지속적 강화학습의 기반 재고찰: 혁신을 위한 도전

Michael Bowling과 Esraa Elelimy의 논문 "Rethinking the Foundations for Continual Reinforcement Learning"은 기존 강화학습의 4가지 기본 개념(마르코프 결정 과정, 최적 정책, 기대 보상 합계, 에피소드 기반 환경)이 지속적 강화학습에는 부적합할 수 있다는 점을 지적하고, 지속적 학습 환경에 적합한 새로운 기반에 대한 연구 필요성을 제기합니다.

최근 지속적 강화학습(Continual Reinforcement Learning) 에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 하지만 기존 강화학습의 성공적인 접근 방식들이 지속적 학습 에이전트의 과제에 적합한지에 대한 의문은 충분히 제기되지 않았습니다. Michael Bowling과 Esraa Elelimy는 "Rethinking the Foundations for Continual Reinforcement Learning" 논문에서 이러한 점을 날카롭게 지적하며 기존 강화학습의 근본적인 가정들을 재검토해야 할 필요성을 강조합니다.

논문에 따르면, 마르코프 결정 과정(Markov Decision Process), 최적 정책 추구, 기대 보상 합계(expected sum of rewards)를 주요 평가 지표로 사용, 그리고 에피소드 기반 환경 등 기존 강화학습의 4가지 기본적인 토대가 지속적 강화학습의 목표와는 상반될 수 있다는 것입니다. 저자들은 이러한 기본 개념들이 서로 긴밀하게 연관되어 있어 하나라도 바꾸기 어렵다는 점을 인지하면서도, 지속적 학습 환경에 더 적합한 새로운 기반을 제시할 것을 촉구합니다.

이는 기존의 강화학습 패러다임에 대한 도전장과 같습니다. 오랫동안 정설로 여겨져 왔던 개념들을 과감하게 재검토하고, 지속적 학습의 특수성을 고려한 새로운 이론적 토대를 마련해야 한다는 것을 의미합니다. 단순히 기존 알고리즘을 개선하는 것을 넘어, 근본적인 문제 정의부터 다시 생각해야 할 필요성을 강조하는 것입니다.

논문은 새로운 기반에 대한 구체적인 제안을 포함하고 있지는 않지만, 연구자들에게 새로운 가능성을 열어주는 중요한 시발점이 될 것입니다. 지속적 강화학습 분야의 발전을 위해서는 기존의 틀을 넘어서는 혁신적인 사고와 대담한 시도가 필요하며, 이 논문은 그러한 혁신을 위한 중요한 단초를 제공합니다. 앞으로 이 논문을 계기로 기존 강화학습의 한계를 극복하고 지속적 강화학습의 새로운 지평을 열어갈 수 있는 다양한 연구들이 활발히 진행될 것으로 기대됩니다.

향후 연구 방향: 새로운 기반에 대한 구체적인 제시 및 검증, 새로운 기반에 기반한 알고리즘 개발, 실제 응용 분야에서의 성능 평가 등이 중요한 연구 과제로 떠오를 것입니다. 이를 통해 지속적 강화학습의 실용성과 효율성을 더욱 높일 수 있을 것입니다.