강화학습의 가치: 핵심 가정에 대한 재검토가 필요하다

Lior Fox와 Yonatan Loewenstein의 논문은 강화학습(RL) 모델에서 가치(Value)의 역할에 대한 기존의 통념에 도전하며, 표준 RL 프레임워크의 핵심 가정에 대한 비판적 재검토를 촉구합니다. 정책 경사(PG) 모델과 가치 기반(VB) 모델의 비교를 넘어, 가치 개념 자체와 '모델'에 대한 알고리즘적 이해의 중요성을 강조하는 획기적인 연구입니다.

강화학습(RL)의 가치: 핵심 가정에 대한 재검토가 필요하다

Lior Fox와 Yonatan Loewenstein의 논문 "강화학습의 가치는 있는가?"는 강화학습 모델의 핵심 개념인 '가치(Value)'에 대한 근본적인 질문을 제기합니다. 기존 연구들은 행동 모델에서 행동 가치의 명시적 표현 여부를 놓고 논쟁을 벌여왔습니다. 특히, 가치 기반(VB) 모델의 한계를 지적하며 정책 경사(PG) 모델이 더 우수하다는 주장이 꾸준히 제기되어 왔죠. 하지만 이 논문은 이러한 주장에 대해 날카로운 비판을 가합니다.

논문은 PG 모델이 실제로 '가치-자유(Value-free)'가 아니라고 주장합니다. PG 모델은 행동을 위해 가치를 명시적으로 표현하지 않지만(자극-반응 매핑), 학습 과정에서는 가치 표현이 여전히 필요하다는 것입니다. 따라서 PG 모델로 전환하는 것만으로는 행동 모델에서 가치를 제거할 수 없다는 것이죠. 이는 단순히 알고리즘의 선택 문제가 아니라, 표준 RL 프레임워크의 기본적인 가정에 그 원인이 있다는 것을 시사합니다.

논문의 핵심 주장은 기존 연구들이 표준 RL 가정을 당연하게 받아들이고, 그 위에서 서로 다른 최적화 방법(PG 또는 VB)에 대한 논쟁만 벌였다는 점을 지적합니다. 저자들은 이러한 가정들, 즉 위험 중립성, 완전 관측 가능성, 마르코프 환경, 지수 할인 등을 비판적으로 평가해야 한다고 주장합니다. 특히, 이러한 가정들이 자연 환경에서는 잘 맞지 않을 가능성이 높기 때문에, 가치 개념 자체를 재고해야 한다는 점을 강조합니다.

흥미롭게도, 논문은 이러한 가치에 대한 논쟁을 통해 인지 과학에서 '모델'이 무엇인가에 대한 새로운 관점을 제시합니다. 단순히 통계적 복잡성(parametric statistical complexity)뿐 아니라 계산 복잡성(computational complexity)까지 고려해야 한다는 것입니다. 이는 '모델'을 단순한 통계적 도구가 아닌, 알고리즘적 관점에서 이해해야 함을 시사합니다.

결론적으로, 이 논문은 강화학습의 기반이 되는 가정들을 다시 한번 되짚어보고, 보다 현실적이고 복잡한 환경에서 작동하는 강화학습 모델을 개발하기 위한 중요한 전환점을 마련합니다. 단순히 알고리즘의 우열을 넘어, 강화학습의 근본적인 토대에 대한 깊이 있는 성찰을 요구하는 흥미로운 연구입니다.