강화 학습 : AI의 자기 개선 경로

Reinforcement Learning: A Self-Improvement Path in AI

 

강화 학습(Reinforcement Learning)은 기계가 환경과의 상호 작용을 통해 학습할 수 있도록 하는 인공 지능(AI)의 매혹적인 분야입니다. 모델이 레이블이 지정된 데이터에서 학습하는 지도 학습 및 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 패턴을 발견하는 비지도 학습과 달리 강화 학습은 시행착오의 동적 프로세스에 중점을 둡니다. 이번에는 강화 학습의 핵심 개념, 알고리즘 및 인공 지능을 위한 자체 개선 경로로 만든 획기적인 응용 프로그램을 소개합니다.

 

강화 학습의 본질(The Essence of Reinforcement Learning )

강화 학습은 시행 착오를 통한 학습이라는 행동 심리학의 개념에서 영감을 받았습니다. RL(강화 학습)에서 에이전트는 환경과 상호 작용하여 동적 상태 공간을 탐색하면서 보상 신호를 최대화하는 조치를 취하는 방법을 배웁니다. 목표는 최적의 정책(상태를 작업에 매핑하는 전략)을 발견하여 시간이 지남에 따라 가장 높은 누적 보상을 달성하는 것입니다.

공식 프레임워크로서의 Markov Decision Process(MDP)

MDP는 RL의 기반이 되는 공식 프레임워크입니다. 일련의 상태, 행동, 전환 확률 및 보상 기능으로 구성됩니다. 에이전트의 목표는 수익으로 알려진 예상 보상 합계를 최적화하기 위한 조치를 안내하는 정책을 학습하는 것입니다.

탐색-착취 딜레마(The Exploration-Exploitation Dilemma)

RL에서 에이전트는 탐색-이용 딜레마에 직면합니다. 탐색에는 잠재적으로 더 많은 보상 전략을 발견하기 위해 새로운 작업을 시도하는 것이 포함되며, 착취에는 알려진 높은 보상이 있는 작업을 선택하는 작업이 포함됩니다. 에이전트가 효과적으로 학습하고 최적이 아닌 정책에 갇히지 않도록 하려면 탐색과 활용의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.

시간차학습과 Q-Learning (Temporal Difference Learning and Q-Learning)

시간 차이(TD) 학습은 RL의 핵심 개념으로 즉각적인 보상 및 미래 상태 예측을 기반으로 에이전트의 가치 추정치를 업데이트하는 데 중점을 둡니다. 인기 있는 TD 알고리즘인 Q-Learning은 특정 상태에서 조치를 취하는 품질을 추정하고 Q-값을 반복적으로 업데이트하여 최적의 조치-가치 함수를 근사화합니다.

정책 기울기 방법(Policy Gradient Methods)

정책 기울기 방법은 예상 보상 환경에서 가장 가파른 상승 방향을 따라 정책을 직접 최적화합니다. 이러한 방법은 그래디언트를 사용하여 정책 매개변수를 업데이트하여 고차원 작업 공간에서 보다 효율적인 학습을 유도합니다.

심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning)

심층 강화 학습은 RL과 심층 신경망을 결합하여 에이전트가 고차원 입력 공간으로 복잡한 환경을 처리할 수 있도록 합니다. DQN(Deep Q-Networks)은 심층 신경망을 활용하여 Q-값을 근사화하는 반면, DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)는 Policy Gradient Method를 연속 작업 공간으로 확장합니다.

근접 정책 최적화 및 신뢰 지역 정책 최적화
PPO(Proximal Policy Optimization) 및 TRPO(Trust Region Policy Optimization)

PPO 및 TRPO는 정책 업데이트를 신중하게 제한하여 보다 안정적이고 신뢰할 수 있는 교육을 보장하는 고급 정책 기울기 방법입니다. 이러한 방법은 샘플 효율성 및 최적 정책에 대한 수렴과 같은 문제를 해결합니다.

시뮬레이션과 환경의 역할(The Role of Simulations and Environments)

RL은 에이전트를 위한 안전하고 효율적인 학습 공간을 만들기 위해 종종 시뮬레이션과 환경에 의존합니다. 시뮬레이션된 환경을 통해 RL 에이전트는 실제 위험이나 비용 없이 실험하고 학습할 수 있으므로 RL은 로봇 공학 및 자율 시스템과 같은 영역에서 실현 가능한 접근 방식이 됩니다.

로보틱스, 게임 및 자율 시스템의 RL 애플리케이션
(RL Applications in Robotics, Gaming, and Autonomous Systems)

RL은 다양한 영역에서 놀라운 응용 프로그램을 발견했습니다.

 

 1) 게임 : 체스, 바둑 및 비디오 게임과 같은 게임에서 초인적인 성능을 달성하여 게임 플레이 AI 분야를 혁신합니다.

 2) 자율 시스템 : 자율 차량, 드론 및 무인 항공기에 전원을 공급하여 실시간 결정을 내리고 동적 환경에 적응합니다.

 3) 로보틱스 : 로봇이 물체 잡기, 구조화되지 않은 환경 탐색, 미세 운동 수행과 같은 복잡한 작업을 학습할 수 있도록 합니다.

강화 학습의 미래(The Future of Reinforcement Learning)

RL이 계속 진행됨에 따라 다음과 같은 흥미로운 방향이 제시됩니다. 

 

 1) 계층적 RL : 복잡한 작업을 하위 작업으로 분해하여 효율성을 향상합니다.

 2) 다중 에이전트 RL : RL을 확장하여 상호 작용하는 여러 에이전트가 있는 환경을 처리합니다.

 3) 전이 학습 : 이전에 학습한 작업의 지식을 활용하여 새로운 영여에서 학습을 개선합니다.