"From Deep Learning to Rational Machines/Imagination"의 두 판 사이의 차이

From Deep Learning to Rational Machines/Imagination (원본 보기)

2024년 6월 25일 (화) 15:52 판

2,121 바이트 추가됨 , 2024년 6월 25일 (화)

→‎경험을 시뮬레이션하는 데 있어 상상의 역할

Zolaist

사무관, 인터페이스 관리자, 관리자

편집

714

번

@@ 52번째 줄: / 52번째 줄: @@
 이제 초점을 예술적 창의성에 제한해보자. 여기서 요구되는 새로움은 자유와 제약의 혼합이다. 즉 단순히 무작위적인 것은 미적으로 흥미롭지 않다. 흥미로운 형태의 새로움은 "이전 경험에 의해 정보를 제공받지만, 그에 비추어 볼 때 이해 가능하거나 가치 있고 생각될 수 있는 것의 한계를 밀어붙이는 것"이다. 예술적 목적을 위해 신경망의 두 가지 방향의 혁신을 생각해볼 수 있다. 첫째는 미적 판별 신경망, 둘째는 미적 생성 신경망. 미적 판별 신경망은 미적 우수성을 인간처럼 평가하도록 훈련시킨 신경망이고(e.g., DCM), 미적 생성 신경망은 형태나 스타일 면에서 새로움을 극대화하여 흥미로운 새로움 탐색에 특화된 신경망이다(e.g., CAN : 훈련 세트의 라벨에서 스타일 표현들을 학습한 후, 적대적 훈련 과정에서 새로운 스타일 표현을 학습하여 명시적으로 그것들과 벗어나는 표본을 생성).
-== 경험을 시뮬레이션하는 데 있어 상상의 역할 ==
+== 경험의 시뮬레이션 ==
+시뮬레이션된 경험은 새로운 표상을 발견하고, 미래와 반사실적 상황을 생각하여 의사결정과 인과 추론에 도움을 줄 수 있다. 이 영역에서 상상은 에피소드 기억과 접합됨. 단, 알파고 등이 사용한 몬테카를로 트리 탐색은 경험적인 방법은 아니며, 지나치게 포괄적이며 이미 잘 정의된 탐색 공간을 활용한다. 여기서 추구하는 상상 기반 계획은 경험에 의해 안내되고, 더 효율적이고 현실 세계에서 문제 해결을 특징짓는 더 혼란스럽고 덜 정의된 탐색 공간에 적용될 수 있어야 한다.
+수면이나 몽상의 역할이 약간 밝혀져 있다. 미로 탐색 훈련을 받는 쥐들에 대한 연구에서, 수면과 휴식 기간 동안 쥐들의 내측 측두엽은 이전 경로 및 새로운 경로에 대응되는 발화 패턴을 보였다. 인간과 동물의 효율적으로 보이는 학습 능력은, 휴식기에 일종의 시뮬레이션된 경험 덕분일 수 있다.
+GAN 등 DNN 기반 생성 모델들도 유사한 이점을 얻을 수 있다. 예를 들어 SimGAN은 GAN 방법을 통해 수많은 시뮬레이션 데이터를 생성하고, 이를 통해 판별 신경망의 정확도를 향상시킨다. 물론 과적합의 우려가 있긴 하지만, 이를 피하는 방법도 이미 개발되어 있다.
+의사결정에 시물레이션된 경험을 활용하는 데 있어 상상력이 수행하는 역할은 보다 까다롭다. 상상력은 완전한 탐색보다 효율적으로 고려한 미래 작업의 작은 집합을 채워주어야 한다. 상자 이동 전략 게임 Sokoban의 플레이를 위해 상상력 보강 에이전트 I2A가 개발된 바 있는데, 이 시스템은 결정을 내려야 할 때마다 테스트해볼 만한 경로(롤아웃)의 집합을 생성하고, 이전 게임 플레이 경험을 기반으로 각 롤아웃에 대한 보상 값을 계산하고, 모든 롤아웃을 합성항 가장 큰 보상과 연관된 행동을 결정함으로써, 수십 번의 사전 계획이 필요한 Sokoban 퍼즐을 안정적으로 해결할 수 있었다.
 [[분류:과학철학]]