알파고 개발자, AI 다음 10년을 이끌 기술로 왜 강화학습 강조하나

딥러닝이 주도하는 지금의 인공지능(AI) 기술을 이끌 차세대 키워드는 무엇일까?이세돌을 누른 바둑 인공지능 알파고 개발자인 데미스 하사비스 딥마인드 대표는 강화학습을 차세대 기술 키워드로 꼽는다. 

'로봇의 부상' 저자 마틴 포드가 전세계적으로 유명한 AI 전문가들과 AI에 대한 다양한 주제로 대담한 내용을 정리한 책 AI마인드에 따르면 하사비스 대표는 딥러닝의 다음 10년은 강화학습의 발전을 주목해야 한다고 강조한다.

현재 딥러닝 기술은 지도학습 중심이다. 

하사비스는 딥러닝이 기술을 키우기 위해서는 다른 기술과 결합해야 하며, 그 핵심은 강화학습이 될 것이라는 입장이다.

앞으로는 그럴거에요. 제 생각에는 그 기술 자체로 상당히 강력하지만 규모를 키우기 위해서는 다른 것들과 결합시켜야 합니다. 강화학습은 오래전부터 연구되어 왔지만 적용 범위를 확장할 수 있는 부분이 상당히 어렵기 때문에 아주 작은 쉬운 문제들을 푸는데만 사용되어 왔죠. 우리는 아타리 게임에서 딥러닝을 활용해 화면의 정보와 환경들을 처리했어요. 그러니 강화학습이 잘 적용되었고 10년전만 해도 불가능하다고 여겨졌던 많은 것들이 해결됐습니다. 알파고와 DQN에서 다루었던 문제들 말이죠.

우리가 왜 그렇게 자신있게 말할 수 있는지 생각해보면 향후 몇년 동안 딥러닝 만큼 강화학습이 많이 발전할 것 같기 때문입니다. 강화학습을 진지하게 연구하는 곳은 딥마인드가 거의 유일한데요, 신경 과학 입장에서 보면 인간은 어떤 것을 배울때 시각차 학습이라 불리는 강화학습의 한 형태와 같은 메커니즘으로 학습한다고 합니다. 인간의 두뇌에서는 도파민 시스템이 이를 작동시켜요.

도파민 뉴런은 뇌에서 예측한 오류를 추적하고 그 보상 신호에 따라 시냅스를 강화시킵니다. 두되는 이런 원리를 따라 작동하며 이것만이 일반 인공지능을 실현할 해결책이라고 생각합니다. 그래서 신경과학쪽을 아주 유심히 보고 있죠. 뭐 유일한 해결책은 아닐 수 있겠지만 생물학적 영감에서 얻은 강화학습은 스케일만 키울 수 있다면 충분히 일반 인공지능을 실현할 수 있는 방법이 될 것이라고 생각합니다. 물론 아직 풀리지 않은 부분들과 기술적으로 어려운 부분들이 상당히 많지만요.

아직까지 강화학습은 범용적으로 쓰기에는 한계가 있다는 평가가 많다. 이와 관련해 하사비스는 지금은 한계가 많다는 것을 인정하면서도 신경과학과 결합한다면 큰 발전이 가능하다고 강조한다.

강화학습은 더 넓은 범위로 확장해야 하는 문제가 있습니다 우리의 두뇌는 그렇게 하니까요. 그런데 두뇌가 강화학습의 메커니즘을 사용한다는 것을 몰랐다면 강화학습의 한계점을 개선해야할 필요를 느꼈을까요? 이렇게 집중해야할 부분을 좁히는게 그만큼 중요한데, 신경과학을 무시하는 대부분의 사람들은 이점을 간과하는 것 같습니다. 신경과학에 기반을 두고 인공지능을 개발하는 것이 두뇌에 관한 복잡한 문제를 잘 풀수 있는 최적의 방법이라고 믿습니다. 신경과학을 바탕으로 인간의 두뇌에 버금가는 독특한 특성들을 가진 인공지능 시스템을 만들 수 있을거에요. 의식, 창의력, 꿈과 같은 신비를 밝혀낼수도 있겠죠.

강화학습 외에 하사비스가 강조한 기술을 비지도학습과 전이학습이다.

비지도학습은 대단히 중요한데, 이부분에 대한 연구도 계속하고 있습니다. 여기서 한가지 질문드려 볼게요. 더 나아지겠다는 내재적 동기가 한가지 보상으로 작용하고 그게 비지도학습을 이끄는 것이라고 볼수 있지 않을까요? 정보를 습득한다고 해봅시다. 정보를 습득하는 것은 사람의 뇌에게 내재적인 보상을 준다고 할수 있지 않을까요?

전이학습에 대해서는 이렇게 설명한다.

전이학습이란 한 영역에서 적용되는 지식이 전혀 보지 못한 다른 영역에서도 유용하게 적용될 수 있는 것을 말합니다. 저에게 새로운 일을 주면 비슷한 일, 구조적으로 유사해 보이는 것의 개념들을 차용해 바로 처리할 수 있는 것처럼 말이죠. 반면 컴퓨터는 많은 데이터가 필요하므로, 그런 일들을 상당히 못합니다. 반드시 개선해야할 점이죠.

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