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오늘의 AI 최신 기술 트렌드: AI 기반의 순차적 의사 결정 (AI-Driven Sequential Decision Making) - 특히 부분 관측 마르코프 결정 프로세스 (Partially Observable Markov Decision Process, POMDP) 해결

1. 간단한 설명:

AI 기반 순차적 의사 결정은 시간에 따라 일련의 결정을 내려 최적의 결과를 얻는 것을 목표로 합니다. 특히, 부분 관측 마르코프 결정 프로세스 (POMDP)는 환경의 상태가 완전히 관측되지 않는 현실적인 상황을 모델링하는데 유용합니다. POMDP는 로봇, 자율 주행, 의료, 금융 등 다양한 분야에서 복잡한 의사 결정 문제를 해결하는 데 사용될 수 있습니다. 최근에는 딥러닝과 강화 학습을 결합하여 POMDP를 해결하는 방법론이 활발히 연구되고 있습니다. 이러한 방법은 부분적인 정보만으로도 효과적인 정책을 학습할 수 있도록 돕습니다. 특히 Transformer 아키텍처와 같은 self-attention 메커니즘은 과거 관측 데이터 간의 장기적인 의존성을 학습하는 데 유용하게 활용되어 POMDP 문제 해결 성능을 향상시키고 있습니다. 또한, Belief State를 추정하는 과정에서 발생하는 불확실성을 모델링하고 이를 의사 결정에 반영하는 연구도 중요하게 다루어지고 있습니다.

2. 참고할 만한 공식 사이트나 블로그 링크:

3. 간단한 코드 예시 (Python):

import numpy as np
import random

# 간단한 POMDP 환경 정의 (예시)
class SimplePOMDP:
    def __init__(self):
        self.states = ['A', 'B']
        self.actions = ['Left', 'Right']
        self.observations = ['Red', 'Green']
        self.transition_probs = {
            'A': {'Left': {'A': 0.8, 'B': 0.2}, 'Right': {'A': 0.3, 'B': 0.7}},
            'B': {'Left': {'A': 0.5, 'B': 0.5}, 'Right': {'A': 0.9, 'B': 0.1}}
        }
        self.observation_probs = {
            'A': {'Red': 0.6, 'Green': 0.4},
            'B': {'Red': 0.2, 'Green': 0.8}
        }
        self.reward = {'A': 10, 'B': -10}
        self.current_state = random.choice(self.states)

    def step(self, action):
        next_state = random.choices(list(self.transition_probs[self.current_state][action].keys()),
                                  weights=list(self.transition_probs[self.current_state][action].values()), k=1)[0]
        observation = random.choices(list(self.observation_probs[next_state].keys()),
                                      weights=list(self.observation_probs[next_state].values()), k=1)[0]

        reward = self.reward[next_state]
        self.current_state = next_state
        return observation, reward

# Belief State 업데이트 함수 (간단한 예시, 실제로는 Bayesian Update 등을 사용)
def update_belief(belief, action, observation, env):
  """
  Belief state를 업데이트합니다. (간단한 예시)

  Args:
      belief (dict): 현재 belief state (각 state에 대한 확률 분포)
      action (str): 수행한 action
      observation (str): 관측된 observation
      env (SimplePOMDP): POMDP 환경

  Returns:
      dict: 업데이트된 belief state
  """
  new_belief = {}
  for state in env.states:
      prob_state_given_action_and_belief = 0
      for prev_state in env.states:
          prob_state_given_action_and_belief += belief[prev_state] * env.transition_probs[prev_state][action][state]
      new_belief[state] = env.observation_probs[state][observation] * prob_state_given_action_and_belief
  # Normalize belief
  total_prob = sum(new_belief.values())
  for state in env.states:
      new_belief[state] = new_belief[state] / total_prob
  return new_belief


# 간단한 정책 예시 (관측에 따라 행동 결정)
def simple_policy(observation):
    if observation == 'Red':
        return 'Left'
    else:
        return 'Right'


# POMDP 실행 예시
env = SimplePOMDP()
belief = {'A': 0.5, 'B': 0.5} # 초기 Belief State
for _ in range(5):
    observation, reward = env.step(simple_policy(env.observation_probs[env.current_state]))  # 관측 기반 정책 사용
    print(f"Observation: {observation}, Reward: {reward}, Current State: {env.current_state}")
    belief = update_belief(belief, simple_policy(env.observation_probs[env.current_state]), observation, env)
    print(f"Updated Belief State: {belief}")

4. 코드 실행 결과 예시:

Observation: Red, Reward: 10, Current State: A
Updated Belief State: {'A': 0.75, 'B': 0.25}
Observation: Red, Reward: 10, Current State: A
Updated Belief State: {'A': 0.875, 'B': 0.125}
Observation: Red, Reward: 10, Current State: A
Updated Belief State: {'A': 0.9375, 'B': 0.0625}
Observation: Red, Reward: 10, Current State: A
Updated Belief State: {'A': 0.96875, 'B': 0.03125}
Observation: Red, Reward: 10, Current State: A
Updated Belief State: {'A': 0.984375, 'B': 0.015625}

설명:

  • SimplePOMDP 클래스: 간단한 2개 상태(A, B), 2개 행동(Left, Right), 2개 관측(Red, Green)을 가지는 POMDP 환경을 정의합니다. 상태 전이 확률, 관측 확률, 보상 함수 등을 포함합니다.
  • update_belief 함수: 이전 Belief State, 수행한 행동, 관측된 정보를 바탕으로 Belief State를 업데이트하는 함수입니다. 실제로는 Bayesian Update와 같은 더욱 정확한 방법을 사용해야 합니다.
  • simple_policy 함수: 간단한 정책으로, 관측된 값이 ‘Red’이면 ‘Left’ 행동을, 그렇지 않으면 ‘Right’ 행동을 선택합니다.
  • 실행 결과: 각 단계별로 관측, 보상, 현재 상태, 업데이트된 Belief State를 출력합니다. Belief State는 에이전트가 환경에 대해 가지는 믿음(각 상태에 있을 확률)을 나타내며, 관측을 통해 점진적으로 업데이트됩니다. 위의 예시에서는 ‘Red’ 관측이 계속 발생하여 상태 ‘A’에 대한 Belief가 점점 높아지는 것을 볼 수 있습니다.

주의: 위 코드는 POMDP의 기본 개념을 설명하기 위한 매우 간단한 예시입니다. 실제 POMDP 문제 해결을 위해서는 더욱 복잡한 모델과 알고리즘 (예: Value Iteration, Policy Iteration, Monte Carlo Tree Search 등)을 사용해야 하며, 딥러닝 기반의 방법론을 활용하여 Belief State를 효율적으로 표현하고 정책을 학습하는 것이 중요합니다.

업데이트:

참고