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[AI인공지능발전] 딥마인드의 Muzero AI는 이제 바둑이나 체스의 규칙을 몰라도 게임을 마스터할 수 있다. 인간처럼 사리판단을 하는 등 더욱더 똑똑해진 인공지능, 뮤제로 최근 성과를 알려준다.

박영숙세계미래보고서저자 | 기사입력 2021/01/08 [17:25]

[AI인공지능발전] 딥마인드의 Muzero AI는 이제 바둑이나 체스의 규칙을 몰라도 게임을 마스터할 수 있다. 인간처럼 사리판단을 하는 등 더욱더 똑똑해진 인공지능, 뮤제로 최근 성과를 알려준다.

박영숙세계미래보고서저자 | 입력 : 2021/01/08 [17:25]

 

딥마인드의 Muzero AI는 이제 바둑이나 체스의 규칙을 몰라도 게임을 마스터할 수 있다. 인간처럼 사리판단을 하는 등 더욱더 똑똑해진 인공지능, 뮤제로 최근 성과를 알려준다.

 

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AI의 성배는 항상 컴퓨터가 인간의 방식을 학습 할 수 있도록하는 것이었다. 그러나 오늘날 가장 강력한 AI는 체스나 바둑에 대한 규칙과 같은 알려진 특정 규칙에 여전히 의존하고 있다. 

그러나 인간의 학습은 우리가 가면서 삶의 규칙을 배우는 추론만 존재하지 규칙은 없다. DeepMind는 오랫동안 게임을 환경 및 테스트 스위트로 사용하여 이러한 AI를 만들려고 노력해왔다.  AI연구에 주력하는 구글의 자매회사 딥마인드가 규칙을 미리 배우지 않고도 게임을 마스터 할 수있는 AI인 MuZero에서 최근 성과를 공개했다.

AlphaGo와 같은 DeepMind의 이전 AI는 각 게임에서 인간 챔피언을 이기는 것으로 미디어에서 널리 다루어졌다. 인상적이었을지 모르지만, 그들은 여전히 ​​궁극적인 목표에 몇 걸음 못 미쳤다. 특히 AlphaGo는 Go의 규칙뿐만 아니라 인간 플레이어의 도메인 지식과 데이터를 아는 이점이 있다. 그 후계자인 AlphaGo Zero와 AlphaZero는 여전히 룰북을 통해 배울 수 있었다.

이러한 AI는 전략이 복잡하지만 비주얼이 단순한 게임에서는 탁월했지만 규칙을 추론하기가 쉽지 않은 시각적으로 복잡한 게임에 적용하면 실패했다. 이것이 새로운 MuZero AI가 등장하는 이유이며, Ms. Pac-Man과 같은 Atari 게임을 사용하여 이론을 테스트했다.

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대부분의 AI 연구자들은 학습문제를 해결하기 위해 두 가지 전략을 사용하는데, 그 중 하나는 게임에 대한 규칙이나 지식에 의존하는 예측 검색이다. 모델기반 계획은 환경의 정확한 모델을 만들어 학습하지만 지나치게 복잡해진다.  MuZero의 장점은 모든 빗방울의 움직임을 모델링하는 것이 아니라 우산이 빗속에서 당신을 건조하게 유지하는 데 도움이된다는 것을 아는 것과 같이 중요한 환경 부분만 모델링한다는 것이다.

DeepMind는  MuZero가 게임을 마스터 할 수 있었던 효율성과 속도를 마스터하도록 하였다.  이 새로운 AI학습 방법이 규칙이 잘 정의되지 않은 지저분한 실제환경에 적용되기를 바란다. SlashGear.com을 통해

 
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