구글 ai에서 조사한건데 강화학습보다 진화알고리즘이 우월하다고 판명났음

진화알고리즘만큼 단순하고 강력한 체계가 없다

근데 진화알고리즘에도 문제는 있다

그게뭐냐면 예를들어 게임에서 승리하는게 목적이라고 치면

승리를 위해 달성해야할 작은목표들이 달성되면 그걸 자연선택해줘야하는데

즉 승리를 위한 방법을 일부라도 알고있어야한다는거다

그냥 맨땅에 승리하는 개체를 점수제일 높게주고 다른건 다 동일점수줘버리면

승리하기까지 진화하는데 걸리는 시간이 무지막지해진다

진화는 적합도함수가 주는 점수가 높아지는 방향으로 진화하는데

이 점수들의 배치가 곧 진화의 계단이라고 보면된다

그런데 내 생각에는 게임에서 이기는것보다 범용지능 만드는게 더 쉬울수도 있다는 생각이 든다

왜냐하면 게임에서 이기기위해 필요한 작은목표들은 뭔지 알기가 어려운반면

범용지능은 최대한 많은 목표를 달성할수록 자연선택될 확률이 높아지게끔 설정하면 결국 어떤문제든 다룰수있는 범용지능이 탄생할 확률이 있음

왜냐하면 하나의 문제를 해결할줄아는 동시에 다른문제를 빠른시간안에 해결할줄안다면 그건 기존의 문제풀이에 쓰였던 능력이 활용, 응용되어 풀린것일 확률이 있기때문임

그러니까 되도록 많은 문제를 해결할수 있을수록 점점 기존의 문제를 푸는 방법들이 모여서 응용되었을 가능성이 있는거임



- dc official App