안전한 AI 로봇을 위한 혁신적인 접근법: 장기적 안전성을 보장하는 오프라인 강화학습

Tao 등의 연구팀은 오프라인 안전 강화학습(OSRL)의 장기적 안전성 문제를 해결하기 위해 FASP 프레임워크를 제안했습니다. Hamilton-Jacobi 분석과 CVAE 기반 비관적 추정을 결합하여 높은 안전성과 효율성을 달성했으며, 실험 결과 최첨단 알고리즘을 능가하는 성능을 보였습니다.

로봇 공학과 같은 안전이 중요한 실세계 분야에서 인공지능(AI)의 활용은 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 안전 문제는 여전히 큰 걸림돌입니다. 기존의 오프라인 안전 강화학습(OSRL) 방법들은 주로 단기적 안전성에만 초점을 맞춰 장기적인 안전성을 고려하지 못하는 한계를 가지고 있었습니다. 이러한 단기적인 안전성에 대한 집중은 실제 배치 시 안전 제약 조건을 위반하고 지속적인 보호를 보장하지 못할 수 있다는 것을 의미합니다.

Tao, Xiong, Fang, Shen, Han, Jia 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 'Feasibility-Aware Pessimistic Estimation: Toward Long-Horizon Safety in Offline RL' 이라는 논문에서 혁신적인 프레임워크인 FASP (Feasibility-Aware offline Safe Reinforcement Learning with CVAE-based Pessimism) 를 제안했습니다. FASP는 단순히 단기적인 안전성에 그치지 않고 장기적인 안전성을 고려하여 안전하고 효율적인 정책 학습을 가능하게 합니다.

FASP의 핵심 전략: Hamilton-Jacobi 분석과 CVAE 기반 비관적 추정

FASP의 핵심은 두 가지 전략에 있습니다.

• Hamilton-Jacobi (H-J) 도달 가능성 분석: 이 분석을 통해 신뢰할 수 있는 안전성 레이블을 생성하여, 조건부 변분 오토인코더(CVAE)와 안전 분류기를 훈련하는 데 필요한 감독 신호를 제공합니다. 이는 높은 샘플 효율성을 보장할 뿐만 아니라 엄격한 장기적 안전성 보장을 제공합니다. 쉽게 말해, 미래의 위험을 예측하고 미리 피할 수 있도록 하는 것입니다.
• CVAE 기반 비관적 추정: 보상과 비용의 Q-값을 비관적으로 추정하여 분포 밖(OOD) 행동으로 인한 외삽 오류를 완화합니다. 또한, 불안전한 행동을 처벌하여 에이전트가 위험한 행동을 사전에 피하도록 유도합니다. 연구팀은 이러한 비관적 추정의 타당성을 이론적으로 증명했습니다.

실험 결과: 탁월한 안전성과 성능

DSRL 벤치마크에 대한 광범위한 실험 결과, FASP 알고리즘은 여러 실험 과제에서 경쟁력 있는 성능을 달성했으며, 특히 안전성 측면에서 최첨단 알고리즘을 능가하는 결과를 보여주었습니다. 이는 FASP가 단순한 이론적 모델이 아닌, 실제로 효과적인 안전 강화학습 프레임워크임을 입증합니다.

결론: 안전한 AI 시대를 향한 한 걸음

FASP는 오프라인 안전 강화학습 분야에 획기적인 발전을 가져올 것으로 기대됩니다. 장기적인 안전성과 효율성을 동시에 고려한 FASP의 접근 방식은 안전이 중요한 여러 응용 분야에서 AI의 안전하고 신뢰할 수 있는 배치를 가능하게 할 것입니다. 이는 진정한 의미에서 안전한 AI 시대를 향한 중요한 한 걸음입니다. 앞으로 FASP의 발전과 다양한 분야로의 적용이 기대됩니다.