게임 분야에서의 강화학습 활용 사례

소개

"게임 분야에서의 강화학습 활용 사례"에 대한 내용입니다.

목차

1. 서론

2. 본론
(1) 게임과 인공지능 연구의 역사적 관계
(2) 초기 게임 환경에서의 강화학습 적용
(3) 알파고의 등장이 의미하는 전환점
(4) 알파제로와 자기 대국(Self-Play) 학습 방식
(5) 아타리 게임과 심층 강화학습의 확산
(6) 스타크래프트 II, 도타2 등 복잡한 전략 게임 사례
(7) 최신 멀티에이전트 강화학습의 진보
(8) 게임 산업과 학문적 연구에서의 강화학습 파급 효과

3. 결론

4. 참고문헌

본문내용

1. 서론

게임은 인공지능 연구에서 실험적 검증의 장으로 오랫동안 활용되어 왔다. 게임은 명확한 규칙과 보상 구조를 제공하며, 복잡한 전략과 불확실성을 포함하고 있어 인공지능 알고리즘의 성능을 평가하기에 적합한 환경이다. 특히 강화학습은 시행착오를 통한 학습이라는 특성상 게임 환경과 잘 맞아떨어진다. 본 보고서는 알파고의 역사적 승리부터 최신 멀티에이전트 학습에 이르기까지 게임 분야에서 강화학습이 어떻게 활용되고 발전해왔는지를 살펴본다.

2. 본론

(1) 게임과 인공지능 연구의 역사적 관계

1950년대 체스 프로그램은 인공지능 연구 초기의 주요 과제였다. IBM의 딥블루가 1997년 세계 체스 챔피언 가리 카스파로프를 이겼을 때, 이는 규칙 기반 탐색과 휴리스틱의 성과였다.

참고자료

· Tesauro, G. [1992]. Practical issues in temporal difference learning. Machine Learning.
· Silver, D. et al. [2016]. Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature.
· Silver, D. et al. [2017]. Mastering Chess and Shogi by self-play with a general reinforcement learning algorithm. arXiv.
· Mnih, V. et al. [2015]. Human-level control through deep reinforcement learning. Nature.
· Vinyals, O. et al. [2019]. Grandmaster level in StarCraft II using multi-agent reinforcement learning. Nature.
· OpenAI. [2019]. OpenAI Five. arXiv.
· 김용대. [2021]. <인공지능과 강화학습>. 서울대학교 출판문화원.
· 이재길. [2020]. <강화학습 이론과 응용>. 한빛아카데미.