유전 프로그래밍과 강화학습의 본질적 차이와 알고리즘적 철학

1. 진화와 학습, 두 알고리즘이 풀어내는 문제 해결의 방식

현대 인공지능 알고리즘들은 모두 문제 해결을 위한 최적화 전략을 기반으로 한다. 가장 대표적인 두 방식이 바로 유전 프로그래밍(Genetic Programming, GP)과 강화학습(Reinforcement Learning, RL)이다. 두 접근 모두 정답을 미리 알지 못하는 상황에서 피드백을 통해 점진적으로 더 나은 해답을 탐색해나가는 구조이다. 하지만 이러한 방법들이 문제를 인식하고, 해결 방안을 찾아가는 철학은 매우 다르다.

GP는 프로그램 자체를 유전자의 개체처럼 다루며, 구조적으로 진화시키는 알고리즘이다. 반면에 강화학습은 에이전트가 상태와 행동을 기반으로 한 보상을 통해 정책을 학습하는 구조이다. 둘 다 학습이라는 공통점이 있지만, 탐색 방식, 데이터 사용 구조, 학습 단위는 근본적으로 다르다.

이번 글에서는 유전 프로그래밍과 강화학습의 차이를 비교 분석하고, 각각의 방식이 어떤 문제에 장점이 있는지를 살펴보고자 한다.

2. 유전 프로그래밍: 구조 자체를 진화시키는 설계 방식

GP는 프로그램의 구조를 진화시키는 것이 특징이다. 초기에는 무작위로 생성된 트리 구조의 프로그램들을 평가 기준에 따라 점수화하고, 높은 적합도를 지닌 개체를 선택해 교차(Crossover)와 돌연변이(Mutation)를 반복하며 구조 자체를 재설계해 나간다. 이 과정은 명확한 정답이 없는 상황에서 스스로 실행 구조를 설계해 나가는 진화적 탐색이라고 할 수 있다.

GP의 가장 큰 특징은 탐색 단위가 행동이 아닌 구조라는 점이다. 강화학습은 어떤 상황에서 어떤 행동을 할지를 학습하는 반면, GP는 상황 인식부터 결과 도출까지의 흐름 자체를 구성하는 코드 블록 전체를 진화시킨다. 이로 인해 GP는 복잡한 로직, 조건문, 반복문까지도 자동으로 생성할 수 있으며, 구조의 해석 가능성에서도 장점을 갖는다.

또한 GP는 에피소드 기반이 아닌 세대 기반의 집단 진화 모델을 따른다. 이는 한 번에 많은 해답 후보를 탐색할 수 있는 장점이 있으며, 병렬 처리가 쉬워 대규모 문제에 유리하다. 프로그램 구조 자체가 해답인 문제, 예를 들어 알고리즘 생성, 수식 유도, 제어 시스템 설계 등에서 강력한 성능을 보인다.

3. 강화학습: 행동 중심의 보상 기반 학습

강화학습은 에이전트(agent)가 환경과 상호작용하며, 상태(state)에 따라 행동(action)을 선택하고, 그에 따른 보상(reward)을 받는 방식으로 작동한다. 이 과정은 마르코프 결정 과정을 기반으로 하며, 최종적으로는 누적 보상이 최대가 되는 정책(Policy)을 학습하는 것을 목표로 한다.

강화학습의 학습 단위는 구조가 아닌 행동이다. 에이전트는 환경과 끊임없이 상호작용하며, 그로부터 받은 보상을 통해 자신의 행동 전략을 점진적으로 조정한다. Q러닝, 정책 경사법, 딥 강화학습(DRL) 등 다양한 방식이 존재하지만, 모두 공통적으로 시간 흐름과 누적 성과에 집중하는 것이 특징이다.

강화학습은 로봇 제어, 게임 플레이, 실시간 의사결정 등에서 효과적인 것으로 알려져 있다. 특히 문제 환경이 지속적으로 변화하거나, 순차적 판단이 요구되는 상황에서 높은 성능을 발휘한다. 그러나 초기 탐색에서 실패 비용이 크고, 에이전트의 보상 설계가 복잡할 경우 학습이 비효율적일 수 있다는 한계가 있다.

4. GP와 RL의 비교: 탐색 구조와 일반화 능력

GP와 RL은 모두 탐색 기반 학습이지만, 탐색 전략과 결과 해석 방식에서 큰 차이를 보인다. GP는 전체 프로그램을 설계하는 데 초점을 맞추고 있어, 한번 학습이 완료되면 해답 구조 자체를 명확히 확인하고 해석할 수 있다. 이는 특히 설명 가능성(explainability)이 중요한 문제에서 강점을 발휘한다.

반면에 RL은 상태-행동 매핑을 학습하므로, 정책이 네트워크로 표현될 경우 해석이 어려운 블랙박스 형태가 될 수 있다. 그러나 RL은 경험 축적을 기반으로 학습하기 때문에 환경 변화에 민감하게 반응하며 빠르게 적응할 수 있다는 장점도 있다.

또한 GP는 학습에 대한 축적이 없고, 매 세대마다 프로그램을 새롭게 평가한다. 반면 RL은 이전 경험을 누적하여 정책을 업데이트하는 방식을 따르기 때문에, 점진적 일반화 능력에서는 RL이 더 유리한 경우도 많다. 그러나 복잡한 구조를 학습하는 데 있어선 GP의 유전자적 설계 접근이 훨씬 유연하다고 볼 수 있다.

5. 선택은 문제의 특성과 목표에 따라 달라진다

유전 프로그래밍과 강화학습은 모두 고급 지능을 구현하기 위한 강력한 도구지만, 문제의 구조와 목적에 따라 선택이 달라져야 한다. GP는 해답이 프로그램 구조 자체인 문제에서 탁월한 성능을 보이며, 사람의 손을 거치지 않고도 창의적인 알고리즘을 생성해낼 수 있다. 반면 RL은 동적인 환경에서 실시간 판단을 요구하는 시나리오에서 더 적합하다.

예를 들어, 특정 조건에 따라 알고리즘을 자동 설계하거나, 예측 수식 모델을 생성하거나, 해석 가능한 로직 기반 의사결정 시스템을 만들고 싶다면 GP가 더 강력한 해답을 제공한다. 반면에 로봇이 장애물을 회피하거나, 게임에서 최적 행동을 찾는 것처럼 즉각적인 행동 최적화가 필요한 문제에서는 RL이 더 효율적이다.

결국 두 알고리즘은 서로를 대체하는 기술이 아니라, 문제 유형에 따라 서로 보완되는 파트너이다. 최근에는 GP와 RL을 결합한 하이브리드 모델도 각광받고 있으며, 이는 미래 AI 설계에서 진화 기반 구조 최적화와 학습 기반 정책 개선을 동시에 달성하는 방법으로 주목받고 있다.