딥러닝은 이런 Task도 한다! – 8편: 강화학습 & 에이전트, 스스로 배우는 AI의 시대

지금까지는 AI가 데이터를 학습해 “답”을 내놓는 데 집중했죠.
하지만 세상은 단순히 문제와 정답으로만 이루어지지 않았습니다.
로봇은 스스로 움직여야 하고, 게임 AI는 전략을 세워야 하고,
고객 상담 봇은 상황에 맞게 행동을 선택해야 합니다.
이럴 때 필요한 게 바로 강화학습(Reinforcement Learning)과
에이전트(Agent)입니다.

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1. 강화학습 – 시행착오로 배우는 AI

강화학습은 “AI가 시행착오를 겪으면서 스스로 배우는 방법”입니다.
사람이 일일이 정답을 알려주는 대신,
AI가 어떤 행동을 하면 보상을 주고, 나쁜 행동엔 패널티를 줍니다.
마치 강아지를 훈련시키듯 “잘했어!” 하며 칭찬하고,
틀리면 “아니야” 하는 식으로 학습시킵니다.

🎮 대표 사례

• 알파고(AlphaGo): 바둑에서 세계 챔피언을 이긴 AI
• 로봇 제어: 걷기, 뛰기, 점프 등 동작을 스스로 학습
• 광고 추천: 클릭률을 최대화하는 방향으로 광고 노출 전략 학습

강화학습을 처음 써본 경험이 아직도 기억에 남습니다.
처음엔 AI가 벽에 부딪히고, 아무 데나 움직이고, 엉뚱한 행동만 반복했는데
수천 번, 수만 번 반복하다 보니 점점 목표를 잘 수행하기 시작하더군요.
그 과정을 보는 것만으로도 마치 “아이가 커가는” 느낌이 들었습니다.

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2. 에이전트 – AI가 스스로 계획하고 행동하다

에이전트는 강화학습을 넘어 계획(Planning) + 실행(Execution) + 피드백을 반복하는 시스템입니다.
단순히 한 번 답을 내는 게 아니라,
여러 단계의 행동을 스스로 설계하고,
필요하면 도구를 호출하거나 인터넷을 검색해서 문제를 해결합니다.

💡 예시

• 여러 개의 API 호출 → 결과 조합 → 보고서 작성
• 새로운 코드 작성 후 테스트 실행 → 에러 수정 → 다시 시도
• 로봇이 물건을 집고 옮기기 → 실패하면 자세 수정

이런 에이전트 시스템이 발전하면
미래에는 사람이 구체적인 방법을 지시하지 않아도
AI가 스스로 “목표 달성을 위한 계획”을 짜고, 실행하고, 수정할 겁니다.

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3. 도구 사용 & 멀티스텝 추론

최근의 LLM 에이전트는 단순한 답변 생성기에서 벗어나
툴-사용(tool use) 기능을 탑재했습니다.
계산이 필요하면 계산기를 부르고,
검색이 필요하면 검색을 하고,
코드 실행이 필요하면 파이썬 환경에서 코드를 실행합니다.
이렇게 여러 단계를 거쳐 복잡한 문제를 해결하죠.

📌 실제 활용

• 금융 데이터 분석: 시장 데이터 불러오기 → 모델 예측 → 리포트 작성
• 고객지원 자동화: 고객 질문 → 내부 DB 검색 → 요약 후 답변
• 소프트웨어 테스트: 코드 생성 → 실행 → 결과 기반으로 재수정

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현실적인 어려움

강화학습과 에이전트 시스템은 멋지지만
아직 갈 길이 멉니다.
AI가 엉뚱한 보상 신호만 극대화하거나
사람이 의도하지 않은 방향으로 “편법”을 찾는 경우가 많습니다.
(예: 로봇이 “걸어라” 했더니 몸을 기울여 굴러가서 보상을 받는 식)

또한 에이전트는 여러 도구를 쓰다 보니
속도가 느리거나, 비용이 비쌀 수 있고,
예기치 못한 상황에서 실패할 가능성도 있습니다.

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오늘의 정리

강화학습과 에이전트 기술은
AI를 단순 문제 풀이기에서 “행동하는 존재”로 진화시키고 있습니다.
AI가 스스로 계획하고, 실패를 경험하고, 다시 시도하면서
점점 더 나은 행동을 선택하도록 만들어 줍니다.

결국 이 기술들이 성숙하면,
AI는 더 이상 사람의 지시를 기다리는 게 아니라
사람과 협력해서 목표를 함께 달성하는
“팀의 일원” 같은 존재가 될 것입니다.

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🎉 시리즈 마무리

이걸로 “딥러닝은 이런 Task도 한다!” 시리즈를 마무리합니다.
이미지 복원에서 시작해 3D 공간 이해, 생성 AI, 에이전트까지
AI가 할 수 있는 거의 모든 영역을 한 번씩 훑어봤습니다.

이 시리즈의 목표는 “AI는 그냥 챗봇이 아니야!” 라는 걸 보여주는 것이었어요.
이제 여러분도 회의에서, 프로젝트 기획에서,
AI의 역할을 조금 더 구체적으로 떠올릴 수 있길 바랍니다.