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강화 학습과 뉴럴 네트워크에 의한 지능의 창의적 개발

전문가 제언: ○ 인공신경망(neural network)은 생물학적 신경망을 모방한 모형으로서 망구조로 연결된 인공 뉴런(artificial neuron)이라고 불리는 다수의 처리단위를 이용해서 다량의 정보를 병렬적으로 처리하는 최근의 인공지능(AI: Artificial Intelligence) 기술이다. 뉴럴 네트워크의 병렬처리 설계는 동시에 수많은 요인들을 고려함으로써 많은 변수를 가진 문제를 분석함에 있어서 탁월한 성능을 발휘하도록 만든다.

○ 사람들이 경험을 통해 일반화에 익숙한 반면에 컴퓨터는 일반적으로 지속적인 명령어를 처리하는데 뛰어나다고 할 수 있다. 뉴럴 네트워크는 이러한 컴퓨터와 인간과의 차이를 인간 두뇌의 뉴럴 연결고리를 디지털 컴퓨터 상에서 모델링함으로써 연결해 주는 역할을 수행한다.

○ 인간의 뇌는 수백억에서 1천억이라고 하는 뉴런에 의해 이루어지는 초병렬 시스템이며, 매우 유연하게 변화하는 시스템이기도 하다. 한편 뇌가 생성하는 우리들의 의식은 연속적이며, 또한 언어적인 표현을 하기 때문에 뇌와 같은 병렬적이면서 유연하게 변화해 가는 것을 표현하고 이해하기가 어렵다. 그래서 기능 모듈이라는 개념을 도입하여 연속적으로 흐름을 쫓아갈 수 있는 레벨까지 정보량을 떨어뜨려 이를 언어적으로 표현하여 이해를 촉구하고, 로봇의 처리를 구성할 때 이를 연속적으로 배치하게 된다.

○ 뉴럴 네트워크는 인간의 뇌를 모방한 네트워크로서 신경세포 혹은 그 결합의 모양을 조사하여 얻은 아이디어를 사용해서 새로운 병렬처리 방법을 연구하는 시도이다. 뉴런을 모방한 처리요소를 네트워크상에 접속하여 그것을 패턴 인식이나 신호처리, 연상 메모리 등에 응용하는 움직임이 시작되고 있다.

○ 로봇에 대한 모방 기능 연구를 위한 인공지능 실현수법으로서 뉴럴 네트워크나 퍼지이론(fuzzy theory) 등과 같은 수법이 활용되고 있지만 최근 들어 SVM(Support Vector Machine) 등이 주목을 받고 있다. 이는 스스로 경험을 바탕으로 학습하는 ‘강화 학습’이라는 수법을 활용한 것이다.

저자: Katsunari Shibata
자료유형: 학술정보