[강화학습] 강화학습의 어려움

강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 연구자와 개발자 모두에게 매력적인 머신러닝의 한 분야이지만, 많은 어려움을 내포하고 있습니다.

 

크레딧 할당 문제 (Credit Assignment Problem)

• 정의: 크레딧 할당 문제는 에이전트가 어떤 특정 행동을 했을 때, 그 행동이 나중에 받은 보상에 얼마나 기여했는지를 결정하는 문제입니다.

• 어려움: 여러 행동이 연속적으로 이뤄진 후에 보상이 주어지기 때문에, 어떤 특정 행동이 최종적인 보상에 큰 영향을 미쳤는지 파악하기 어렵습니다.

• 예시: 체스 게임에서, 초반에 한 수를 잘 둔 덕분에 게임 후반에 승리를 할 수 있었다고 가정해봅시다. 이 경우, 모든 수 중 어떤 수가 승리에 결정적인 영향을 미쳤는지 결정하기 어렵습니다.

 

환경의 변동성과 불확실성

• 환경 변동성은 예측할 수 없는 외부 요소로 인해 같은 행동이라도 다른 결과를 초래할 수 있다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 주식 시장에서의 거래는 시장의 변동성으로 인해 예측하기 어렵습니다.

• 환경의 부분적 관찰성 문제는 에이전트가 환경의 전체 상태를 완전히 파악하지 못하고, 제한된 정보를 가지고 행동을 결정해야 한다는 것을 뜻합니다.

• 이러한 요소들은 학습 과정을 더욱 복잡하게 만듭니다. 에이전트는 불완전한 정보를 가지고 최적의 결정을 내려야 하며, 이는 종종 잘못된 결정으로 이어질 수 있습니다.

 

차원의 저주 (Curse of Dimensionality)

• 차원의 저주란, 데이터의 차원이 증가함에 따라, 데이터 공간이 기하급수적으로 커지고, 모델이 학습해야 할 공간이 너무 넓어져서 학습이 어렵거나 불가능해지는 현상을 말합니다.

• 강화학습에서는 상태 공간(State Space)과 행동 공간(Action Space)의 크기가 커질수록 필요한 학습 데이터가 급증하여 학습이 어려워집니다.

• 예시: 로봇 팔이 다양한 물체를 잡는 상황을 강화학습으로 학습시킬 때, 로봇 팔의 가능한 모든 위치, 각도, 물체의 종류 등을 고려하면 상태공간이 엄청나게 커집니다.

• 대처 방안: 대표적인 방법으로는 차원 축소 기법, 표현 학습(Representation Learning), 그리고 기능 근사(Function Approximation) 기법이 있습니다.

 

학습의 안정성과 수렴성 문제

• 강화학습 과정에서, 사용하는 알고리즘에 따라 학습이 불안정하거나 수렴하지 않는 문제가 발생할 수 있습니다.

• 특히, 환경이 지속적으로 변하거나, 학습 파라미터가 부적절하게 설정되었을 때 이 문제가 두드러집니다.

• 대표적인 문제 상황: 이를테면, Deep Q-Networks(DQN)에서는 값 추정 오류가 축적되어 학습이 불안정해질 수 있습니다.

• 해결을 위한 접근 방법: 타깃 네트워크(target networks)와 경험 재생(replay buffers) 같은 기법을 사용하여 안정성을 높일 수 있습니다.

 

탐색 대 이용의 딜레마 (Exploration vs. Exploitation)

• 탐색(Exploration)은 에이전트가 새로운 환경을 탐험하여 가능한 많은 정보를 얻는 과정을 말하며, 이용(Exploitation)은 에이전트가 이미 알고 있는 정보를 기반으로 최적의 보상을 얻기 위한 행동을 선택하는 과정입니다.

• 두 전략 사이의 올바른 균형을 찾는 것은 매우 중요합니다. 너무 많은 탐색은 불필요한 리소스 낭비로 이어질 수 있고, 너무 많은 이용은 지역 최적해에 갇힐 위험이 있습니다.

• 전략 예시로는 엡실론 그리디(epsilon-greedy) 방법, UCB(Upper Confidence Bound), 혹은 톰슨 샘플링(Thompson Sampling) 등이 있습니다.

 

정책 표현과 일반화

• 강화학습에서 정책(Policy)은 특정 상태에서 어떤 행동을 취할지를 결정하는 규칙 또는 함수입니다. 정책의 효과적인 표현은 학습의 성공을 좌우합니다.

• 복잡한 환경에서의 정책 표현의 어려움은, 모든 가능한 상태와 행동을 효율적으로 모델링하는 것이 쉽지 않다는 데 있습니다.

• 학습된 정책의 일반화는, 학습 과정에서 본 적 없는 새로운 상태나 환경에서도 잘 작동해야 한다는 것을 의미합니다. 이는 특히 실세계 응용에서 매우 중요한 문제입니다.

 

다중 에이전트의 양상

• 다중 에이전트 환경은 여러 에이전트가 상호 작용하는 환경을 말합니다. 이러한 환경은 단일 에이전트 환경보다 훨씬 복잡합니다.

• 다중 에이전트 환경에서는 에이전트들 사이의 조정(Coordination), 경쟁(Competition), 협력(Collaboration) 등 새로운 도전 과제가 생깁니다.

 

강화학습 알고리즘의 샘플 효율성

• 많은 강화학습 알고리즘은 효과적인 학습을 위해 대량의 데이터가 필요합니다. 이는 특히 실제 환경에서 데이터를 수집하는 것이 어렵거나 비용이 많이 드는 경우 문제가 될 수 있습니다.

• 샘플 효율성이 낮은 알고리즘의 문제점은 학습 과정에서 많은 시간과 리소스를 소모한다는 것입니다.

• 데이터 효율성을 높이기 위한 전략으로는 시뮬레이션 환경에서의 사전 학습(pre-training), 전이 학습(Transfer Learning), 그리고 메타 학습(Meta-Learning) 등이 있습니다. 또한, 모델 기반 강화학습(Model-Based RL)은 모델의 예측을 사용하여 불필요한 탐색을 줄이는 방식으로 샘플 효율성을 개선할 수 있습니다.