알파고 제로(AlphaGo Zero)는 어떻게 학습하는가? 알파고 리(AlphaGo Lee)와 학습방식 비교

알파고 제로(AlphaGo Zero)는 2017년 구글 딥마인드(DeepMind)가 개발한 인공지능 프로그램입니다. 알파고 제로는 바둑을 두고 스스로 학습하여 인간 수준 이상의 수준을 보여주었습니다.

기존의 알파고(AlphaGo Lee)는 인간 전문가들이 바둑의 기존 전략을 학습한 데이터를 이용하여 학습하였지만, 알파고 제로는 아무런 인간 지식 없이 스스로 게임을 하며 스스로 학습합니다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 신경망을 사용하였으며, 이를 통해 바둑 게임에서 이기는 방법을 스스로 학습하였습니다.

알파고 제로의 기술은 바둑 뿐 아니라 다른 게임에서도 활용될 수 있으며, 이를 통해 인공지능의 발전에 큰 기여를 하였습니다.

알파고 제로의 학습원리와 응용 사례를 알아보겠습니다.

AlphaGo Zero Image by Midjourney

 

 

알파고 제로의 학습원리는 무엇인가

알파고 제로는 스스로 학습하는 딥러닝 알고리즘인 "강화학습"을 사용합니다. 강화학습은 에이전트(agent)가 환경(environment)과 상호작용하며 보상(reward)을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법입니다.

알파고 제로는 바둑 게임에서 상대방을 이기는 것을 최종 목표로 두고 학습합니다. 먼저 알파고 제로는 아무런 지식 없이 무작위로 바둑을 둡니다. 그 후 이긴 경우 보상을 받고, 지는 경우에는 보상이 없습니다. 이렇게 학습을 반복하면서 알파고 제로는 이기는 방법을 스스로 발견하고, 점점 더 강력한 전략을 습득합니다.

알파고 제로는 이러한 학습 과정에서 딥러닝 알고리즘인 신경망을 사용합니다. 이 신경망은 바둑판 상태를 입력값으로 받아서 다음 수를 예측하고, 예측한 수의 보상을 계산합니다. 이를 통해 알파고 제로는 상황별로 다른 수를 둘 수 있게 되며, 이를 통해 전략적인 선택을 할 수 있습니다.

또한 알파고 제로는 자가대국(self-play) 방법을 사용하여 학습합니다. 이는 알파고 제로 자신이 둔 수와 상대방이 둔 수를 기록하고, 이를 다시 학습 데이터로 사용하여 스스로를 학습하는 것입니다. 이를 통해 알파고 제로는 자신이 발견한 전략을 보완하고, 새로운 전략을 발견할 수 있게 됩니다.

'알파고 제로'의 학습 방식은 인간의 학습 방식과 유사합니다. 이는 사람들이 이해하기 쉽고, 더 나은 인공지능을 개발하기 위한 연구에도 큰 도움이 됩니다. 따라서 '알파고 제로'는 인공지능 분야에서의 중요한 상징이 되었으며, 앞으로도 더 많은 기술 발전을 이끌어낼 것입니다.

 

Deep learning  Image by Midjourney

 

딥러닝 강화학습 신경망

딥러닝 강화학습 신경망(Deep Reinforcement Learning Neural Network)은 강화학습(Reinforcement Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 기술을 결합한 것입니다.

강화학습은 에이전트(Agent)라는 주체가 환경(Environment)과 상호작용하며 보상(Reward)을 최대화하기 위해 행동(Action)을 선택하는 기술입니다. 이때, 에이전트가 어떤 행동을 선택할지 결정하는 함수를 가치함수(Value Function)라고 합니다.

딥러닝 강화학습 신경망은 이러한 가치함수를 딥러닝 신경망으로 구성하여 학습하는 방식입니다. 즉, 신경망을 사용하여 상태(State)와 행동을 입력받아 해당 상태에서의 가치를 출력하도록 학습합니다. 이렇게 학습된 가치함수는 에이전트가 최적의 행동을 선택할 수 있도록 도와줍니다.

딥러닝 강화학습 신경망은 주로 게임이나 로봇 제어 등에서 사용됩니다. 예를 들어, 게임에서는 에이전트가 게임 화면을 입력받아 현재 상태를 인식하고, 신경망을 사용하여 다음 행동을 결정합니다. 이러한 방식으로 학습을 진행하면, 에이전트는 게임에서 승리하는 전략을 학습할 수 있습니다.

딥러닝 강화학습 신경망은 인공지능 분야에서 중요한 기술 중 하나입니다. 이 기술은 더욱 발전하여, 자율 주행 차량, 로봇 제어, 게임 AI 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 예상됩니다.

 

<딥러닝 강화학습 신경망은 상태, 행동, 보상을 입력받아 가치를 출력하는 과정>

• 에이전트는 현재 상태를 입력받아 행동을 선택합니다.
• 환경은 에이전트의 행동에 따라 새로운 상태와 보상을 반환합니다.
• 신경망은 상태와 행동을 입력받아 해당 상태에서의 가치를 출력합니다.
• 가치는 보상을 포함한 미래의 보상을 고려하여 계산됩니다.
• 출력된 가치를 이용하여 에이전트는 최적의 행동을 선택합니다.
• 선택된 행동에 대한 결과는 환경으로부터 반환되어, 에이전트는 다시 상태를 입력받아 새로운 행동을 선택합니다.
• 이러한 과정을 반복하면서, 에이전트는 보상을 최대화하는 전략을 학습합니다.

 

알파고 리와 알파고 제로의 학습방식 비교

AlphaGo Lee와 AlphaGo Zero는 모두 딥마인드가 바둑 보드 게임을 하기 위해 개발한 인공 지능 프로그램입니다. 그러나 두 프로그램은 학습 접근 방식이 크게 다릅니다.

AlphaGo Lee는 신경망을 훈련하기 위해 지도 학습과 강화 학습의 조합에 의존했습니다. 감독 학습에서 프로그램은 인간 게임의 대규모 데이터 세트에 대해 훈련되어 전문 플레이어로부터 학습할 수 있습니다. 시행착오를 통해 프로그램의 게임 플레이를 더욱 개선하기 위해 강화 학습을 사용했으며, 프로그램은 좋은 움직임에 대해 보상을 받고 나쁜 움직임에 대해 벌점을 받았습니다. Monte Carlo Tree Search는 AlphaGo Lee가 다양한 가능한 수를 평가하고 최상의 수를 선택하는 데에도 사용되었습니다.

반면 AlphaGo Zero는 감독 학습을 사용하지 않았습니다. 대신 신경망을 훈련하기 위해 강화 학습에만 의존했습니다. 이 프로그램은 처음에 임의로 생성된 가중치로 초기화된 다음 자체적으로 재생되며 자체 재생을 통해 지속적으로 학습하고 개선됩니다. 이 과정을 통해 AlphaGo Zero는 초인적인 성능을 달성하고 감독 학습에 의존했던 이전 버전의 AlphaGo Lee를 물리칠 수 있었습니다.

전반적으로 AlphaGo Lee와 AlphaGo Zero는 모두 강화 학습 및 Monte Carlo Tree Search와 같은 유사한 기술을 사용했지만 AlphaGo Zero에서는 감독 학습을 제거하여 보다 능률적이고 효과적인 학습 프로세스를 허용하여 궁극적으로 더 나은 게임 플레이와 더 인상적인 결과로 이어졌습니다.

< AlphaGo Lee와 AlphaGo Zero의 학습 접근 방식 비교표>

학습접근	알파고 리 AlphaGo Lee	알파고 제로 AlphaGo Zero
감독 학습 Supervised Learning	예	아니오
강화 학습 Reinforcement Learning	예	예
몬테카를로 트리 검색 Monte Carlo Tree Search	예	예
셀프 플레이 Self-Play	아니요	예

참고1: AlphaGo Lee는 신경망을 훈련하기 위해 지도 학습에 의존했으며 강화 학습과 Monte Carlo Tree Search도 통합했습니다. 반면 알파고 제로는 지도 학습을 전혀 사용하지 않고 강화 학습과 몬테카를로 트리 탐색에만 의존했으며, 셀프 플레이를 통해 초인적인 성능을 달성할 수 있었습니다.

참고2. 감독 학습 Supervised Learning 이란 ?
감독 기계 학습이라고도 하며,  기계 학습  및  인공 지능 의 하위 범주입니다 . 데이터를 분류하거나 결과를 정확하게 예측하는 알고리즘을 훈련하기 위해 레이블이 지정된 데이터 세트를 사용하는 것으로 정의됩니다. 입력 데이터가 모델에 입력되면 교차 유효성 검사 프로세스의 일부로 발생하는 모델이 적절하게 맞춰질 때까지 가중치를 조정합니다. 감독 학습은 조직이 받은 편지함과 별도의 폴더에서 스팸을 분류하는 것과 같이 다양한 실제 문제를 대규모로 해결하는 데 도움이 됩니다.

참고3. 몬테카를로 트리 검색 MCTS(Monte Carlo Tree Search)는 인공 지능에서 게임 플레이, 계획 및 최적화를 비롯한 다양한 작업에 사용되는 알고리즘입니다. MCTS는 현재 상태에서 당면한 게임이나 문제를 시뮬레이션하고 평가 기능을 기반으로 작업을 선택하고 시뮬레이션 결과로 트리를 업데이트하여 검색 트리를 구축합니다. MCTS는 분기 요인이 높은 문제에 특히 유용하며 조합 폭발에 얽매이지 않고 가능한 조치 및 결과의 공간을 효율적으로 탐색할 수 있습니다. MCTS는 지금까지 발견된 가장 유망한 작업을 활용하면서 새로운 가능성을 탐색함으로써 탐색과 착취의 균형을 맞출 수 있습니다. MCTS는 현대 인공 지능 연구의 초석이 된 다재다능하고 효과적인 알고리즘입니다.

 

알파고 제로의 응용 사례

이 프로그램은 인간들이 연구하고 개발한 기존의 전략보다 훨씬 뛰어난 전략을 학습하고 적용함으로써 게임에서의 승리 확률을 높일 수 있습니다. 이러한 기술은 미래에는 다양한 분야에서 활용될 것으로 예상되며, 예를 들어 투자 분야에서 투자의 불확실성을 줄이거나, 의료 분야에서 질병 진단에 대한 정확성을 높이는 데 사용될 수 있습니다. 따라서 '알파고 제로'와 같은 인공지능 기술은 우리의 삶을 더욱 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

알파고 제로의 응용 사례는 다양합니다. 여기에는 몇 가지 예시가 있습니다.

1. 게임 분야: 알파고 제로의 가장 대표적인 응용 사례는 바둑 게임에서의 성능 향상입니다. 이를 통해 알파고 제로는 기존의 바둑 AI 기술을 뛰어넘어, 인간의 대국에서도 승리할 수 있게 되었습니다. 또한 알파고 제로는 체스, 고전 보드 게임 등 다른 게임 분야에서도 성능을 보이고 있습니다.
2. 과학 연구 분야: 알파고 제로는 과학 연구 분야에서도 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 단백질 접힘 문제와 같은 복잡한 문제를 해결하는 데에도 알파고 제로의 기술이 활용될 수 있습니다.
3. 경영 분야: 알파고 제로는 경영 분야에서도 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 제품의 설계나 마케팅 전략 등을 개발하는 데에 알파고 제로의 기술을 활용할 수 있습니다.
4. 로봇 제어 분야: 알파고 제로는 로봇 제어 분야에서도 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 로봇이 스스로 학습하여 복잡한 작업을 수행하도록 할 수 있습니다.

알파고 제로의 응용 사례는 이 외에도 다양합니다. 알파고 제로의 기술은 인공지능 분야에서 매우 중요한 역할을 하며, 앞으로 더 많은 분야에서 응용될 것으로 예상됩니다.

 

AlphaGo Zero가 AI 연구에 미치는 영향

AI 연구에 미치는 영향 AlphaGo Zero의 성공은 AI 연구 분야에 상당한 영향을 미쳤습니다. 진정으로 놀라운 결과를 달성하는 데 기계 학습 및 강화 학습의 힘을 보여주었습니다. 또한 바둑과 같은 복잡한 문제도 이러한 기술을 사용하여 효과적으로 해결할 수 있음을 보여주었습니다. 이것은 연구의 새로운 길을 열었고 AI로 가능한 것의 경계를 넓히는 것을 목표로 하는 수많은 새로운 프로젝트에 영감을 주었습니다.

 

결론

AlphaGo Zero는 AI 분야의 진정한 돌파구입니다. 셀프 플레이와 고급 기계 학습 기술만을 사용하여 바둑 게임에서 초인적인 성능을 달성하는 능력은 AI의 힘에 대한 증거입니다. 또한 새로운 연구에 영감을 주고 AI의 미래를 위한 새로운 가능성을 열었습니다. 인상적인 성능과 획기적인 학습 접근 방식을 갖춘 AlphaGo Zero는 앞으로도 AI 역사에서 중요한 이정표로 남을 것입니다.