강화학습의 기본 개념

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강화학습의 기본 개념

안녕하세요! 저는 Jabril입니다. Crash course ai에 오신것을 환영합니다. 오늘은 강화학습에 대해 알아보겠습니다. 강화학습은 우리가 원하는 특정한 기술을 인공지능(AI)에게 가르치기 위해 사용되는 학습 방법입니다. 이 방법은 우리에게는 이해하기 어려운 복잡한 작업을 수행하도록 AI를 훈련시킬 수 있습니다. 이런 학습은 마치 시행 착오를 통해 일어나는 것처럼 진행되며, 우리는 강화학습을 통해 AI에게 원하는 작업을 수행하는 법을 알려주지 않고, 결과가 나온 이후에 어떻게 그 결과를 얻었는지를 묻는 것입니다.

2. 강화학습의 유용성 :muscle:

강화학습은 지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning)과 달리, 우리 자신이 완전히 이해하지 못하는 특정 기술을 AI에게 가르칠 때 특히 유용합니다. 예를 들어, 걷는 것에 대해 설명하려고 하면 어려울 것입니다. 우리는 발에 대한 대각선 각도나 평균 각속도에 대해 말할 수 없습니다. 강화학습을 통해 우리는 AI에게 복잡한 작업을 수행하도록 훈련시킬 수 있습니다. 다른 기술과 달리, 강화학습에서만 우리는 작업이 완료된 후에 성공했는지 알려주고 그 방법에 대해 물어볼 수 있습니다.

3. 강화학습의 기본 개념 :brain:

강화학습은 학습 과정에서 에이전트(Agent)가 예측을 하거나 행동(Action)을 수행하는 것으로 진행됩니다. 에이전트는 현재 입력(State)에 기반하여 행동을 결정하며, 이 행동을 수행한 후에 보상(Reward)을 받게 됩니다. 강화학습은 시행 착오에 의해 진행되며, 보상이라는 작은 긍정적 신호를 통해 에이전트에게 "잘했어, 그렇게 다시 해봐!"라고 알려줍니다.

Google Deepmind는 강화학습을 사용하여 가상 AI 시스템에게 걷기, 뛰기, 장애물 아래로 피하기와 같은 작업을 가르칠 때 매우 인상적인 결과를 얻었습니다. 또 다른 연구자들은 실제 로봇에게 걷기를 가르치는데 성공했습니다. 강화학습을 통해 얻은 최종 결과는 재미있을 뿐만 아니라 강화학습의 목표를 이해하는 데 도움이 됩니다.

4. 강화학습의 주요 용어 :page_with_curl:

강화학습을 이해하기 위해서는 몇 가지 중요한 용어를 알아야 합니다. 가치함수(Value Function)와 정책(Policy)은 학습에서 중요한 역할을 합니다. 가치함수는 각 상태(State) 또는 행동(Action)에 대해 매겨지는 가치를 나타내며, 정책은 어떤 행동이 가장 좋은지 결정하는 규칙입니다.

또한, 탐험(Exploration)과 활용(Exploitation)의 균형을 찾는 것도 강화학습의 중요한 개념입니다. 탐험은 다양한 행동을 시도하여 더 나은 결과를 찾는 것을 의미하며, 활용은 이미 알고 있는 최선의 행동을 선택하는 것을 의미합니다. 이 균형은 강화학습 문제에서 중요한 고려사항이며, 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있습니다.

5. 예시: 로봇의 학습 과정 :robot:

우리는 로봇이 충전소로 이동하여 배터리를 충전해야 한다는 작업에 대해 생각해 보겠습니다. 이 예시에서 로봇은 에이전트(Agent)이며, 방은 환경(Environment)입니다. 로봇은 현재 위치에서 위, 아래, 왼쪽, 오른쪽의 네 가지 동작(Action)을 선택할 수 있으며, 상태(State)는 현재 위치, 이전 위치, 보이는 것들로 구성됩니다.

로봇이 출발 지점에서 충전소까지 이동하기 위해 어떤 동작을 선택해야 하는지를 알기 위해 로봇은 탐험을 해야 합니다. 로봇이 충전소를 찾으면 보상을 받고, 그 경로가 가치를 갖도록 매길 수 있습니다. 로봇은 최적의 경로를 익힘으로써 더 많은 보상을 받을 수 있게 되는 것입니다.

6. 가치함수와 정책 :moneybag:

강화학습에서 가치함수와 정책은 매우 중요합니다. 우리는 로봇이 출발 지점에서 충전소로 가는 경로가 가치를 가질 수 있도록 가치함수를 구성합니다. 가치함수는 로봇이 지나간 위치에 대해 가치를 나타내며, 충전소에 가까운 위치일수록 높은 가치를 가지게 됩니다. 로봇이 더 많은 보상을 얻을 수 있는 최적의 경로를 찾기 위해 정책을 결정합니다.

7. 탐험과 활용의 균형 :balance_scale:

강화학습에서는 탐험과 활용의 균형을 유지해야 합니다. 처음에 로봇은 다양한 동작을 시도하여 충전소로 가는 최적의 경로를 찾습니다. 이때는 탐험이 중요한 역할을 합니다. 하지만 로봇이 충전소로 가는 경로를 알고 있게 되면 다음에도 같은 경로를 선택하여 높은 보상을 받을 수 있습니다. 이때는 활용이 중요한 역할을 합니다. 그러나, 로봇은 더 효율적인 경로를 찾기 위해 여러 동작을 계속해서 시도해야 합니다. 이렇게 탐험과 활용의 균형을 맞추는 것은 강화학습에서 중요한 과제입니다.

8. 강화학습의 어려움 :exploding_head:

강화학습에는 몇 가지 어려움이 있습니다. 에이전트의 행동이 보상에 얼마나 기여했는지를 파악하는 것이 쉽지 않습니다. 에이전트가 내리는 모든 결정은 상태(State)와 행동(Action) 사이의 상관관계를 고려해야 하기 때문입니다. 또한, 환경과의 상호작용을 통해 학습이 진행되기 때문에 에이전트는 많은 경로를 탐색하게 되고, 더 나은 결과를 찾기 위해서는 여러 시도와 실패가 필요합니다.

9. 깊은 강화학습 :desktop_computer:

깊은 강화학습은 대규모 컴퓨팅을 통해 실현된 최근의 인상적인 결과입니다. 이를 통해 AI는 복잡한 환경과 많은 상태(State)를 탐색하며, 게임을 플레이하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. 심볼릭 AI와 마찬가지로 강화학습은 AI에게 사고하고 계획하는 데 필수적인 도구입니다.

10. 심볼릭 AI의 역할 :bulb:

다음 주차에는 심볼릭 AI에 대해 더 자세히 알아보겠습니다. 심볼릭 AI는 일상적으로 사용하는 시스템에 대해 강력한 도구입니다. 우리가 집에 가는 동안 운전을 도와주는 AI 시스템을 예로 들 수 있습니다. 이와 같은 문제에서는 다른 종류의 보상이나 위험 요소들을 고려해야 하는 복잡한 문제들이 등장할 수 있습니다. 심볼릭 AI는 이러한 문제들에 사고하고 계획하는 데에 매우 유용한 도구입니다.

11. 결론 :clap:

강화학습은 수십 년 동안 사용되어온 강력한 도구입니다. 그러나 많은 문제를 해결하기 위해서는 많은 데이터와 시간이 필요합니다. 최근의 깊은 강화학습은 대규모 컴퓨팅을 통해 놀라운 결과를 얻을 수 있게 되었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 심볼릭 AI의 역할도 중요한 부분입니다. 다음주에는 심볼릭 AI에 대해 더 자세히 알아보겠습니다. 수고하셨습니다!