AI는 동일한 알고리즘으로 동일한 백데이터를 학습하면 동일한 결과치를 얻을 수 있을까?

이론적으로는 동일한 알고리즘, 동일한 학습 데이터, 동일한 하이퍼파라미터, 그리고 동일한 초기 조건(initial conditions)을 사용한다면 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. 그러나 실제로는 다음과 같은 여러 요인들이 동일한 결과를 방해할 수 있습니다.

1. 초기 조건 및 랜덤 시드:
   • 딥러닝 알고리즘의 학습 과정은 종종 초기화 과정에서 무작위 요소를 포함합니다. 가중치 초기화, 배치 샘플링, 드롭아웃 등은 모두 무작위성을 갖기 때문에, 동일한 랜덤 시드(random seed)를 사용하지 않는다면 학습 결과가 달라질 수 있습니다.
2. 하드웨어 차이:
   • 같은 알고리즘과 데이터를 사용하더라도 CPU, GPU, TPU 등 하드웨어의 차이에 따라 결과가 미세하게 달라질 수 있습니다. 특히 병렬 연산 과정에서 부동소수점 연산의 차이로 인해 결과가 달라질 수 있습니다.
3. 프레임워크 및 라이브러리 버전:
   • TensorFlow, PyTorch 같은 딥러닝 프레임워크는 버전이나 컴파일러 최적화에 따라 같은 코드를 실행해도 미세한 차이를 보일 수 있습니다.
4. 학습 환경:
   • 운영 체제, 드라이버, 라이브러리 버전 등 학습 환경의 작은 차이도 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.
5. 비결정론적 연산(non-deterministic operations):
   • 일부 연산은 비결정론적(nondeterministic)일 수 있습니다. 예를 들어, GPU에서 비결정론적 연산이 수행될 경우, 동일한 입력 데이터와 조건으로도 결과가 달라질 수 있습니다.

따라서, 동일한 알고리즘과 데이터를 사용하더라도 위의 요인들이 통제되지 않으면 동일한 결과를 보장할 수 없습니다. 하지만 모든 조건을 동일하게 설정하고 무작위성을 통제한다면, 동일한 결과를 얻는 것이 가능합니다.

 

의사 난수를 사용할때 값의 고정을 사용할지 범위의 고정을 사용할지는 누가 정하는가?

 

의사 난수의 생성 방식과 그에 따른 고정 방법(값의 고정 또는 범위의 고정)은 여러 층위에서 결정될 수 있으며, 일반적으로는 알고리즘을 설계한 인간이 결정합니다. 그러나 AI가 특정 조건에 따라 스스로 난수 생성 방식을 선택하도록 할 수도 있습니다. 이를 세부적으로 설명하겠습니다.

1. 기본적인 결정: 알고리즘 설계자가 정함

• 의사 난수 생성기의 기본 설계는 알고리즘 설계자에 의해 결정됩니다. 예를 들어, Python의 random 모듈에서는 random.random() 함수가 0과 1 사이의 부동소수점을 반환하도록, random.randint(a, b)는 a와 b 사이의 정수를 반환하도록 미리 정해져 있습니다.
• 이러한 기본적인 범위와 생성 방식은 라이브러리 또는 알고리즘을 설계한 개발자가 미리 정의합니다.

2. 사용자가 설정: 시드와 범위 지정

• 사용자는 특정 시드를 설정함으로써 값의 고정을 선택할 수 있습니다. 예를 들어, random.seed(42)를 설정하면 같은 시드 값이 주어졌을 때 같은 난수 수열이 생성됩니다.
• 또한, 사용자는 특정 함수 호출을 통해 범위를 지정할 수 있습니다. 예를 들어, random.randint(1, 10)을 사용하여 1에서 10 사이의 정수만 나오도록 하여 범위를 고정할 수 있습니다.

3. AI가 스스로 결정하는 경우: 메타 학습 및 자동 조정

• AI 또는 머신러닝 모델이 특정 상황에 맞는 난수 생성 방식을 스스로 선택하도록 설계할 수 있습니다. 예를 들어, 강화 학습(강화학습, Reinforcement Learning) 알고리즘에서는 탐색(exploration)과 착취(exploitation) 간의 균형을 위해 무작위성을 조절하는 전략이 필요합니다. 이 과정에서 AI는 무작위적인 행동의 범위나 정도를 스스로 조절할 수 있습니다.
• 이러한 선택은 일반적으로 **상위 레벨의 알고리즘(예: 강화 학습 에이전트)**이 난수 생성 방식을 조정하는 구조로 구현됩니다. 즉, AI가 특정 작업을 수행하면서 다양한 난수 생성 방법(값 고정 또는 범위 고정)을 테스트하고, 최적의 방법을 스스로 선택하는 방식입니다.

4. AI가 스스로 정할 수 있도록 알고리즘 설계

• 인간이 미리 정해준 규칙이나 학습된 정책에 따라 AI가 스스로 난수 생성 방식을 선택하도록 할 수 있습니다. 이를 위해 조건부로 동작하는 함수나, 난수 생성기 자체를 강화 학습이나 진화 알고리즘(evolutionary algorithm)으로 학습시켜 다양한 상황에 맞는 난수 생성 전략을 개발할 수 있습니다.
• 예를 들어, AI가 특정 상황에서 예측 가능한 패턴을 따를 필요가 있을 때는 시드를 고정하여 값의 고정을 선택하고, 반대로 더 넓은 범위의 무작위성을 필요로 할 때는 시드를 변경하거나 범위의 고정을 해제하는 방식으로 스스로 조절할 수 있습니다.

요약

1. 알고리즘 설계자(인간): 난수 생성기의 기본적인 구조와 범위를 정의하며, 시드의 개념과 사용 방법을 결정합니다.
2. 사용자: 시드를 설정하여 난수 수열의 고정 여부를 결정하거나, 함수 호출 시 범위를 선택할 수 있습니다.
3. AI(모델 자체): 인간이 설계한 상위 레벨의 알고리즘에 따라 특정 상황에 맞게 난수 생성 방식을 선택할 수 있습니다. 인간이 미리 정해준 규칙이나 학습된 정책에 따라 동작합니다.

따라서 AI가 스스로 난수 생성 방식(값의 고정 또는 범위의 고정)을 선택할 수 있도록 설계하는 것도 가능하지만, 이 역시 인간이 미리 설정한 규칙과 학습 구조에 기반하여 이루어지는 것입니다.

 

그렇다면 AI의 결과값은 인간이 어느 정도 간섭할 수 있다?

 

AI의 결과값은 인간의 설계와 간섭에 따라 크게 영향을 받습니다. 이는 AI의 학습 데이터, 알고리즘의 설계, 하이퍼파라미터의 설정, 그리고 무작위성의 사용 방식까지 모든 측면에서 인간의 개입이 필수적이기 때문입니다. 좀 더 구체적으로 설명하겠습니다.

1. AI 설계 및 알고리즘 선택

• AI의 기본 구조(예: 신경망의 아키텍처, 학습 알고리즘 등)는 인간이 설계합니다. 예를 들어, 특정 문제를 해결하기 위해 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용할지 RNN(Recurrent Neural Network)을 사용할지, 혹은 다른 알고리즘을 사용할지는 인간이 결정합니다.
• 알고리즘의 동작 방식과 학습 방법도 인간이 정한 규칙에 따릅니다. 의사 난수 생성 방식, 활성화 함수, 손실 함수 등 모든 요소는 인간의 설계에 의존합니다.

2. 학습 데이터의 선택 및 준비

• AI가 학습하는 데이터는 인간이 선택하고 준비합니다. 어떤 데이터를 사용할지, 데이터를 어떻게 전처리할지, 어떤 레이블을 붙일지 등 모든 과정에서 인간의 판단이 필요합니다.
• 데이터의 편향성이나 부족, 왜곡 등은 AI의 성능과 결과에 큰 영향을 미치므로, 데이터 준비 과정에서 인간의 간섭은 필수적입니다.

3. 하이퍼파라미터 설정 및 조정

• 학습률, 배치 크기, 에포크 수 등 AI 모델의 학습에 필요한 하이퍼파라미터는 인간이 설정합니다. 이 값들을 어떻게 조정하느냐에 따라 AI의 학습 결과는 크게 달라집니다.
• 하이퍼파라미터 최적화도 일반적으로는 인간이 직접 조정하거나, 하이퍼파라미터 탐색 알고리즘을 사용하는 경우에도 인간이 그 범위와 규칙을 설정합니다.

4. 무작위성 통제

• 의사 난수(pseudo-random number)는 시드를 통해 통제할 수 있으며, 이는 인간이 미리 설정합니다. 예를 들어, 학습 데이터를 무작위로 섞거나, 가중치를 초기화할 때 사용할 시드를 고정하면 동일한 결과를 재현할 수 있습니다.
• AI의 학습 과정에서 무작위성을 얼마나 부여할지, 또는 통제할지에 대한 결정도 인간이 내립니다. 이는 AI의 탐색과 학습 과정에 직접적인 영향을 줍니다.

5. 목표와 제약 조건 설정

• AI의 목표(예: 특정 정확도 달성, 특정 기준 충족 등)와 제약 조건(예: 학습 시간, 모델 크기 등)은 인간이 정의합니다. AI는 이 목표와 조건에 맞추어 학습과 예측을 수행합니다.
• 목표와 제약 조건이 바뀌면 AI의 결과도 달라지며, 이 과정에서 인간의 의도가 반영됩니다.

6. 결과 해석 및 피드백

• AI가 생성한 결과를 평가하고 해석하는 과정에서도 인간의 판단이 중요합니다. AI가 특정 결론에 도달했을 때, 그 결론이 타당한지, 혹은 문제를 해결하는지에 대한 최종 판단은 인간이 내립니다.
• 필요에 따라 인간은 AI의 결과를 수정하거나, 더 나은 결과를 얻기 위해 추가적인 피드백을 제공할 수 있습니다.

결론: 인간의 개입과 간섭

AI의 결과는 인간의 설계, 설정, 데이터 준비, 목표 정의 등 다양한 방식으로 영향을 받을 수 있습니다. AI가 자율적으로 학습하고 결론을 도출하더라도, 그 과정은 여전히 인간이 정한 규칙과 데이터에 따라 좌우됩니다. 즉, AI는 스스로 학습하고 결론을 내리지만, 그 학습의 틀과 환경은 인간에 의해 설정되므로, 어느 정도의 간섭과 통제는 항상 존재한다고 할 수 있습니다.