[DDD] 구글 심층강화학습 알고리즘 이용한 인공지능 'DQN' 개발 Digital2015-03-08 00:10:20


구글은 딥러닝을 확장한 '딥레인포스먼트러닝(Deep Reinforcement Learning)' 알고리즘을 이용한 인공 지능 'DQN'을 개발했다고 발표했습니다. 
DQN는 "deep Q-network '의 약자로, 심층 강화 학습을 통해 인간 수준의 제어를 가능하게 한 것이 특징입니다. 
DQN은 자력으로 컴퓨터 게임을 공략 방법을 알아낼 수 있다고 합니다.

구글은 DQN에 횡 스크롤 슈팅 게임 'River Raid "나 권투 게임"Boxing "3D 자동차 경주 게임'Enduro" 등 아타리(Atari) 2600 게임 49 종류를 하도록 했으며, 게임 학습을 실행했습니다. 

DQN은 게임 플레이 횟수에 따라 숙련된 모습을 보여줬고, 벽돌 깨기 게임인 'breakout "에서 플레이 횟수가 증가할 수록 실력이 향상됐습니다. 
600 회를 초과하면 다른 벽을 사용해. 닿기 힘든 벽돌을 깨는 것도 보였습니다.

경기 결과 49 게임 중 43 게임에서 지금까지의 기계 학습 기법을 상회했고, 29 경기에서 프로 게임 테스터와 동등하거나 그 이상의 성능을 보였다 합니다. 

인공지능이 계속 발전하면 게임이 아닌 실제 인간이 하는 상당 부분을 대체할 수 있을 것으로 보입니다. 

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