리처드 서튼의 강화학습 이론: 인공지능의 자율적 진화
리처드 서튼(Richard S. Sutton)은 현대 AI의 가장 뜨거운 분야인 강화학습(Reinforcement Learning, RL)의 아버지로 불립니다. 그가 앤드류 바토(Andrew Barto)와 함께 집필한 저서 'Reinforcement Learning: An Introduction'은 인공지능 분야의 성경과도 같습니다.
이 글에서는 리처드 서튼이 정의한 강화학습의 핵심 개념부터 주요 알고리즘, 그리고 인공지능 역사에 남긴 철학적 메시지까지 심도 있게 살펴보겠습니다.
1. 강화학습이란 무엇인가? (정의와 철학)
강화학습은 머신러닝의 세 가지 주요 패러다임(지도학습, 비지도학습, 강화학습) 중 하나입니다. 리처드 서튼은 강화학습을 "시행착오(Trial and Error)를 통해 보상을 최대화하는 행동을 배우는 과정"으로 정의했습니다.
지도학습과의 결정적 차이
- 지도학습: 정답(Label)이 주어진 데이터를 통해 학습합니다.
- 강화학습: 정답이 없습니다. 오직 환경으로부터 오는 보상(Reward) 신호만을 이용해 어떤 행동이 최선이었는지를 스스로 깨닫습니다.
이것은 생명체가 세상을 배우는 방식과 매우 흡사합니다. 뜨거운 난로에 손을 댔을 때(행동) 통증(음의 보상)을 느끼고 다시는 만지지 않게 되는 과정 자체가 강화학습의 본질입니다.
2. 강화학습의 5가지 핵심 요소
서튼의 이론을 이해하려면 아래 5가지 구성 요소를 반드시 알아야 합니다.
| 요소 | 설명 |
|---|---|
| 에이전트 (Agent) | 학습 주체 (예: 로봇, 게임 캐릭터, 자율주행 알고리즘) |
| 환경 (Environment) | 에이전트가 상호작용하는 대상이자 세상 |
| 상태 (State) | 현재 에이전트가 처한 상황 (예: 체스판의 말 배치) |
| 행동 (Action) | 에이전트가 선택할 수 있는 움직임 |
| 보상 (Reward) | 행동의 결과로 주어지는 즉각적인 피드백 (수치화된 점수) |
3. 리처드 서튼 이론의 핵심 메커니즘
MDP (마르코프 결정 과정)
서튼은 강화학습 문제를 수학적으로 정의하기 위해 MDP(Markov Decision Process)를 사용합니다. 핵심은 "현재의 상태가 미래를 결정하는 데 충분한 정보를 가지고 있다"는 마르코프 특성입니다.
가치 함수 (Value Function)
보상은 즉각적이지만, 가치(Value)는 장기적입니다. 리처드 서튼은 에이전트가 단순히 당장의 1점을 쫓는 것이 아니라, 미래에 받을 모든 보상의 합을 최대화하도록 설계했습니다.
- 상태 가치 함수 V(s): 특정 상태에 있을 때 앞으로 받을 보상의 총합.
- 행동 가치 함수 Q(s, a): 특정 상태에서 특정 행동을 했을 때의 기대 가치.
벨만 방정식 (Bellman Equation)
리처드 서튼의 이론에서 가장 아름다운 수학적 도구입니다. 현재 상태의 가치와 다음 상태의 가치 사이의 관계를 재귀적으로 설명합니다.
V(s) = E[Rt+1 + γV(St+1) | St = s]
4. 주요 학습 알고리즘: TD 학습 (Temporal Difference)
리처드 서튼의 가장 큰 업적 중 하나는 시간차 학습(Temporal Difference Learning, TD)의 도입입니다.
- 몬테카를로(MC) 방법: 에피소드가 완전히 끝날 때까지 기다린 후 보상을 계산합니다.
- 다이내믹 프로그래밍(DP): 환경의 모든 모델을 알고 있어야 합니다.
- TD 학습: 에피소드가 끝나지 않아도, 다음 단계의 예측치를 이용해 현재의 예측치를 업데이트합니다. 이를 부트스트랩(Bootstrapping)이라 부릅니다.
5. 탐험(Exploration) vs 활용(Exploitation)
리처드 서튼은 학습 과정에서 매우 중요한 철학적 질문을 던집니다.
- 활용(Exploitation): 이미 알고 있는 가장 좋은 길로만 가는 것.
- 탐험(Exploration): 더 좋은 길이 있을지 모르니 새로운 시도를 해보는 것.
이 균형을 맞추기 위해 서튼은 ε-greedy 방식을 제안했습니다. 대부분의 시간은 최선의 선택을 하되, 아주 적은 확률(ε)로 무작위 행동을 섞어 새로운 가능성을 탐색합니다.
6. 리처드 서튼의 통찰: "쓴 교훈 (The Bitter Lesson)"
"인간의 사전 지식을 AI에 주입하려는 노력은 결국 실패한다. 장기적으로 승리하는 것은 계산 자원(Computation)을 활용한 범용적인 학습과 탐색 알고리즘뿐이다."
이 철학은 체스 챔피언의 기보를 배운 AI보다, 스스로 수천만 번 대국하며 학습한 알파고 제로(AlphaGo Zero)가 훨씬 강력해지는 결과로 증명되었습니다.
요약 및 결론
리처드 서튼의 강화학습 이론은 인공지능이 '수동적인 데이터 분석기'에서 '능동적인 의사결정 주체'로 거듭나게 했습니다. 보상을 향해 스스로 길을 찾는 그의 이론은 자율주행, 로봇 공학, 나아가 챗GPT와 같은 대규모 언어 모델의 인간 피드백 학습(RLHF)에도 핵심적인 역할을 하고 있습니다.
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