AI 트렌드: 강화학습 응용
ㅁ 강화학습 응용
ㅇ 정의: 강화학습(RL, Reinforcement Learning)의 알고리즘과 기법을 실제 문제 해결에 적용한 사례들을 의미함. 게임, 로보틱스, 자율주행, 산업 자동화 등 다양한 분야에서 사용됨.
ㅇ 특징: 환경과의 상호작용을 통해 보상을 최대화하는 정책을 학습하며, 시뮬레이션 환경에서 사전 훈련한 뒤 실제 환경에 적용하는 경우가 많음. 대규모 연산 자원과 시뮬레이터, 보상 설계가 핵심.
ㅇ 적합한 경우: 명확한 보상 함수가 존재하고, 환경 시뮬레이션이 가능하며, 다양한 상태-행동 조합을 반복 실험할 수 있는 경우.
ㅇ 시험 함정: 지도학습과의 차이를 혼동하거나, 강화학습이 반드시 실시간 환경에서만 학습한다고 오해하는 경우. 또한 Q-learning, Policy Gradient 등 세부 알고리즘의 적용 범위를 혼동할 수 있음.
ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “강화학습 응용은 환경과의 상호작용 데이터를 기반으로 정책을 학습한다.”
– X: “강화학습 응용은 반드시 레이블이 있는 데이터셋 기반에서만 학습한다.”
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1. AlphaZero
ㅇ 정의: Google DeepMind가 개발한 범용 게임 인공지능으로, 체스, 쇼기, 바둑 등 규칙 기반 보드게임에서 자기 대국(Self-Play) 강화학습을 통해 인간을 능가한 알고리즘.
ㅇ 특징: 규칙만 입력받고, MCTS(몬테카를로 트리 탐색) + 심층신경망(DNN)을 결합하여 학습. 지도학습 없이 자기 대국만으로 전략을 습득.
ㅇ 적합한 경우: 명확한 규칙이 존재하며, 시뮬레이션이 가능한 게임 환경.
ㅇ 시험 함정: AlphaGo와 AlphaZero를 혼동하는 경우가 많음. AlphaGo는 인간 기보 데이터로 초기 학습했지만 AlphaZero는 오직 자기 대국만 사용.
ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “AlphaZero는 자기 대국 기반의 강화학습과 MCTS를 결합한다.”
– X: “AlphaZero는 반드시 인간 데이터를 초기 학습에 사용한다.”
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2. OpenAI Five
ㅇ 정의: OpenAI가 개발한 Dota 2 게임용 강화학습 AI로, 5개의 에이전트가 협력하여 팀 전략을 수행함.
ㅇ 특징: 장시간의 시뮬레이션(수천 년에 해당하는 가상 게임 시간)과 PPO(Proximal Policy Optimization) 알고리즘 사용, 분산 학습 구조 채택.
ㅇ 적합한 경우: 다중 에이전트 협력 환경, 실시간 전략이 요구되는 복잡한 게임.
ㅇ 시험 함정: 단일 에이전트 강화학습과 다중 에이전트 협력 학습의 차이를 묻는 문제에서 혼동.
ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “OpenAI Five는 PPO 기반의 다중 에이전트 강화학습을 사용한다.”
– X: “OpenAI Five는 한 번의 게임 플레이만으로 완전한 전략을 학습한다.”
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3. DeepMind AlphaStar
ㅇ 정의: DeepMind가 개발한 실시간 전략 게임 스타크래프트 II 전용 강화학습 AI.
ㅇ 특징: 지도학습(프로 경기 리플레이)과 강화학습을 결합, 다중 에이전트로 다양한 전략 학습. LSTM 기반 네트워크로 장기 의존성 처리.
ㅇ 적합한 경우: 실시간 의사결정, 부분 관측 환경, 복잡한 액션 스페이스를 가진 전략 게임.
ㅇ 시험 함정: AlphaZero처럼 규칙 기반 게임만 학습한다고 오해할 수 있음. AlphaStar는 불완전 정보 환경에서도 작동.
ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “AlphaStar는 지도학습과 강화학습을 병행하여 학습한다.”
– X: “AlphaStar는 완전한 게임 상태를 항상 관측할 수 있다.”
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4. Autonomous Driving
ㅇ 정의: 차량이 인간의 개입 없이 스스로 주행하는 기술로, 강화학습을 통해 주행 정책을 학습할 수 있음.
ㅇ 특징: 센서(Fusion), 컴퓨터 비전, 경로 계획, 제어 시스템 등을 통합. 시뮬레이션과 실제 도로 데이터 병행 학습.
ㅇ 적합한 경우: 도로 환경 시뮬레이션이 가능하고, 안전성과 법적 규제가 충족되는 상황.
ㅇ 시험 함정: 자율주행이 항상 강화학습만 사용하는 것으로 오해. 실제로는 규칙 기반, 지도학습, 모방학습 등과 혼합 사용.
ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “자율주행 강화학습은 시뮬레이터를 활용하여 안전하게 정책을 학습할 수 있다.”
– X: “자율주행은 반드시 실도로에서만 강화학습을 수행해야 한다.”
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