인공지능 강화학습의 개념과 기본 원리

최근 인공지능 기술이 비약적으로 발전하면서 다양한 분야에서 혁신을 불러일으키고 있습니다. 특히

강화학습(Reinforcement Learning)은 자율주행, 게임 AI, 로봇 공학 등에서 두각을 나타내며 주목받고

있습니다. 강화학습은 AI가 마치 인간처럼 시행착오를 거치며 보상을 극대화하는 방향으로 학습하는

기법입니다. 이번 글에서는 강화학습의 개념과 기본 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 정리해 보겠습니다.

강화학습

목 차

1. 강화학습의 개념

2. 강화학습의 기본 원리

 

1. 강화학습의 개념

강화학습이란 무엇인가?

강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공지능의 한 분야로, 환경과의 상호작용을 통해 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 알고리즘입니다. 사람이 자전거를 배우듯이, AI도 시행착오를 거치며 최적의 해결책을

찾아가는 것이 핵심입니다.

예를 들어, 게임 AI는 여러 번 시뮬레이션을 통해 어떤 행동이 승리에 가까워지는지 학습합니다. 여기서 AI는 다음과 같은 요소로 구성됩니다:

에이전트 (Agent): 학습하고 행동하는 주체

환경 (Environment): 에이전트가 상호작용하는 외부 세계

행동 (Action): 에이전트가 취할 수 있는 행동

보상 (Reward): 행동의 결과로 받는 점수 또는 피드백

▶ 강화학습과 인간 학습의 유사성

강화학습은 강화 이론(Reinforcement Theory)에서 착안된 학습 방법입니다. 예를 들어, 아이가 행동을 하면 그 결과로 칭찬(보상)이나 꾸중(패널티)을 받게 됩니다. 아이는 칭찬을 많이 받을 수 있는 행동을 점차

학습하게 됩니다. 이처럼 강화학습도 보상을 극대화하는 방향으로 AI가 스스로 학습을 진행합니다.

▶ 지도학습 및 비지도학습과의 차이

강화학습은 지도학습(Supervised Learning) 및 비지도학습(Unsupervised Learning)과는 다른 접근 방식을

가집니다:

지도학습: 입력과 정답 데이터가 주어지고, 이를 학습하는 방식

비지도학습: 정답이 없는 데이터를 그룹화하거나 패턴을 찾는 방식

강화학습: 정답 대신 보상을 기준으로 최적의 행동을 학습

이런 점에서 강화학습은 결과를 직접 알려주지 않아도, 스스로 탐색하고 학습하는 능력이 뛰어나다고 할 수 있습니다.

 

 

2. 강화학습의 기본 원리

▶ 마르코프 결정 과정 (MDP)

강화학습의 이론적 기초는 마르코프 결정 과정 (Markov Decision Process, MDP)에 기반을 둡니다. MDP는 상태(State), 행동(Action), 보상(Reward)의 관계를 정의한 수학적 모델로, 다음과 같은 4가지 요소로 구성됩니다:

⦁ 상태 (State, S): 에이전트가 현재 처해있는 환경의 상황

⦁ 행동 (Action, A): 에이전트가 취할 수 있는 선택

⦁ 보상 (Reward, R): 행동에 대한 결과로 주어지는 값

⦁ 정책 (Policy, π): 특정 상태에서 어떤 행동을 선택할지 결정하는 전략

에이전트는 각 상태에서 주어진 행동에 따른 보상을 기반으로 최적의 정책을 찾아내려 합니다.

▶ 가치 함수와 최적 정책

강화학습에서는 특정 행동이 얼마나 좋은지 평가하기 위해 가치 함수(Value Function)를 사용합니다.

가치 함수는 특정 상태에서 얻을 수 있는 미래 보상의 총합을 의미합니다.

Q-러닝(Q-Learning): 상태와 행동 쌍에 대해 최적의 가치를 학습하는 대표적인 강화학습 알고리즘입니다.

정책 최적화: 가치 함수를 기반으로 **최적의 정책(Optimal Policy)**을 찾습니다.

예를 들어, 게임 AI가 "오른쪽으로 이동할까? 점프할까?"를 고민할 때, Q-러닝은 각각의 행동이 가져올 미래 보상을 예측하여 가장 유리한 행동을 선택합니다.

탐험과 활용 (Exploration vs Exploitation)

강화학습에서 중요한 개념 중 하나는 탐험과 활용의 균형입니다:

탐험 (Exploration): 새로운 행동을 시도하며 더 나은 결과를 찾는 과정

활용 (Exploitation): 이미 학습한 행동 중에서 보상이 가장 높은 행동을 선택하는 과정

이 둘을 적절히 조절해야 AI가 최적의 결과를 도출할 수 있습니다. 예를 들어, 게임 AI가 새로운 전략을

시도하면서도, 이미 좋은 전략을 놓치지 않도록 학습하는 것이 중요합니다.