인공지능 강화학습의 주요 요소인 에이전트, 환경, 보상에 대해 알아보기

인공지능에서 강화학습은 복잡한 문제를 해결하기 위해 매우 효과적인 방법으로 자리 잡고 있습니다.

강화학습의 성공적인 구현은 에이전트, 환경, 그리고 보상이라는 세 가지 주요 요소를 잘 이해하고 활용하는 데 달려 있습니다. 이번 글에서는 강화학습의 핵심 구성 요소인 에이전트, 환경, 보상에 대해 알아보겠습니다.

목 차

1. 에이전트

2. 환경

3. 보상

1. 에이전트 (Agent)

강화학습에서 에이전트(Agent)는 학습을 수행하고 행동을 결정하는 주체입니다. 에이전트는 환경과 상호작용하며 다음 두 가지 주요 작업을 수행합니다:

⦁ 행동(Action): 환경 내에서 특정 상태에서 수행하는 결정

⦁ 학습(Learning): 보상을 바탕으로 최적의 행동을 점진적으로 찾아가는

과정

에이전트의 주요 목표는 주어진 환경에서 **보상을 최대화하는 정책(Policy)을 학습하는 것입니다. 이를 위해 에이전트는 상태를 평가하고 최적의 행동을 선택하는 과정을 반복합니다.

에이전트는 마치 로봇의 두뇌처럼 작동하며, 자율주행차, 게임 AI, 로봇 팔 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다. 예를 들어, 자율주행차의 에이전트는 도로 상황에 따라 적절한 운전 동작(가속, 감속, 회전 등)을 결정합니다.

강화학습에서 환경(Environment)은 에이전트가 상호작용하는 외부 세계를 의미합니다. 환경은 다음 두 가지 주요 기능을 수행합니다:

⦁ 상태(State): 에이전트에게 현재 상황을 전달

⦁ 보상(Reward): 에이전트의 행동 결과를 평가

⦁ 상태(State): 환경의 현재 상태를 나타내는 정보

⦁ 전환 규칙(Transition Rule): 에이전트의 행동에 따라 상태가 변화하는 방식

환경은 에이전트와의 상호작용을 통해 학습의 방향성을 제공합니다. 예를 들어, 자율주행차의 환경은 도로, 신호등, 다른 차량 등으로 구성되며, 에이전트의 행동에 따라 상태와 보상이 변화합니다.

강화학습에서 환경은 크게 정적 환경과 동적 환경으로 구분됩니다:

⦁ 정적 환경(Static Environment): 외부 요인이 변하지 않는 환경

⦁ 동적 환경(Dynamic Environment): 시간이 지남에 따라 변하는 환경

보상(Reward)은 에이전트의 행동 결과를 평가하는 피드백입니다. 보상은 숫자로 표현되며, 긍정적인 보상은 행동을 강화하고, 부정적인 보상은 행동을 억제합니다.

보상은 에이전트가 최적의 정책을 학습하도록 유도하는 주요 동기입니다. 예를 들어, 게임에서 점수를 얻는 행동은 긍정적인 보상으로 간주됩니다. 반면, 자율주행차가 교통사고를 낸다면 이는 부정적인 보상으로 평가됩니다.

보상 설계의 중요성

보상 체계는 에이전트의 학습 성과에 큰 영향을 미칩니다. 잘못된 보상 설계는 에이전트가 비효율적이거나

잘못된 행동을 학습하도록 만들 수 있습니다.

⦁ 즉각적 보상(Immediate Reward): 행동 직후에 제공되는 보상

⦁ 지연 보상(Delayed Reward): 행동의 결과가 시간이 지나고 나타나는 보상

⦁ 게임 AI: 점수나 승리 여부

⦁ 로봇 공학: 작업 성공 여부 또는 에너지 소비량

⦁ 추천 시스템: 사용자가 추천한 제품을 구매했는지 여부