Code in Life Code in Life

1. 실험 문제는 진화 알고리즘의 성능을 증명하는 무대다유전 프로그래밍(Genetic Programming, GP)은 문제 해결 프로그램을 자동으로 생성하는 알고리즘으로, 초기에는 이론 중심의 알고리즘으로 인식되었다. 그러나 점차 다양한 실험 문제를 통해 그 실용성과 강력함이 증명되면서, 연구와 응용의 폭이 빠르게 넓어졌다. GP의 성능을 가장 직관적으로 보여줄 수 있는 방식은 실제 문제를 모델링하여, 그것을 어떻게 해결해 나가는지를 관찰하는 것이다.그 대표적인 실험 사례가 바로 Artificial Ant 문제이다. 이 문제는 복잡한 수학적 연산이 아닌, 매우 단순한 환경에서 실행되는 행동 기반 문제이며, GP가 어떻게 판단 로직을 진화시키는지를 명확히 보여주는 구조로 구성된다. 특히 이 문제는 프로그램..

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..