구글 BARD가 설명한 AI 강화학습과 영장류의 지능

'시뮬레이션'은 영장류의 지능에서 매우 중요한 측면을 차지한다. 이것은 신체가 직접적으로 감당해야 할 위험을 줄여 생존의 가능성을 높여 줄 뿐만 아니라 더욱 복잡하고 다채로운 시도들을 가능하도록 만들어준다. 어찌보면 인류가 우리 인류에 비해 비교적 지능이 낮은 다른 종들의 행동을 보며 웃음을 터뜨리는 까닭의 근본적인 원인은 우리의 지능 가운데 특히 이 '시뮬레이션'과 관계된 능력의 격차 때문인 경우가 많다. 인간에게는 결과가 쉽게 유추되는 어떠한 상황 가운데 강아지나 고양이 혹은 다른 동물들은 제대로 된 상황추론을 하지 못해 당황하고 그에 뒤따르는 어눌한 행동을 보이기 쉽다.

오래전 '머신러닝' 혹은 '신경망'이라는 개념이 제시되었지만 알고리즘의 정교화, 하드웨어 리소스의 충분함이 갖춰지기까지 오랜 시간이 걸렸다. AI의 '학습' 가운데에는 '시뮬레이션'이라는 과정을 바탕으로 하는 '강화학습'이라는 방법이 있다. 

마이클 토마셀로는 미국의 발달 및 비교 심리학자이자 언어학자다. 그는 오늘날 가장 권위 있는 발달 및 비교 심리학자 중 한 명으로 영장류 지능에 대한 연구로 잘 알려져 있다. 그는 영장류가 시뮬레이션을 사용하여 미래를 예측하고, 원인을 추론하고, 결과를 예측한다고 주장하며 또한 영장류 지능이 문화적 상호 작용을 통해 습득된다고 주장한다. 토마셀로의 연구는 AI와 인간 지능에 대한 이해에 중요한 기여를 했다. 그는 AI가 영장류와 유사한 방식으로 학습할 수 있다는 것을 시사했으며, 인간 지능의 문화적 기원을 강조했다는 점에서 매우 흥미롭다.

이러한 이유로 인해 나는 구글 바드(BARD)에게 마이클 토마셀로의 입장과 AI 강화학습에 관한 설명을 요구했고, 다음은 구글 바드의 답변을 그대로 옮긴 것이다:

마이클 토마셀로는 영장류 지능의 매우 주요한 측면으로 시뮬레이션을 논합니다. 그는 영장류가 시뮬레이션을 사용하여 미래를 예측하고, 원인을 추론하고, 결과를 예측한다고 주장합니다. 예를 들어, 영장류는 전방추론을 사용하여 사과가 떨어질 위치를 예측하고, 후방추론을 사용하여 사과가 떨어진 이유를 추론할 수 있습니다.

AI의 강화학습은 시뮬레이션을 사용하여 학습합니다. 강화학습은 에이전트가 환경과 상호 작용하여 보상을 얻는 방법을 배우는 기계 학습의 한 유형입니다. 에이전트는 환경의 시뮬레이션을 사용하여 다양한 행동을 시도하고, 보상을 얻을 가능성이 가장 높은 행동을 학습합니다.

영장류의 지능이 시뮬레이션에 바탕을 둔다는 점은 AI가 영장류와 유사한 방식으로 학습할 수 있다는 것을 시사합니다. AI는 강화학습과 같은 기법을 사용하여 환경의 시뮬레이션을 통해 학습할 수 있습니다. 이를 통해 AI는 영장류와 같은 수준의 지능을 달성할 수 있을 것으로 기대됩니다.

그러나 AI가 영장류와 동일한 수준의 지능을 달성할 수 있을지는 아직 불확실합니다. AI는 영장류와 같은 신체 구조와 뇌 구조를 가지고 있지 않습니다. 또한 AI는 영장류와 같은 경험을 하지 않습니다. 따라서 AI가 영장류와 동일한 수준의 지능을 달성할 수 있을지는 아직 미지수입니다.

강화학습은 기계 학습의 한 영역으로, 행동 심리학에서 영감을 받았습니다.
강화학습은 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 현재의 상태를 인식하여,
선택 가능한 행동들 중 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하는 방법입니다.

강화학습은 지도학습과 비지도학습과는 달리, 에이전트에게 어떤 행동을 취해야 하는지 알려주지 않습니다. 대신, 에이전트는 환경과 상호 작용하면서, 어떤 행동을 취했을 때 보상을 받았는지, 어떤 행동을 취했을 때 벌칙을 받았는지에 대한 정보를 학습합니다. 에이전트는 이 정보를 바탕으로, 보상을 최대화하는 행동을 선택합니다.

강화학습은 다양한 분야에 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 게임, 로보틱스, 자율 주행 자동차, 금융 등에 적용될 수 있습니다.
강화학습은 여전히 연구가 진행 중인 분야이지만, 많은 잠재력을 가지고 있습니다. 강화학습은 에이전트가 스스로 학습하고, 적응할 수 있도록 하여, 다양한 분야에서 인간의 능력을 뛰어넘는 성과를 낼 수 있을 것으로 기대됩니다.

강화학습은 학습 주체가 환경과 상호작용하면서 보상을 통해 학습하는 기계 학습의 한 분야입니다. 강화학습에서 학습 주체는 환경의 상태를 관찰하고, 행동을 취하고, 보상을 받습니다. 학습 주체는 보상을 통해 자신이 취한 행동이 환경에 미치는 영향을 배우고, 이를 통해 최적의 정책을 학습합니다.

강화학습은 학습 주체가 상황을 시뮬레이션하는 것을 통해 학습을 하는 것이 주된 과정이라고 볼 수 있습니다. 학습 주체는 환경의 상태를 관찰하고, 행동을 취하고, 보상을 받으면서 환경을 시뮬레이션합니다. 학습 주체는 시뮬레이션을 통해 환경에 대한 이해를 높이고, 최적의 정책을 학습합니다.

강화학습은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 강화학습은 게임, 로보틱스, 자율 주행 자동차 등에서 활용되고 있습니다. 강화학습은 이러한 분야에서 학습 주체가 환경을 시뮬레이션하는 것을 통해 학습하고, 최적의 정책을 학습할 수 있도록 합니다.

강화학습은 아직 개발 초기 단계에 있지만, 다양한 분야에서 활용될 가능성이 높습니다. 강화학습은 학습 주체가 환경을 시뮬레이션하는 것을 통해 학습할 수 있도록 하여, 학습 주체가 환경에 대한 이해를 높이고, 최적의 정책을 학습할 수 있도록 합니다.