MuZero (인공지능) 편집하기

MuZero(인공지능)은 DeepMind에서 개발한 강화학습 기반의 모델 기반 계획 알고리즘이다.
==개요==
MuZero는 AlphaZero의 후속 알고리즘으로, 게임의 규칙(환경의 동역학)을 사전에 알지 못해도 학습을 통해 규칙을 모델링하고 이를 기반으로 트리 탐색을 통해 계획을 세워 초인적 성능을 달성하는 능력을 지닌다.<ref>https://medium.com/geekculture/muzero-explained-a04cb1bad4d4</ref>
==개발 배경 및 주요 특징==
MuZero는 기존 AlphaGo, AlphaGo Zero, AlphaZero에서 사용되던 환경의 완전한 시뮬레이터나 규칙 기반 지식 없이도 작동한다.  기본적으로 다음 세 가지 핵심 요소를 학습한다<ref>https://www.independent.co.uk/tech/google-deepmind-ai-muzero-b1778275.html</ref><ref>https://medium.com/towards-data-science/the-evolution-of-alphago-to-muzero-c2c37306bf9</ref>:
*정책(policy) 예측
*가치(value) 예측
*보상(reward) 예측
이 모델 기반 예측을 활용하여 Monte-Carlo 트리 탐색(MCTS)을 수행한다.
==성능 및 평가==
MuZero는 다음과 같은 영역에서 뛰어난 성능을 보였다:
*'''체스, 장기, 바둑''': 사전 규칙 없이도 AlphaZero와 같은 수준의 초인적 성능 도달<ref>https://arxiv.org/abs/1911.08265</ref>
*'''57종의 아타리 Atari 게임''': 복잡한 시각 환경에서도 새로운 최첨단 성능 기록<ref>https://towardsai.net/p/machine-learning/muzero-master-board-and-atari-games-with-the-successor-of-alphazero</ref>
*Reddit 사용자들의 언급에 따르면: “MuZero slightly exceeded the performance of AlphaZero despite using less overall computation”<ref>https://www.reddit.com/r/singularity/comments/dzjh4v/deepminds_muzero_the_successor_of_alphazero/</ref>
==기술적 설명==
MuZero는 내부적으로 다음 세 가지 신경망 모듈로 구성된다<ref>https://medium.com/data-science/muzero-101-a-brief-introduction-to-deepminds-latest-ai-a2f1b3aa5275</ref>:
*표현(representation) 네트워크: 관측 데이터를 잠재 상태(latent state)로 변환
*역학(dynamics) 네트워크: 다음 상태와 보상을 예측
*예측(prediction) 네트워크: 행동 정책과 가치 함수를 예측
이 구조를 기반으로 MCTS를 수행하며, 환경의 동역학을 학습해 계획을 세운다.
==현실 세계 응용==
DeepMind는 MuZero의 기술을 이미 영상 압축, 데이터센터 최적화, 칩 설계 등 실제 시스템에 적용 중이다<ref>https://xlnwel.github.io/blog/reinforcement%20learning/MuZero/</ref><ref>https://deepmind.google/discover/blog/muzeros-first-step-from-research-into-the-real-world/</ref><ref>https://deepmind.google/discover/blog/muzero-alphazero-and-alphadev-optimizing-computer-systems/</ref>.
==향후 발전 방향==
*높은 샘플 효율성을 갖춘 '''EfficientZero''' 알고리즘은 MuZero 기반으로 Atari에서 제한된 데이터만으로도 인간 이상의 퍼포먼스를 보여주었음<ref>https://siliconangle.com/2020/12/23/deepminds-new-muzero-ai-develops-superhuman-chess-skills-making-plans/</ref>
*'''Sampled MuZero'''는 연속적이고 고차원적인 행동 공간에서 실행 가능하도록 확장된 변형으로 실세계 제어 도메인에도 적용 가능<ref>https://arxiv.org/abs/2104.06303</ref>
==의의 및 평가==
MuZero는 환경의 규칙이 명시적이지 않아도 학습을 통해 환경을 모델링하고 전략적 계획을 수행할 수 있다는 점에서 기존 강화학습 및 계획 알고리즘 구조에 있어 혁신적인 진전으로 평가된다<ref>https://techcrunch.com/2020/12/23/no-rules-no-problem-deepminds-muzero-masters-games-while-learning-how-to-play-them/</ref><ref>https://deepmind.google/discover/blog/muzero-mastering-go-chess-shogi-and-atari-without-rules/</ref>.
==같이 보기==
*[[AlphaZero]]
*[[강화학습]]
*[[DeepMind]]
*[[자기지도학습]]
*[[Monte_Carlo_트리_탐색]]
==참고 문헌==
*Julián Schrittwieser 외, “Mastering Atari, Go, Chess and Shogi by Planning with a Learned Model”, *Nature*, 2019
*David Silver 외, Wired, “What AlphaGo Can Teach Us About How People Learn” 인터뷰
*DeepMind 블로그, “MuZero’s first step from research into the real world”
==각주==
<references />
[[분류:인공지능]]