로봇 인공지능 분야 9월 29일 목요일 오후 7:00, 인공지능대학원 4학기 첫 시험을 치른다. 로봇분야는 강화 학습의 역할이 크고 수학과 통계 개념이 중요하다. 어렵고 복잡한 내용이지만 공부한 내용을 간결하게 요약해보며 시험을 위한 준비를 해보려 한다. 복잡한 수식과 계산은 참고만 해두고 최대한 개념과 이론 설명 위주로 작성해본다. Robots with AI INTRO 인공지능? 추론, 의미 이해, 일반화, 과거로부터 학습, 어떻게 행동할 것인지 결정하는 능력을 갖춘 시스템. 로봇분야에서는 어떻게 행동할 것인지 결정하는 것, make decision to act이 중요하다. The ability to reason, discover meaning, generalize, learn from past, ma..
Markov Decision Process(MDP) MDP는 RL, 강화 학습에서 중요한 핵심 이론이다. 이론을 알아보기 전에 Markov property에 대한 정의를 먼저 알아보면 agent가 환경에서 어떤 행동을 취하기 위해서는 의사결정이 필요하다. 그럴 때 의사결정을 위해서 주변 환경으로부터 정보를 받게 되는데 이런 정보들의 특성을 Markov property라 한다. 현재 state에서 다음 state로 변화하는 transition은 오로지 현재 state만 의존한다. 왜냐하면 현재 state에는 과거의 여러 과정을 거쳐서 행동한 것이므로 앞으로의 행동을 위한 정보를 충분히 포함하고 있다고 보는 것이다. Markov_마르코프 연쇄 Markov Chain Markov property를 가지고 있는..
강화 학습 강화 학습을 하는 주체를 agent라고 부른다. agent는 주변 환경과 상호작용(interaction)을 하면서 환경이 어떻게 변하는지 피드백을 받아 자신이 어떻게 행동해야 하는지 학습해서 발전된다. 강화 학습이 학습을 하는 방법은 사람이 경험을 통해 배우는 방법과 굉장히 유사하다. 어린아이의 경우 잘 모르던 시절에 위험한 행동을 했을 때 어른들로부터 부정적인 피드백을 받는다. 그 피드백을 통해 "이렇게 하면 안 되는구나"라고 학습하여 앞으로 피하게 되고 좋은 행동을 함으로써 부모님에게 칭찬 또는 갖고 싶었던 물건등으로 보상을 받게 되면서 그 피드백을 통해 또 배워나가게 된다. 이처럼 강화 학습은 사람이 배우는 것과 비슷한 패러다임을 갖고 있어 매력적인 분야이다. 강화 학습은 사실 머신러닝의..
What is Artificial intelligence? AI는 우리가 주어진 상황들을 이해하고 거기에 담긴 의미를 파악하고 그런 것들을 일반화할 수 있고 과거의 경험들로부터 배울 수도 있고 등등 생각할 수 있는 기술, 특히 로봇에 AI를 넣을 때는 행동을 어떻게 할 것인지 판단하는 것이 중요한 파트이다. The ability to reason, discover meaning, generalize, learn from past, make decision to act. Deep Learning is an Artificial Intelligence Technique. AI는 그냥 딥러닝이 아닌가? 라는 분위기가 2013년 알파고의 등장 이후로 많이 퍼지고 있다. 하지만 딥러닝 기술은 아직 많이 부족하다. ..
