[교육심리] 학습자의 동기 - 플립드러닝, 하브루타

1. Alphago Zero와 강화학습

Alphago Zero는 인공지능 바둑 프로그램으로, 구글의 딥마인드가 개발한 머신러닝 시스템이다. 이 시스템은 기존의 Alphago 프로젝트를 한층 발전시킨 버전으로, 인간의 데이터를 전혀 사용하지 않고 오로지 스스로의 학습을 통해 바둑 실력을 극대화한 점에서 큰 주목을 받았다. Alphago Zero의 핵심 기술 중 하나가 바로 강화학습이다. 강화학습이란 에이전트가 환경과 상호작용하면서 보상을 극대화하기 위해 행동을 학습하는 기계 학습의 한 분야다. 에이전트는 특정 상태에서 가능한 행동을 선택하고, 그 행동을 통해 새로운 상태로 전이된다. 이 과정에서 에이전트는 보상이나 벌점을 받고, 이를 기반으로 자신의 행동 전략을 조정한다. Alphago Zero는 이 강화학습 방식을 사용해 바둑의 복잡한 규칙과 전략을 스스로 탐구하고 학습한다. Alphago Zero의 학습 과정은 다음과 같은 단계로 이루어진다. 처음에 이 시스템은 바둑의 규칙과 기본적인 게임 이론만 알고 있으며, 초기 상태에서 무작위로 수를 두는 방식으로 시작한다. 이러한 무작위적인 플레이를 통해 다양한 상태와 그에 대한 결과를 수집한다. 그 다음, Alphago Zero는 수…