구글 딥마인드가 인공지능 알고리즘을 이용해 3차원 미로를 공략하는 동영상을 공개했다. 이 알고리즘은 단순하게 미로 벽만 따라서 이동하는 게 아니라 아직 다니지 않은 곳을 판단, 통로를 적극적으로 선택, 공략한다.

딥마인드는 과거에도 DQN(Deep Q-Network)이라고 불리는 게임을 상대로 한 학습 알고리즘을 개발한 바 있다. 당시 아타리2600을 이용해 게임 타이틀 50종을 인공지능이 스스로 자가 학습해 깰 수 있도록 했다.

이번에 공개한 알고리즘은 DQN을 개선한 것이다. 인공 신경망 강화 학습에 비동기 매소드를 도입했다. 비동기 알고리즘은 멀티코어 CPU만으로도 고성능 GPU에서 실행한 기존 알고리즘보다 절반 이하 시간 안에 안정적으로 훈련을 할 수 있을 뿐 아니라 게임 성적도 훨씬 좋아졌다고 한다. 학습에 이용한 3차원 미로는 한 번 플레이할 때마다 제한시간이 있고 레이아웃도 게임을 할 때마다 무작위로 바뀐다.

실험에선 알고리즘이 더 많은 포인트를 획득하게 과제를 부여했다. 사과를 가져오면 1점, 출구를 찾으면 10점으로 규칙을 정하고 출구를 통과하면 다음 미로로 무대가 바뀐다. 딥마인드의 알고리즘은 처음에는 경기당 2점 밖에 내지 못했지만 3일간 학습시킨 결과 경기당 50점까지 점수를 끌어올렸다. 딥마인드 측 설명에 따르면 이 과정에서 알고리즘이 사과를 모으는 것보다 출구를 차례대로 찾는 게 훨씬 포인트가 높다는 걸 스스로 터득했다고 설명하고 있다.

이렇게 인공지능이 가상 3차원 공간에서 학습을 거듭하게 되면 미래에는 현실 3차원 공간에도 활용할 수 있게 된다. 구글이 개발 중인 자동운전 분야나 능동적으로 알아서 행동하는 로봇 등에서 응용할 수 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

이장혁 IT칼럼니스트  hymagic@naver.com

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