보상을 통해 배우는 강화 학습
강화 학습은 AI가 환경(Environment) 속에서 행동(Action)을 수행하고, 그 결과로 보상(Reward)을 받으며 학습하는 방식입니다.
강화 학습의 기본 개념을 수학적으로 나타내면 다음과 같은 구조를 가집니다.
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에이전트(Agent): 학습하는 AI 자체
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환경(Environment): AI가 행동하는 공간
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행동(Action): AI가 선택할 수 있는 움직임
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보상(Reward): AI의 행동이 얼마나 좋은지 평가
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상태(State): AI가 현재 처한 상황
예를 들어, 강화 학습을 이용해 게임 AI를 만든다면 다음과 같은 방식으로 진행됩니다.
| 상태(State) | 행동(Action) | 보상(Reward) |
|---|---|---|
| 장애물이 보인다 | 점프 | +1 (성공) |
| 장애물이 없다 | 점프 | -1 (불필요한 행동) |
| 점프를 안 했다 | 장애물에 부딪힘 | -10 (실패) |
AI는 시행착오를 거치면서 점점 더 좋은 전략을 찾아내게 됩니다.
강화 학습의 대표적인 유형
강화 학습은 크게 두 가지 방식으로 나뉩니다.
1. 정책 기반 학습(Policy-Based Learning)
AI가 어떤 행동을 해야 하는지 직접 학습하는 방식입니다.
특정 상태에서 가장 좋은 행동을 선택하는 방법을 직접 학습하며, 딥러닝과 결합되어 강력한 성능을 발휘할 수 있습니다.
예를 들어 아래와 같은 상황에서 AI가 최적의 행동을 선택하는 방법을 학습합니다.
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로봇 팔이 최적의 움직임을 학습
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게임 AI가 플레이 전략을 학습
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자율주행 차량이 운전 경로를 최적화
2. 가치 기반 학습(Value-Based Learning)
각 행동의 가치를 계산하여 최고의 보상을 받을 수 있는 행동을 선택하는 방식입니다.
AI는 "이 행동을 하면 얼마나 좋은가?"를 학습하여 보상이 높은 행동을 우선적으로 수행합니다.
예를 들어 아래와 같은 상황에서 AI가 최적의 행동을 선택하는 방법을 학습합니다.
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체스 AI가 최적의 수를 찾는 방법 학습
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주식 거래 AI가 수익을 극대화하는 매매 전략 학습
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물류 최적화 AI가 최적의 배송 경로 학습
강화 학습의 한계
강화 학습은 강력한 기술이지만 몇 가지 단점도 존재합니다.
1. 학습에 시간이 오래 걸린다
AI가 시행착오를 거치며 학습하기 때문에 학습 속도가 느리고, 데이터가 많아야 효과적입니다.
2. 보상 설정이 어렵다
잘못된 보상을 설정하면 AI가 엉뚱한 행동을 강화할 수 있습니다. 예를 들어, 자율주행 AI가 속도만 높이는 것을 보상으로 받으면, 신호를 무시하는 문제가 생길 수도 있습니다.
3. 현실 적용이 까다롭다
강화 학습은 시뮬레이션 환경에서 강력하지만, 현실에서 적용하려면 복잡한 변수와 물리적 환경을 고려해야 합니다.
이러한 한계를 극복하기 위해, 강화 학습은 딥러닝과 결합하여 더 정교한 학습이 가능하도록 발전하고 있습니다.
다음 수업에서는 지금까지 배운 내용들을 점검하는 간단한 퀴즈를 풀어보겠습니다.
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