[한국공공정책신문=김유리 기자]
◇ 강화학습이란?
강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 시행착오를 통해 최적의 행동을 배우는 방법이다. 즉 강화학습은 AI나 로봇이 ‘보수’를 얻기 위해서 스스로 시행착오 하면서 학습해 가는 방법이다. 게임이나 로봇의 자동제어 등에서 사용되며, 올바른 행동에는 보상을 주고 잘못된 행동에는 패널티를 줌으로써 학습한다. 예컨대, 횡스크롤 액션으로 구멍에 빠지면 패널티다. 점프해서 구멍을 무사히 통과하면 보상이라는 설정으로 학습을 하면, 스테이지를 따라 점프하는 것처럼 AI가 학습한다. 강화학습의 주요 목적은 환경과의 상호작용을 통해 최적의 행동을 학습하고 목표를 달성하는 것이다.
*주) Secret Maryo Chronicles, 횡스크롤 액션 게임이란 게임의 액션을 옆에서 카메라 앵글에서 보고, 플레이어의 캐릭터가 좌우로 움직이면 화면이 스크롤 되어 가는 비디오 게임을 말한다.
◇ 강화학습의 기본 개념
강화학습에는 다음과 같은 기본 요소가 있다. ① 에이전트(Agent)다. 학습을 수행하는 주체로 환경의 정보를 받아 행동을 선택한다. ② 환경(Environment)이다. 에이전트가 조작하는 대상으로 에이전트의 행동에 따라 피드백(보상이나 처벌)을 반환한다. ③ 행동(Action)이다. 에이전트가 환경에 대해 수행하는 선택이다. ④ 상태(State)다. 환경이 에이전트에게 제공하는 정보로 현재 상황을 나타낸다. ⑤ 보상(Reward)이다. 에이전트가 어떤 행동을 취한 결과 환경에서 받는 평가이다.
◇ 강화학습의 흐름
① 에이전트가 현재 상태에 따라 행동을 선택한다. ② 환경이 그 행동에 대한 보상과 다음 상태를 반환한다. ③ 에이전트는 보상을 바탕으로 학습하고 다음번에 더 나은 행동을 선택하게 된다.
◇ 강화학습의 응용사례
강화학습은 게임 AI, 로봇 제어, 금융 거래, 의료 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히 바둑이나 체스 등의 게임에서 AI가 인간을 능가하는 전략을 배우기 위해 사용되고 있다.
◇ 강화학습의 장점과 과제
① 장점은 시행착오를 통해 학습하기 때문에 미지의 상황에 적응하는 능력이 있다. 모델이 명시적으로 규칙을 배울 필요 없이 자율적으로 최적의 행동을 찾아낸다. ② 과제는 학습이 진행되기까지 많은 시행이 필요하고 시간이 걸릴 수 있다. 대규모 문제에 대해서는 계산량이 방대해지기 때문에 효율적인 학습 알고리즘이 요구된다.
여기서 키 포인트는 다음과 같다. 즉 ① 강화학습은 AI가 자율적으로 학습하고 최적의 행동을 선택하기 위한 중요한 기술이다. ② 특히, 미지의 환경에서도 적응력이 높고, 다양한 분야에서 응용이 기대되고 있다. ③ 그러나 그 효율을 향상시키기 위해서는 새로운 기술 개발이 필요하다.
이규철 / 법학박사(상법)
∙ AI·GPT, SDGs&ESG 코치 및 강사
∙ 100세대학 크리에이터 및 칼럼니스트
∙ 생성AI와 챗GPT, SDGs·ESG경영전략,
글로벌 MBAtoCEO, 리더의 필승전략,
100세대학 행복디자인 매뉴얼 등 27권
∙ 일본(와세다대),중국(복단대·화동정법대)
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