Code in Life Code in Life

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..

1. 유전 프로그래밍의 학습은 평가에서 시작된다유전 프로그래밍(Genetic Programming, GP)은 인간이 직접 코드를 작성하지 않아도, 컴퓨터가 자동으로 문제를 해결할 수 있는 프로그램을 진화시키는 알고리즘이다. GP는 생물의 자연 선택 개념을 본떠, 수많은 프로그램 후보 중에서 더 나은 해답을 조금씩 선택하고 진화시키며 결과적으로 최적 해답에 가까운 프로그램을 생성한다.이러한 진화의 전 과정에서 중심에 있는 개념이 바로 ‘적합도(Fitness)’다. 적합도는 각 프로그램 개체가 주어진 문제를 얼마나 잘 해결하고 있는지를 수치적으로 평가하는 기준이다. 이 값은 진화의 다음 단계를 결정짓는 기준이 되기 때문에, 적합도의 설계 방식은 GP 전체 성능과 진화 방향에 지대한 영향을 미친다.이번 글에서..

1. 유전 프로그래밍이 ‘탐색’하는 것은 무엇일까?유전 프로그래밍(Genetic Programming, GP)은 생물학적 진화를 본떠서 문제 해결 코드를 자동으로 생성해내는 강력한 진화 알고리즘이다. 이 기술은 단순히 하나의 정답을 찾는 것이 아니라, 다양한 해답이 될 수 있는 코드 구조의 공간을 탐색한다는 특징을 가진다. 즉, 유전 프로그래밍은 기존의 기계학습처럼 파라미터를 조정하는 것이 아니라, 아예 프로그램 자체의 형태와 논리를 조합하고 수정하는 과정을 통해 문제를 해결한다.그렇다면 GP는 어떤 공간을 탐색하고 있을까? 그 공간은 바로 수많은 가능성으로 구성된 프로그램의 구조적 조합 공간, 즉 탐색 공간(search space)이다. 이 공간 안에는 문제를 해결할 수 있는 수많은 프로그램들이 존재할..

1. 두 기술은 모두 ‘학습’을 목표로 하지만현대 인공지능 분야에는 수많은 알고리즘이 존재하지만, 이들 대부분은 '학습'이라는 공통된 목표를 갖는다. 입력된 데이터를 분석하고, 주어진 문제를 해결할 수 있는 패턴이나 함수를 찾아내는 것이 목적이다. 이 과정에서 널리 사용되는 기술이 바로 머신러닝(Machine Learning)이다. 머신러닝은 통계적 기법을 기반으로 하며, 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 다양한 방식으로 데이터를 분석한다.한편, 머신러닝과는 전혀 다른 철학과 원리에서 출발한 기술이 하나 더 있다. 바로 유전 프로그래밍(Genetic Programming, GP)이다. 이 기술은 생물학의 진화 원리를 모방하여 문제를 해결하는 구조를 스스로 진화시킨다. GP는 머신러닝처럼 데이터를 분석하..

1. 프로그램도 진화할 수 있을까? 유전 프로그래밍의 등장자연은 생명체를 진화시키는 메커니즘을 통해 끊임없이 복잡하고 효율적인 시스템을 만들어 왔다. 이와 같은 자연의 진화 원리를 계산 알고리즘에 적용하려는 시도는 오랜 시간에 걸쳐 이루어졌고, 그 결과물 중 하나가 바로 유전 프로그래밍(Genetic Programming, GP)이다. 이 기술은 코드 그 자체가 진화할 수 있다는 아이디어에 기반하며, 사람이 직접 프로그래밍하지 않아도 컴퓨터가 자동으로 프로그램을 생성하고 최적화할 수 있도록 돕는다.유전 프로그래밍은 기존의 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)과 유사한 점이 많지만, 가장 큰 차이는 해결하려는 개체가 '문자열'이 아닌 '프로그램'이라는 점이다. 즉, GA는 변수들의 배열을..