Code in Life Code in Life

AI의 진화에 따른 숨겨진 비용 - 실제 애플리케이션의 복잡성 관리유전자 프로그래밍(GP)은 복잡한 문제를 해결하기 위해 자율적으로 알고리즘을 생성할 수 있는 강력한 진화 시스템입니다. 그러나 GP가 자동화된 모델 생성, 기호 회귀, AI 기반 최적화와 같은 분야에서 두각을 나타내면서, 프로그램 복잡성의 통제되지 않은 성장이라는 하나의 조용한 위협이 점점 더 그 잠재력을 약화시키고 있습니다. 이론적으로는 진화가 효율성을 향해 간소화되어야 하지만, 현실은 종종 다른 그림을 그립니다. 프로그램은 중복 노드, 중립 가지, 그리고 데드 코드로 가득 찬 다루기 어려운 구조로 진화합니다. 이러한 요소들은 성능을 향상시키는 데 거의 도움이 되지 않지만, 구조적 및 선택적 역학으로 인해 지속됩니다. AI 시스템이 연구..

1. 진화 알고리즘은 반드시 효율적인가?유전 프로그래밍(Genetic Programming, GP)은 문제 해결 로직을 자동으로 진화시키는 알고리즘으로, 사람이 직접 작성하지 않아도 컴퓨터가 자체적으로 프로그램을 생성할 수 있도록 설계된 시스템이다. 이 기술은 특히 수식 추론, 제어 로직 설계, 신호 처리 등 다양한 분야에서 실험적으로 활용되며, 많은 가능성을 보여주고 있다.그러나 이 강력한 기술은 항상 깔끔하고 효율적인 결과를 만들어내는 것은 아니다. 실제 GP 실험에서는 시간이 지날수록 프로그램이 불필요하게 커지고 복잡해지는 현상이 자주 관찰된다. 이처럼 진화 과정에서 프로그램의 크기만 커지고, 기능적 성능은 거의 개선되지 않는 현상을 우리는 ‘블로트(Bloat)’라고 부른다. 겉으로 보기엔 복잡하고..