딥 강화 학습: 제어 법칙을 학습하는 신경망

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Updated on Mar 07,2024

딥 강화 학습: 제어 법칙을 학습하는 신경망

📚 소개
🤖 강화 학습 아키텍처
🔍 딥 강화 학습 소개
💡 딥 강화 학습의 발전
🔧 딥 강화 학습의 도구와 알고리즘
🕹️ 딥 강화 학습의 성과: 알파고
🤖 딥 강화 학습의 응용 분야
❓ 현실 세계에서의 딥 강화 학습
💭 딥 강화 학습의 과제와 도전

📚 소개

안녕하세요, 여러분! 오늘은 강화 학습에 대해 좀 더 자세히 이야기할 예정입니다. 이전 비디오에서 본격적으로 복잡한 환경을 경험을 통해 상호작용하는 방법을 알아보았는데요, 오늘은 딥 강화 학습에 대해 이야기할 것입니다. 심층 신경망과 같은 고급 계산 구조를 통해 가능한 이 분야에서의 탁월한 진보에 대해 알아보도록 하겠습니다.

🤖 강화 학습 아키텍처

이전 영상에서 우리는 다음과 같은 아키텍처를 도입했습니다. 에이전트는 환경을 측정하는 상태 s를 통해 환경을 측정하고, 정책에 따라 행동을 취합니다. 정책은 상태에 따라 행동을 결정하는 기준에 따라 작동하며, 미래 보상을 최대화하기 위해 정책을 최적화하고 있습니다. 수학적으로, 이 정책은 확률적입니다. 환경이 확률적이거나 어떤 무작위성을 가지고 있는 경우, 에이전트는 환경과의 상호작용을 위해 어떤 확률적인 전략을 가지고 있어야 합니다. 또한, 정책과 관련된 가치 함수가 있습니다. 이 가치 함수는 특정 상태에서의 정책에 따라 얼마나 가치있는지를 나타냅니다. 이 가치 함수는 환경에서 얻는 미래 보상에 기초하여 결정됩니다.

🔍 딥 강화 학습 소개

이제 이 그림을 개선하기 위해 심층 신경망을 도입하려고 합니다. 예를 들어, 이전에는 정책을 표현하기 위해 심층 신경망으로 대체합니다. 이 정책은 theta로 정의되는 신경망에 의해 매개변수화되며, 현재 상태를 최적의 확률적 대응 행동으로 매핑합니다. 결과적으로, 이 게임의 핵심은 미래 보상을 최대화하기 위해 이 정책을 업데이트하는 것입니다. 중요한 점은 할인율이 있는데, 이는 가까운 미래의 보상이 먼 미래의 보상보다 가치가 높다는 것을 나타냅니다. 사실, 보상은 대부분의 시간 동안 상대적으로 드문 보상이므로, 어떤 행동이 이러한 보상을 가져오는지 실제로는 추론하기가 어렵습니다. 딥 강화 학습은 이러한 어려운 최적화 문제를 해결해야 하는데, 다양한 전략(보상 모양, 되받기 등)을 사용합니다. 이러한 문제들은 일반적인 강화 학습과 마찬가지로 크레딧 할당 문제와 같은 도전과제를 갖고 있지만, 딥 강화 학습은 이러한 문제들을 해결하기 위해 다양한 알고리즘과 기법을 사용합니다.

💡 딥 강화 학습의 발전

2015년에 발표된 DeepMind의 "Human level control through deep reinforcement learning" 논문을 기점으로 딥 강화 학습은 큰 발전을 이루었습니다. 해당 논문에서 DeepMind의 연구진은 딥 강화 학습 알고리즘을 사용하여 여러 고전 Atari 비디오 게임에서 인간 수준의 성능을 능가할 수 있는 강화 학습자를 개발하였습니다. 이를 통해 강화 학습은 게임 분야에서 성과를 보이면서 딥 강화 학습 분야 자체에 큰 주목을 받게 되었습니다. 이후 Google이 DeepMind를 5억 달러에 인수하며, 일반적인 인공 지능에 큰 이정표를 제시한다는 점에서 수많은 자금이 이 분야에 투자되었습니다. 오리지널 논문에서 꾸준한 발전으로 인해 DeepMind 연구진은 약간의 인간 수준 성능을 능가하지 못하는 몇 가지 게임을 제외하고 대부분의 Atari 게임에서 인간 수준의 성능을 달성했습니다.

🔧 딥 강화 학습의 도구와 알고리즘

딥 강화 학습의 발전은 신경망의 표현력이 높아진 것 뿐만 아니라, 컴퓨터의 처리 능력이 향상되고 더 많은 교육 데이터를 사용할 수 있게 되었기 때문입니다. 또한, 시스템 개발을 쉽게 할 수 있도록 해주는 오픈 소스 소프트웨어도 많이 개발되어 있습니다. 오늘날 딥 강화 학습은 OpenAI Gym과 같은 툴킷을 이용하여 다양한 시스템에서 간편한 프로토타이핑을 할 수 있는 환경을 제공합니다. OpenAI Gym은 Atari 게임부터 펜듈럼 같은 물리 시스템에 이르기까지 다양한 시스템에서 강화 학습 알고리즘을 테스트할 수 있는 훌륭한 자원입니다. 이러한 오픈 리소스의 등장으로 딥 강화 학습 분야가 신속하게 진전될 수 있었습니다.

🕹️ 딥 강화 학습의 성과: 알파고

알파고는 딥 강화 학습의 가장 인상적인 성공 사례 중 하나입니다. DeepMind에서 개발한 알파고는 국제적인 바둑 대회에서 최고 수준의 인간 선수를 이길 수 있는 강화 학습 알고리즘입니다. 알파고는 컨볼루션 신경망 구조를 기반으로 구축되었으며, 인간의 전문가 지식에 기반한 보상 모양으로 학습되었습니다. 이를 통해 알파고는 게임 종료까지 기다리지 않고 중간 보상을 받을 수 있으므로 학습 속도가 향상되었습니다. 더불어, 알파고 제로는 2년 후에 발표되며 심층 잔여 네트워크 아키텍처를 기반으로 하여 알파고보다 더 나은 성능을 보였습니다. 알파고 제로는 보상 모양이나 인간의 전문가 지식 없이 스스로 학습할 수 있었고, 자체적으로 자가 대국을 진행하며 성능을 향상시켰습니다. 이러한 알파고의 성과는 딥 강화 학습의 성능과 신경망 아키텍처에 대한 중요한 기여로 평가되었으며, 이는 ResNet과 같은 신경망 아키텍처가 강화 학습 분야에서 중요한 위치를 차지하게 된 원인입니다.

🤖 딥 강화 학습의 응용 분야

디지털 게임 이외의 분야에서도 딥 강화 학습은 많은 응용 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 로봇의 동작 제어나 스케줄링 문제와 같은 복잡한 응용 분야에서 이 기법은 많은 발전을 이루었습니다. Stanford University와 ETH Zurich에서는 딥 강화 학습을 사용하여 헬리콥터나 쿼드로터와 같은 공중기에 대한 높은 수준의 비행 기술을 학습할 수 있다는 연구 결과를 발표했습니다. 이러한 예는 실제 세계에서 딥 강화 학습이 복잡한 과제를 해결하기 위한 가능성을 제시하고 있습니다. 그러나 실제 세계에서는 이 기술을 적용하는 것이 아직 어려움이 있으며, 지금까지 사람들이 폭넓게 알아가고 있는 분야는 아니지만, 연구자들은 지속적으로 딥 강화 학습을 현실 세계에 적용하기 위한 다양한 기법을 연구하고 있습니다.

❓ 현실 세계에서의 딥 강화 학습

디지털 게임에서의 성과로부터 현실 세계에서의 딥 강화 학습을 알아보기로 했습니다. 엘리베이터 스케줄링은 그 예입니다. 초고층 빌딩과 같이 많은 층과 엘리베이터가 있는 건물에서 효율적인 스케줄링이 필요한데, 이 작업은 조합론적으로 어려운 문제로, 최적의 스케줄링 정책을 찾기 위해 딥 강화 학습이 사용되었습니다. 인공 지능이 스케줄링 정책을 최적화하는 방법을 배울 수 있었고, 이를 통해 사람들이 빠르고 원활하게 건물 내부를 이동할 수 있게되었습니다.

💭 딥 강화 학습의 과제와 도전

디지털 게임에서의 성과와 현실 세계의 응용을 살펴봤지만, 여전히 딥 강화 학습은 많은 도전 과제를 갖고 있습니다. 인간처럼 다른 환경에 일반화하거나 다른 문제에 대한 전문성을 기반으로 하여 학습하는 능력은 아직 부족합니다. 본래 사람들은 어린 시절부터 다양한 문제와 상황에 대한 해결책을 얻으며 지식을 축적하고, 이를 다른 상황에 적용할 수 있습니다. 하지만 현재의 딥 강화 학습 시스템은 한 가지 문제에 특화되어 있으며, 다른 문제에 빠르게 적응하는 능력이 부족합니다. 실제로 인간 수준의 일반 인공 지능을 개발하는 것은 아직까지 장기적인 과제로 남아 있습니다.

텍스트 출처: Welcome back! Reinforcement learning