Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

Illuminating the Three Dogmas of Reinforcement Learning under Evolutionary Light

Created by
  • Haebom

저자

Mani Hamidi, Terrence W. Deacon

개요

본 논문은 강화 학습(RL)의 세 가지 핵심 원칙(agency의 정의, 학습의 목표, reward 가설의 범위)에 대한 개념적 수정을 제안한다. 개방형 진화 이론에서 영감을 얻어, 이 세 가지 "독단"을 재고찰하고 관련 우려 사항을 해결한다. 진화 역학이 개인의 일생 동안 살아있는 뇌에서 작동할 수 있음을 보이고, 세 번째 독단(reward 가설의 한계)에 대해서는 진화적 적합성의 유추를 사용하여 스칼라 보상과 다중 목표 논쟁을 조명한다. RL에서 탐색에 대한 실질적인 의미를 논의한 후, agency의 부재라는 가장 근본적인 문제를 다룬다. 진화 패러다임만으로는 agency 문제를 해결할 수 없지만, 생명 기원 이론의 통합을 통해 agency와 자원 제약 강화 학습에 대한 이해를 제공할 수 있다고 주장한다.

시사점, 한계점

시사점:
강화 학습의 기존 3가지 핵심 원칙에 대한 새로운 관점 제시 및 개념적 수정 제안.
진화 이론을 바탕으로 강화 학습의 학습 목표 및 reward 가설에 대한 새로운 이해 제공.
개방형 진화 이론과 생명 기원 이론을 강화 학습에 접목하여 agency 문제 해결에 대한 새로운 방향 제시.
RL에서 탐색 전략 개선에 대한 실질적인 시사점 제공.
한계점:
진화 이론만으로는 agency 문제를 완전히 해결할 수 없다는 점. 다른 이론과의 통합 필요성 제기.
제시된 개념적 프레임워크의 실제 RL 알고리즘 및 응용에 대한 구체적인 적용 방안 부족.
진화 이론을 생물학적 학습 모델로 적용하는 과정에서의 생물학적 타당성에 대한 추가적인 검증 필요.
👍