인공지능, 에이전트(Agent) 란 무엇인가

프로 스포츠에서 free agent 란 말이 더욱더 익숙한 에이전트가 인공지능에선 어떤 뜻일까요? 독자적으로 행동하는 하나의 주체를 의미하는 말로서 혼자 싱글 플레이로 스타크래프트 헌터 맵에서 7:1로 플레이할 경우 각 7개의 컴퓨터들이 각각의 에이전트입니다. 

 

하지만 인공지능에서의 에이전트들은 이렇게 단순하지 않겠죠. 우리는 주변 환경을 인지하기 위해 오감이라는 감지 능력을 갖추고 있습니다.  마찬가지로 인공지능 에이전트들도 카메라, 마이크, 센서등 등의 감지장치들을 가지고 있습니다. 그리고 감지능력으로 얻은 정보를 뇌를 거쳐 적절한 행동을 하듯이 에이전트들도 시피유와 잘 정리된 인공지능 알고리즘을 통해 행동하게 됩니다. 

 

 

 

 

 

 

 

그렇다면 에이전트의 행동양식을 규정하는 5가지 종류에 대해 알아보겠습니다.

 

1. Ractional Agents

2. Simple Reflex Agents

3. Model Based Reflex Agents

4. Goal Based Agents

5. Utility Based Agents

 

단순히 말하자면 "나는 과정따윈 보지 않아 결과만 볼뿐이야!" 또는 "결과보다 과정이 중요하다!"이런 말처럼 에이전트도 무엇에 비중을 두고 생각하고 행동하는지를 나눈 것입니다. 

 

1. Ractional Agents

 

"Do right thing"  입니다. 목표에 부합하는 옿은것, 이상적인 것을 합니다. 하지만 "목표를 이루기 위해 수단과 방법을 가리지 않겠다!"는 절대 아닙니다. "올바른 방법과 과정으로 목표를 이루겠다."입니다. 

 

이 착한 행동은 수치화 되어 가능한 높은 점수의 행동을 해 목표를 이루는 것이. 예를 들어 친절을 제공하는 것이 목표인 식당이 있고 이곳 직원과 사장님의 목표는 가능한 친절한 인사와 행동으로 손님을 대하는 것입니다. 각 행동은 점수가 매겨집니다. 

 

1점 목을 까닥하며 작은 소리로 안녕하세요 인사하기.

2점 목을 까닥하지만 큰 소리로 인사하기.

3점 90도로 숙여 안녕하세요 라며 큰 소리로 인사하기.

4점 90도로 숙이며 상냥한 목소리로 안녕하세요 사랑합니다 라고 인사하기.

5점....

 

이렇게 상황에 닥치게 될때 할 수 있는 최선의 선택(높은 점수를 얻는 행동)을 해 고객을 감동시키는 것이 최종 목표입니다. 그렇기 때문에 이 식당은 음식 맛이 뛰어날 필요도 많은 돈을 버는 것이 목표가 아닙니다. 고객을 감동시키는 것과 가능한 적은 컴플레인을 받는 것이 목표입니다. 

 

이 친절을 추구하는 에이전트는 많은 손님들 만나면서 어떻게 하면 손님들이 감동받는지 또는 기분이 상한지를 잘 알게 되었고 이 경험을 토대로 좀 더 능숙한 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다. 이렇게 데이터를 축적하고 이 데이터 안에서 일정한 규칙과 지식을 발견해 이를 이용해 좀 더 깊은 이해와 행동을 할 수 있습니다. 

 

그런데 말이죠 이상적이란 것 반드시 옳은 일을 하는 것이 뛰어나거나 능숙하거나 성공을 의미하진 않습니다. 단지 그 행동을 했느갸 목표이기 때문이죠. 그렇기 때문에 

 

이상적(Rational) ≠ 전지전능한 능력

이상적(Rational) ≠ 아주 날카로운 시각

이상적(Rational) ≠ 성공 

 

을 의미하지 않습니다. 마치 동사무소의 민원실을 생각하면 됩니다. 이 민원실은 주민이 필요한 것과 불편한 것들을 접수하고 허용된 능력 안에서 문제를 처리해 줍니다. 하지만 능력, 권한 밖의 문제는 해결해 줄 수 없습니다. 발 벗고 나서 자신의 권한 밖의 문제를 다루려고 하지 않습니다. 왜냐하면 민원실의 목표는.. 그렇기 때문이죠.

 

 

 

 

 

 

2. Simple Reflex Agents

 

If 의 조건에 따라 정해진 행동을 하는 것입니다. 자동차의 자동 긴급 제동 보조 시스템이라는 장치가 있습니다. 이는 운전자가 미처 전방 시야를 놓쳤을 때 앞차의 급정거, 보행자의 등장 등의 긴급한 상황에 운전자가 반응하지 못할 때 자동차가 스스로 차를 긴급 제동 시키는 기능입니다. 

 

 

Simple Reflex Agents의 구조는 장착된 센서를 통해 탐지한 상황이 정해진 룰에 부합할 때 정해진 행동을 따르는 것입니다. 현관문에 다가가면 불이 켜졌다 꺼졌다 하는 전구도 같은 원리입니다.  

 

if sensor detects object

then turn on light 

 

rational agents 와는 다르게 이전의 경험을 활용하지 않습니다. 왜냐하면 당장의 정해진 규칙에 의해서만 행동하기 때문입니다. 그냥 "기면 기고 말면 말고"라는 아주 간단한 규칙에 의해 일을 진행할 뿐입니다. 

 

현재 6단계까지 발전한 자율주행에서 2단계 자율주행 스마트크루즈 컨트롤, 차선 이탈 방지 등이 여기에 해당합니다. 이들은 카메라 등 센서를 기반으로 앞차와의 간격을 조절해 차량의 속도를 조절하거나 멈추고 차선을 따라 조향을 할 수 있습니다. 

 

오로지 센서와 if문으로만 구성되어 있기 때문에 한계가 명확합니다. 운전 중에는 예상치 못한 돌발상황들이 발생하는데 이 if문들이 모든 상황을 정의하고 있는지? 또는 딜레마적 상황이 온다면 어떻게 할지? 예를 들어 앞에 갑자기 고라니 또는 사람이 아닌 어떤 동물이 튀어나왔다고 가정합니다. 그래서 위에서 언급된 자동 긴급 제동 시스템에 따라 급제동을 시도합니다. 그런데 뒤차가 내가 서려는 시도를 탐지 못하고 나에게 빠르게 달려오고 있습니다. 내가 선다면 분명히 뒤차를 나를 박을 것입니다. 이때 이 시스템은 어떻게 대처할 수 있을까요? 

 

이번 글에서는 이상적 에이전트, 단순 반영 에이전트에 대해 알아 보았습니다. 다음 글에서는 나머지 에이전트에 대해 알아보도록 하겠습니다.