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“알파고를 만든” 강화 학습 이해하기 – ITWorld Korea
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알파고 강화학습 원리
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아이티랩 – 알파고(AlphaGo) 탄생의 비밀 ‘강화학습 기반 인공지능이란?’
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‘알파고를 만든’ 강화 학습 이해하기 – CIO Korea
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6년전 세상을 놀라게했던 바둑 인공지능 알파고! 강화학습으로 완벽에 이르다😮 – DACON
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알파고 이세돌 이길 수 있었던 강화학습 살펴보자 : 네이버 블로그
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머신러닝의 꽃, 강화학습
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알파 고 강화 학습 | [쉽게 읽는 강화학습 논문] 알파고 논문리뷰 1편 134 개의 자세한 답변
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알파고 승리 이끈 강화학습, 로봇·자율주행서 재조명 – IT조선 > 기업 > 종합
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알파 고 강화 학습
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알파고 강화학습 원리
강화학습은 인공지능이 사용할 수 있는 최고의 정책을 찾아내는 방법입니다.
어떻게 행동하는게 가장 좋은 것인지 사람이 컴퓨터에게 직접 알려주지 않아도, 컴퓨터가 직접 시행착오를 겪으며 가장 좋은 정책을 찾아내는 것입니다.
강화학습에는 Agent(에이전트), State(상태), Action(행동), Reward(보상), Environment(환경), policy(정책)와 같은 개념들이 존재합니다.
알파고에 이러한 개념들을 연결지어보면,
Agent(에이전트)는 알파고
State(상태)는 바둑판 상황
Action(행동)은 수를 두는 것
Reward(보상)은 경기의 승/패 결과
Environment(환경)는 바둑의 규칙
Policy(정책)는 알파고의 정책 네트워크
알파고의 정책 네트워크는 다음에 둘 수 있는 수들의 확률을 추천해줍니다. 높은 확률을 가진 수일수록 알파고는 판단과정에 더 큰 비중을 둡니다.
(바둑판을 입력으로 넣으면 어디가 좋을지 확률을 알려준다)
알파고에서 강화학습을 진행할 때, 수많은 경기를 하며 시행착오를 겪습니다. 강화학습 알고리즘은 경기에서 얻은 시행착오를 기반으로 정책 네트워크가 알려주는 확률을 조정합니다. 조정된 확률은 다음 번 경기에 알파고가 더 똑똑하게 움직일 수 있게 해 줍니다.
REINFORCE 알고리즘 알파고에서는 REINFORCE 알고리즘에 기반하여 시행착오와 정책 네트워크의 확률을 조정하는 과정을 진행합니다.
먼저 policy network(정책 네트워크)의 추천에 기반하여 승패가 확정되는 State인 Terminal State까지 자가대전을 진행합니다. 자가대전의 결과로 각 수를 두는 시점 time step t에 해당하는 State, Action, Reward를 얻게 됩니다.
이제 위에서 얻어낸 State, Action, Reward 정보를 바탕으로 정책 네트워크(policy)를 수정할 차례입니다. policy가 뉴럴 네트워크로 만들어져 있어 직관적으로 policy를 업데이트 할 수 없기에, 어떤 방식으로 업데이트를 해야 하는지에 대한 이론이 REINFORCE알고리즘입니다.
해당 알고리즘에서는 policy의 가치를 expectation하는 objective function을 정의하고 objective function의 gradient를 계산하는 수식을 전개하여 정리합니다. ( 해당 알고리즘에서는 policy의 가치를 expectation하는 objective function을 정의하고 objective function의 gradient를 계산하는 수식을 전개하여 정리합니다. ( 참고자료
그 결과로 각 time step t에 해당하는 State, Action, Reward만 있다면 objective function의 gradient를 간단하게 구할 수 있는 수식이 구성되며, 이를 기반으로 policy network를 업데이트하는 것입니다. (a,s,z는 각각 action, state, reward에 해당한다) (알파고에 적용된 수식이며 학습을 용이하게 하기 위한 최적화 기법이 적용되어 있음.)
위처럼 자가대전 진행과 REINFORCE알고리즘 실행을 통해 policy network를 강화하고, 강화된 policy network로 자가대전을 하는 구조를 계속 반복합니다. 계속 반복하면 policy network의 능력이 점진적으로 향상되며 결국 강력한 policy network로 수렴하게 됩니다. 이렇게 알파고는 강력한 바둑 실력을 가질 수 있게 됩니다.
글을 마치며 실제로 이런 기법을 구현할 때에는 이상적으로 동작하지 않는 경우가 많기 때문에 여러 가지 추가적인 기법들이 적용되는 편입니다. 알파고에서 자가대전을 할때는 온전히 자기 자신과 대결하는 것이 아니라, 이전 단계의 좀 더 약한 정책 네트워크들과 대결하는 전략을 사용하기도 했습니다. 알파고는 이세돌 선수에게 4승을 거둘 만큼 강력했지만, 100% 완벽하지 않았습니다. 이세돌 선수와의 4국에서 패배하면서 완전하지 않음을 보여주었습니다. 알파고 제로에서는 알파고의 REINFORCE알고리즘이 아니라 다른 알고리즘이 적용되었습니다. 그 때문에 더욱 강력해졌으며, 알파고가 가지고 있는 몇가지 문제점들을 해결할 수 있게 되었습니다. 참고자료:
https://talkingaboutme.tistory.com/entry/RL-Policy-Gradient-Algorithms
https://dnddnjs.gitbooks.io/rl/content/monte-carlo_policy_gradient__reinforce.html
Simple Statistical Gradient-Following Algorithms for Connectionist Reinforcement Learning (REINFORCE)
Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation
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알파고에서는 REINFORCE 알고리즘에 기반하여 시행착오와 정책 네트워크의 확률을 조정하는 과정을 진행합니다.
에 해당합니다.인공지능이 행동을 할 때는 정책의 도움을 받습니다. 정책은 인공지능이 다음 행동을 선택할 때 어떤 행동이 좋을 지 추천을 해주는 역할을 합니다.
알파고(AlphaGo) 탄생의 비밀 ‘강화학습 기반 인공지능이란?’
2012년을 시작으로 본격화된 딥러닝의 발전은, 2016년을 기점으로 전환점을 맞이했습니다. 딥러닝의 가장 큰 한계였던 깊이(Depth) 의 문제가 해결되며 시각•청각 지능에 대해서는 Human-level 혹은 그 이상의 인공지능이 구현되고 있는데요.
과거 인공 신경망 구현에 있어 알고리즘, 컴퓨팅, 데이터의 한계로 인해 얕은 신경망(Shallow Net)에 그쳤던 딥러닝이 이제는 깊이(Depth)의 한계를 극복했다고 말할 수 있습니다. 알파고의 출현을 시작으로, 2016년 초까지 진행되었던 딥러닝의 깊이(Deep) 경쟁은 이제 학습(Learning)의 경쟁으로 전환되고 있습니다.
l 딥러닝의 경쟁 핵심 변화
강화학습 기반의 인공지능 학습 과정은 과거의 방식과 전혀 다릅니다. 기존 기계학습 기반의 인공지능은 목표 달성 과정을 인간(전문가)이 일일이 모델링하고 구현해야 했습니다. 또한 환경, 목표가 달라지면, 모델을 매번 변경하거나 모델을 전혀 새롭게 설계해야 했는데요. 하지만 강화학습 방법은 인공지능이 스스로 현재의 환경을 인식하고 행동하며 목표를 달성해 나갈 수 있습니다.
게다가 이러한 방식은 범용적으로 활용 가능해, 새로운 환경에서 학습만 반복하게 되면 하나의 알고리즘을 가지고 매우 다양한 환경에 적용 가능한 인공지능을 구현해 낼 수 있는데요.
구글은 이러한 강화학습의 폭발적인 잠재력을 매우 빨리 인지하고, 2014년에 딥마인드를 약 4,500억 원에 인수했습니다. 당시만 해도 딥마인드가 보유한 핵심 기술은 인공지능이 반복 학습을 통해 주어진 목적을 달성하는 방법을 스스로 깨우치게 하는 강화학습 알고리즘이 전부였는데요. 이후 딥마인드는 더욱 고도화된 강화학습 알고리즘을 통해 1년 만에 알파고를(AlphaGo)를 구현해냈습니다.
물론 기본적인 이론들은 매우 오래전부터 제안됐었지만, 딥마인드는 그것을 실제 구현해 내고 인간 수준 혹은 그 이상의 성능으로 검증해냈습니다. 강화학습에 딥러닝을 접목한 ‘Deep Reinforcement Learning’ 을 개발하면서 게임 환경에서 인공지능을 먼저 구현한 것입니다.
이 알고리즘은 인공지능이 처한 환경에서 달성하고자 하는 목표와 각 과정에 보상(Reward) 값만 정해지게 되면, 인공지능이 스스로 보상을 최대로 받으며 목표를 달성하는 방법을 깨우칩니다. 딥마인드가 초기 강화학습 구현하며 검증을 위해 공개한 영상 에서는 학습 초기 과정에서는 게임을 전혀 진행하지 못하지만, 수 시간에 걸친 시행착오를 통해 인간 수준 이상으로 게임을 능숙하게 진행하는 것을 볼 수 있습니다.
아래의 그림처럼, 매 순간 인공지능은 자신이 처한 환경과 행동 가능한 옵션들을 인지하고 각 행동에 대해 정량화된 보상 값을 최고로 달성할 수 있는 행동을 반복적으로 선택하며 최종 목적을 달성해 나갑니다. 알파고의 경우도 수를 둘 때마다 다양한 착점 중 가장 승률이 높을 것으로 계산된 수를 선택하며 바둑을 진행하는 것이며, 매일 128만 번 에 이르는 반복 학습을 통해 바둑을 두는 과정을 깨우쳐 나간 것입니다.
l ‘강화학습 기반의 인공지능’ 스스로 최선의 방법을 선택함
알파고를 시작으로 강화학습에 대한 연구가 활발히 진행되며, 2016년 이후 빠르게 발전하고 있습니다. 이를 가능하게 한데에는 딥마인드, OpenAI와 같은 선행 연구 기관들이 공개한 오픈소스의 역할이 컸습니다. 인공지능 연구자들은 자신들이 개발한 강화학습 알고리즘을 실험하고 검증하기 위한 환경이 필요한데요. 알고리즘 검증을 위해 매번 게임 자체를 개발할 수는 없기 때문입니다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 OpenAI는 자신들의 연구결과물을 모두 공개하고 있습니다.
OpenAI는 약 200개 이상의 게임 환경을 오픈소스로 공개 하고 있습니다. Tensorflow, Theano등과 같이 인공지능 구현에 주로 사용되는 개발 환경과 연동되기 때문에, 강화학습 개발자와 연구자들은 단 몇 줄의 코드만 사용하면 다양한 환경에서 자신의 알고리즘을 테스트 하는 것이 가능해졌습니다.
연구자들이 자신이 구현한 인공지능을 동일한 환경에서 성능을 검증하고 경쟁하는 것이 가능해진 것입니다. 이러한 경쟁의 결과로 강화학습 분야의 연구 논문은 매우 빠르게 발표되고 있습니다.
l 오픈소스 환경에 기반한 강화학습 알고리즘의 진화
하루가 다르게 진화하고 있는 강화학습 분야의 연구는 이제 현실 세계의 문제해결을 위해 한 단계 더 발전해가고 있습니다. 단순한 2차원 공간을 넘어 3차원 공간에서 문제를 해결하거나, 로봇과 같이 다수의 기계 부품들이 물리적 조합으로 구동되는 환경에서 강화학습을 적용하려는 시도들이 최근 잇따르고 있습니다.
아직은 Google, UC Berkeley, MIT Robotics 등 소수의 선행 연구소들을 중심으로 강화학습에 대한 연구가 이루어 지고 있지만, 향후 빠르게 발전되어 현실 세계의 문제에 적용 시 인공지능이 인간의 능력을 초월하는 수준으로 구현되는 시기가 매우 앞당겨질 것으로 전망됩니다.
글 | 이승훈 책임연구원([email protected]) | LG경제연구원
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알파고 이세돌 이길 수 있었던 강화학습 살펴보자
앞서 언급했듯이 강화 학습에는 환경과 상호작용하는 에이전트가 사용됩니다. 환경에는 다수의 상태 변수가 존재할 수 있습니다. 에이전트는 정책에 따라 행위를 수행하며, 이 정책은 환경의 상태를 변경시킬 수 있습니다. 환경 또는 학습 알고리즘은 에이전트 보상 또는 벌칙을 전송해 강화를 실현합니다. 이것이 정책을 수정할 수 있고 정책의 수정이 곧 학습을 형성합니다. 배경을 설명하자면 이는 1950년대 초반 리처드 벨만이 연구한 시나리오입니다. 벨만은 최적 제어 및 마르코프 결정 프로세스 문제를 해결하기 위한 동적 프로그래밍(Dynamic programming)을 개발했습니다. 동적 프로그래밍은 다양한 애플리케이션을 위한 많은 중요한 알고리즘의 핵심이며 벨만 방정식은 강화 학습에서 중요한 부분을 차지합니다. 보상은 즉각 좋은 것을 나타내고 있습니다. 반면 가치는 장기적으로 좋은 것을 가리킵니다. 일반적으로 상태의 가치는 미래 보상의 예상된 합계인데요. 행위 선택(정책)은 즉각적인 보상이 아닌 장기적 가치를 기반으로 계산되어야 합니다.
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