 AI] (46) 강화학습 – 첫 번째 이야기
1. 강화학습의 정의와 그 본질
강화학습은 인공지능 분야의 한 축을 이루는 핵심적인 방법론이다. 이는 기계나 소프트웨어 에이전트가 환경과의 상호작용을 통해 시행착오를 겪으며 스스로 최적의 행동 전략을 학습해 나가는 과정이다. 특히, 에이전트는 자신의 행동에 따라 환경으로부터 얻은 보상을 기반으로 행동을 조절하며, 이러한 동적 학습 과정을 통해 문제 해결 능력을 점차 발전시켜 간다.
2. 강화학습의 적용 사례
이해를 돕기 위해 강화학습이 적용된 몇 가지 사례를 소개한다.
가. 비디오 게임의 AI 학습
비디오 게임 속 캐릭터를 생각해보자. 목표는 높은 점수를 획득하고 다음 레벨로 진행하는 것이다. 강화학습을 적용한 AI 에이전트는 초기에는 어떤 행동이 최선인지 몰라 게임 환경을 무작위로 탐색한다. '슈퍼 마리오'에서 에이전트는 앞으로 나아가거나 점프하며 장애물을 피하는 등 다양한 행동을 시도한다. 이 과정에서 성공적인 행동은 보상으로, 실패는 벌점으로 반영된다. 시간이 흐르며, AI는 높은 점수를 얻는 행동 패턴을 학습해 나간다.
나. 로봇의 물체 조작
로봇 팔이 물체를 집는 작업을 예로 들어보자. 강화학습을 통해 로봇은 다양한 움직임을 시도하며 어떤 방법이 물체를 성공적으로 집는데 효과적인지 학습한다. 물체에 가까워질수록 보상을, 멀어질수록 벌점을 부여해 로봇이 점차 최적의 움직임을 찾아가게 한다.
다. 자율주행 자동차의 결정 학습
자율주행 자동차는 복잡한 도로 상황에서 안전하고 효율적인 운전 결정을 내려야 한다. 강화학습을 통해 자동차는 신호등, 다른 차량, 보행자 등을 인식하고 반응하는 방법을 학습한다. 올바른 결정은 보상으로, 잘못된 결정은 벌점으로 피드백되며, 자동차는 안전하게 목적지까지 도달하는 방법을 점차 학습해 나간다.
3. 보상과 벌점의 진정한 의미
'보상을 받다'와 '벌점을 받다'는 강화학습에서 AI가 특정 행동을 할 때 얻는 긍정적 또는 부정적 피드백을 말한다. 이는 AI가 감정을 가지고 반응하는 것이 아니라 수학적, 계산적 과정을 통해 이루어진다.
가. 보상과 벌점의 실체:
보상은 AI가 원하는 목표에 가까워질 때마다 주어지는 긍정적인 점수나 이득이다. 반면, 벌점은 AI가 원치 않는 결과에 가까워질 때 부여되는 부정적인 점수다. 이러한 기제는 AI가 더 나은 행동을 선택하도록 유도하는 데 중요한 역할을 한다.
나. AI의 반응 이해하기:
AI는 인간처럼 보상과 벌점을 감정적으로 받아들이지 않는다. 그저 주어진 알고리즘과 모델을 통해 이를 수치로 처리하고, 그에 따라 미래의 행동을 조정한다. 즉, AI는 데이터를 기반으로 학습과 행동을 결정한다.
강화학습은 이처럼 AI가
시행착오를 통해 최적의 행동 패턴을 찾아나가는 과정을 말한다. 이를 통해 AI는 다양한 문제 상황에 대응하고, 효율적인 결정을 내릴 수 있는 능력을 점차 발전시켜 나간다.
