강화학습도 호기심이 있다고? 인간이랑 닮은 AI의 학습 비밀

AI가 인간처럼 호기심을 느끼고, 스스로 배우는 게 가능할까?

나도 처음엔 ‘에이, AI가 무슨 호기심이야?’ 했는데, 알고 보니 AI가 우리보다 더 집요하게 궁금증을 파고드는 존재더라고.

 

강화학습 기본부터 알아보자!

먼저 강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 AI가 환경과 상호작용하면서 행동에 따른 보상(Reward)을 받고,

그 보상을 최대화하도록 배우는 방식이야. 쉽게 말하면, 게임에서 점수 올리려고 계속 시도하는 거랑 비슷해.

보상 신호가 있으면 AI는 ‘이 행동이 좋다, 나쁘다’를 구분할 수 있어.

예를 들어 체스에서 이기면 +1, 지면 -1. 엄청 단순하지만 이게 학습의 핵심 방향을 만들어줘.

 

외재적 보상 vs 내재적 동기

구분	설명	예시
외재적 보상	외부에서 주는 명확한 보상 (점수, 승패, 보너스 등)	게임 점수, 미션 성공
내재적 동기	AI가 스스로 만드는 보상 (호기심, 새로운 경험 등)	새로운 장소 탐험, 실험 정신

 

외재적 보상은 말 그대로 환경에서 딱 주는 보상이야.

근데 세상 일은 그렇게 단순하지 않잖아? 보상이 자주 안 오거나 아예 없을 수도 있어. 이럴 때 필요한 게 바로 내재적 동기야.

AI가 외부 보상이 없을 때 ‘아, 몰라!’ 하고 멈추는 게 아니라,

‘이건 뭐지?’ 하고 알아서 탐험을 계속하는 메커니즘이지. 이게 진짜 흥미로운 포인트야.

 

희소 보상? 세상은 그렇게 만만하지 않다

실제로 세상엔 보상이 잘 안 보이는 상황이 훨씬 많아.

예를 들어, 로봇이 낯선 공간을 탐험할 때 도착지에 가기 전까진 아무 보상도 없잖아? 이런 환경을 희소 보상 환경이라고 해.

AI가 이런 상황에서 그냥 멍 때리고 있으면 곤란하니까, 자기만의 호기심 기반 동기가 필요해.

 

호기심 기반 AI: 스스로에게 보상을 준다!

• 호기심 기반 탐험: AI가 아직 못 본 새로운 상태나 예측 못 한 상황을 만나면 ‘오! 이거 재밌는데?’ 하면서 보상을 스스로 줘.
• 예측 오류 보상: 예상과 실제가 다르면, ‘왜 다르지?’ 하고 더 많이 배우려는 동기를 가져.
• 자기주도적 학습: 외부 목표 없이도 AI가 자발적으로 환경을 탐험하면서 학습을 이어가는 방식이야.

이거 보면 AI가 점점 사람 같지 않아?

인간도 누가 시키지 않아도 궁금해서 찾아보고, 시도하고, 실패하고 배우잖아.

 

인간과 AI, 비슷한 듯 다른 학습법

아기가 장난감을 만지작거리거나 처음 가본 공원을 뛰어다니는 거, 전부 순수한 호기심 때문이야.

우리도 외재적 보상이 아니라 ‘궁금해서’ 배우는 경험이 많잖아.

AI도 마찬가지야. 외부에서 주는 점수나 미션 없이도, ‘내가 뭘 더 알아낼 수 있을까?’라는 내재적 동기를 통해 환경을 탐험하고 학습할 수 있어. 덕분에 예측 불가능한 상황에서도 창의적인 문제 해결 능력이 올라간다는 거지.

 

어디에 써먹을까?

• 로봇 제어: 로봇이 복잡한 환경에서 스스로 길을 찾거나 새로운 기술을 배우는 데 사용돼.
• 게임 AI: 보상이 드문 게임에서 다양한 전략을 시도하면서 최적의 해법을 찾는 데 필수.
• 자율주행: 도로에 예상치 못한 변수가 많으니, AI가 스스로 시뮬레이션하고 시나리오를 배우는 데 도움됨.

 

AI가 더 인간 같아지는 이유

AI가 단순히 점수만 바라보고 배우는 시대는 끝났어.

이제는 내재적 동기를 통해 스스로 호기심을 만들어내고, 환경을 탐험하며, 창의적으로 문제를 해결하는 시대가 온 거지.

내 생각엔 앞으로 AI는 점점 더 인간과 닮아갈 거야.

우리처럼 궁금한 걸 파고들고, 스스로 문제를 풀어보면서 한층 똑똑해지겠지.

물론, 이게 무서울 수도 있지만, 한편으로는 굉장히 멋진 일 같아.