비계에서 초인까지: 커리큘럼 학습이 2048과 테트리스를 해결한 방법

"Scaffolding to Superhuman: How Curriculum Learning Solved 2048 and Tetris"는 강화 학습을 활용하여 게임 2048과 테트리스를 해결하는 방법을 설명하는 기사입니다.

PufferLib은 고속 C 기반 환경을 제공하며, 강화 학습을 위한 최적화된 벡터화 환경, LSTM, Muon, Protein과 같은 고급 업그레이드를 지원하여 빠른 학습을 가능하게 합니다.

과거에는 수 테라바이트의 엔드게임 테이블을 이용해 2048 게임의 일부 목표를 달성했지만, 15MB의 정책을 통해 더 높은 성공률을 기록하여 효율성을 입증했습니다.

Tetris에서는 버그가 우연히 커리큘럼 학습을 구현하여 에이전트에게 혼란스러운 상태를 조기에 노출시켜 내구성을 높이는 데 기여했습니다.

커리큘럼 학습은 중요한 상태를 경험하게 하여 에이전트가 스스로 학습할 수 없는 점에서 슈퍼휴먼 수준의 성능을 가능하게 했습니다.

빠른 시뮬레이션과 시스템적 탐색은 단순한 도전에 비해 학습의 효율성을 크게 증가시켰으며, 하이퍼파라미터 조정이 성능을 두 배로 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.

학습 가능한 환경과 경험이 부족한 점은 단순히 네트워크를 확대하는 것보다 중요하며, 커리큘럼 학습을 통해 이러한 문제를 해결할 수 있습니다.

기사에 따르면, 게이밍 데스크탑 하나만으로도 많은 성과를 이룰 수 있으며, 때때로 버그가 유용한 교훈을 가져올 수 있습니다.

PufferLib을 통해 누구나 직접 자신의 컴퓨터에서 강화 학습 에이전트를 훈련할 수 있으며, 2048과 테트리스 게임을 통해 결과를 확인할 수 있습니다.