(47) 강화학습 – 두 번째 이야기
[문돌이의 AI] (47) 강화학습 – 두 번째 이야기
1. 강화학습의 기본 원리
강화학습은 인공지능의 중요한 분야로서, 에이전트가 환경과의 복잡한 상호작용을 통해 시행착오를 거치며 최적화된 행동 전략을 자율적으로 습득하는 과정이다. 이 과정에서 에이전트는 환경으로부터 얻은 피드백, 즉 보상이라는 메커니즘을 통해 행동의 결과를 평가하며, 더 높은 보상을 받기 위해 행동을 조정한다. 강화학습은 동적 의사결정 문제에 있어 강력한 해결책을 제시하는 방법론이다.
가. 에이전트, 환경, 상태, 보상의 정의: 에이전트는 강화학습 시스템에서 의사결정을 수행하는 주체이며, 환경은 에이전트가 상호작용하는 외부 세계를 의미한다. 상태는 에이전트가 인식할 수 있는 환경의 특정 조건을 나타내며, 보상은 에이전트의 행동에 따른 결과로서 주어지는 피드백이다.
이를 구체적으로 예를 들어 설명해 보겠다.
1) 에이전트: 체스 게임을 하는 인공지능 프로그램을 생각해보자. 이 프로그램은 각 턴에서 어떤 움직임을 취할지 결정해야 한다. 이 경우, 인공지능 프로그램이 바로 '에이전트'이다.
2) 환경: 체스 게임의 보드와 체스 기물들이 배치된 상태, 상대방의 움직임 등이 모두 '환경'을 구성한다. 환경은 에이전트가 결정을 내리는 무대로, 에이전트의 행동에 따라 변화한다.
3) 상태: 체스 게임에서의 각각의 보드 상태, 즉 기물들이 어떻게 배치되어 있는지가 '상태'를 정의한다. 상태는 에이전트가 현재 처해 있는 환경의 특정 조건을 의미하며, 에이전트는 이 상태를 기반으로 다음 행동을 결정한다.
4) 보상: 게임에서 에이전트가 상대방의 기물을 잡았을 때 얻는 점수, 혹은 게임에서 승리했을 때의 보상이 '보상'이다. 반대로, 자신의 기물을 잃거나 게임에서 패배했을 때의 점수 감소는 '벌점'으로 볼 수 있다. 보상은 에이전트가 어떤 행동을 했을 때 그 행동의 결과로서 주어지는 피드백이다.
나. 정책, 가치함수, 모델의 이해: 정책은 주어진 상태에서 에이전트가 선택할 수 있는 행동을 정의하는 규칙이다. 가치함수는 특정 상태나 행동이 장기적으로 얼마나 좋은 결과를 가져올지를 예측하는 함수이며, 모델은 에이전트가 환경의 동작 방식을 이해하고 예측하는데 사용되는 내부적 표현이다.
이를 구체적으로 예를 들어 설명해 보겠다.
1) 정책: 에이전트가 현재 상태에서 어떤 행동을 취할 것인지 결정하는 규칙이 '정책'이다. 예를 들어, 체스 게임에서 인공지능이 특정 상황에서는 상대의 킹을 공격하는 행동을 선택하도록 하는 규칙이 정책이 될 수 있다.
2) 가치함수: 가치함수는 특정 상태나 행동이 미래에 얼마나 유리한 결과를 가져올지를 예측하는 함수다. 체스에서 각 움직임이 이길 확률을 높이는지, 혹은 상대방에게 유리한 상황을 만드는지를 수치로 나타내어, 에이전트가 더 좋은 움직임을 선택하도록 돕는다.
3) 모델: 모델은 에이전트가 환경의 동작 방식을 이해하고 예측하는 내부적 표현이다. 체스 게임에서 인공지능이 다양한 움직임과 그 결과를 학습하여 상대방의 다음 움직임을 예측하거나, 게임의 최종 결과를 예측하는 것이 모델을 활용하는 예이다.
다. 탐험과 활용의 균형: 강화학습에서 에이전트는 탐험(exploration)과 활용(exploitation) 사이에서 균형을 잡아야 한다. 탐험은 새로운 지식을 얻기 위해 미지의 행동을 시도하는 것이고, 활용은 이미 알려진 최적의 행동을 취하는 것이다.
2. 강화학습 알고리즘의 분류
가. 가치 기반 강화학습: 가치 기반 알고리즘은 각 상태의 가치를 추정하고, 이를 기반으로 최적의 행동을 결정한다. 'Q-Learning'은 행동 가치 함수를 추정하는 대표적인 알고리즘으로, 'Deep Q Network(DQN)'는 딥러닝을 통합하여 더 복잡한 문제를 해결한다.
좀 더 구체적으로 살펴보자.
1) 가치 기반 강화학습: 이 방식은 각 상태의 '가치'를 추정하고, 이 정보를 바탕으로 최적의 행동을 결정한다.
2) Q-Learning 예시: 게임 '팩맨'에서 Q-Learning 알고리즘을 적용해본다고 가정하자. 팩맨이 먹어야 할 점수를 먹거나 유령을 피하는 각 상황에 대해 'Q값'(특정 상태에서 특정 행동을 할 때 얻을 수 있는 기대 보상)을 계산한다. 팩맨은 Q값이 가장 높은 행동을 선택함으로써 게임에서 더 높은 점수를 얻을 수 있는 경로를 찾는다.
3) Deep Q Network(DQN) 예시: DQN은 Q-Learning에 딥러닝을 결합한 것으로, 복잡한 환경에서도 효과적으로 학습할 수 있다. 예를 들어, 고차원적인 비디오 게임 환경에서 DQN은 게임의 시각적 입력만으로도 어떤 행동이 최고의 보상을 가져다줄지 스스로 학습한다.
나. 정책 기반 강화학습: 정책 기반 방식은 직접적으로 최적의 정책을 학습한다. 'REINFORCE'와 'Proximal Policy Optimization(PPO)'는 정책을 직접 최적화하는 대표적인 알고리즘이다.
1) 정책 기반 강화학습: 이 방식은 최적의 '정책'을 직접 학습한다. 정책은 주어진 상태에서 어떤 행동을 취할지 결정하는 규칙이다.
2) REINFORCE 예시: 자율주행 자동차에 REINFORCE 알고리즘을 적용한다고 생각해보자. 이 알고리즘은 특정 상황에서 어떤 조향각이나 속도가 가장 이상적인지를 직접 학습하며, 장기적으로 더 안전하고 효율적인 운전 습관을 개발한다.
3) Proximal Policy Optimization(PPO) 예시: PPO는 안정적인 학습을 위해 개선된 정책 기반 알고리즘이다. 로봇 팔이 물체를 잡는 작업을 학습하는 경우, PPO는 로봇 팔이 물체에 접근하고 잡는 가장 효과적인 방법을 찾아내도록 돕는다. 이를 통해 로봇은 점차 더 빠르고 정확하게 물체를 조작할 수 있게 된다.
다. 모델 기반 강화학습: 모델 기반 방식은 환경의 모델을 학습하고 이를 활용하여 더 효과적인 학습을 수행한다. '역동적 계획법(Dynamic Programming)'은 완전한 환경 모델을 가정하며, '몬테 카를로 트리 검색(MCTS)'은 미래의 가능한 시나리오를 시뮬레이션하여 최적의 행동을 찾는다.
1) 모델 기반 강화학습: 이 방식은 환경의 '모델'을 학습하고, 이를 통해 더 효과적인 학습을 수행한다.
2) 역동적 계획법(Dynamic Programming) 예시: 체스 게임에서 모든 가능한 움직임과 결과를 미리 계산하고, 각 상태의 최적의 움직임을 결정하는 방식이다. 이 방법은 체스의 모든 가능성을 고려하여 최적의 수를 미리 계획한다.
3) 몬테 카를로 트리 검색(MCTS) 예시: 바둑 게임에서 MCTS를 사용할 경우, 알고리즘은 미래의 가능한 수많은 바둑 판면을 빠르게 시뮬레이션하여, 가장 유리한 수를 예측한다. 이를 통해 바둑의 복잡한 상황에서도 최적의 수를 찾아낼 수 있다.
☞ 몬테 카를로 트리 검색(MCTS)은 복잡한 의사결정 문제를 해결하기 위한 강화학습의 한 방법으로, 가능한 모든 수를 시뮬레이션하는 대신 무작위 샘플링을 통해 특정 경로의 결과를 예측하고, 이 정보를 바탕으로 최적의 결정을 내리는 전략이다. '몬테 카를로'는 무작위 샘플링 방법을 의미하며, '트리 검색'은 결정의 순서를 나무(tree) 구조처럼 펼쳐 보며 탐색하는 과정을 말한다.
예를 들어, 바둑이나 체스와 같은 게임에서 각 턴마다 수많은 가능한 수가 있고, 각 수마다 수많은 대응이 가능하다. 모든 가능성을 전부 계산하는 것은 실질적으로 불가능하므로, MCTS는 특정 수에 대해 무작위로 여러 번 시뮬레이션을 실행하여 그 결과를 통계적으로 분석한다. 이렇게 얻은 데이터를 바탕으로 어떤 수가 가장 좋은 결과를 가져올지 예측하고, 그 수를 선택한다. 이 방법은 특히 복잡하고 불확실성이 높은 문제에서 강력하며, 실시간으로 빠르게 좋은 수를 찾아야 할 때 유용하다. MCTS는 특정 상황에 대해 수많은 가능한 미래를 빠르게 탐색하고, 그중에서 가장 유리한 결과를 가져올 수를 예측하여 선택한다. 이 과정은 마치 거대한 결정 나무를 훑어보며 가장 열매가 많은 가지를 고르는 것과 비슷하다.
3. 결론
강화학습은 이처럼 다양한 접근 방식과 전략을 통해 복잡한 의사결정 문제에 대한 해결책을 제공한다. 지속적인 연구와 발전을 통해, 강화학습은 인공지능의 미래를 형성하는 데 중추적인 역할을 할 것으로 기대된다.
