강화 학습
Reinforcement Learning
정답을 알려 주는 대신, 해 보고 잘하면 점수를 주는 식으로 시행착오를 거쳐 배우게 하는 방법이에요.
조금 더 자세히
AI가 어떤 행동을 하면 그 결과에 따라 보상(점수)을 받아요. 점수를 많이 받는 쪽으로 행동을 조금씩 고쳐 가며 수없이 되풀이하면, 어느새 잘하는 방법을 스스로 찾아내요. 사람이 하나하나 가르치기 어려운 일에 잘 맞아요.
2016년 이세돌 9단과의 대국에서 이긴 바둑 AI 알파고가 스스로 수없이 대국하며 실력을 키우는 데 이 방법을 썼어요. 로봇이 걷는 법을 익히거나 언어 모델이 더 좋은 답을 내도록 다듬는 데에도 쓰여요. 보상을 잘못 정하면 점수만 따는 엉뚱한 요령을 배우기도 해요.
예를 들면
강아지에게 '앉아'를 가르칠 때 잘하면 간식을 주는 것과 같아요. 강아지는 간식을 받은 행동을 점점 더 자주 하게 돼요.
왜 알아 둘 만한가요
바둑과 게임에서 사람을 넘어선 AI, 스스로 걷는 로봇 뒤에 있는 방법이에요. 로봇과 에이전트를 가르치는 소식에서 '보상', '시행착오'라는 말과 함께 자주 나와요.
이렇게도 불러요강화학습, RL