KAIST 김기응 교수, ‘IFAAMAS’서 영향력 있는 논문상 수상

김기응 김재철 AI대학원 교수가 자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 국제재단(이하 IFAAMAS)으로부터 영향력 있는 논문상(Influential Paper Award)를 수상했다.

수상 논문은 공동 저자로 참여해 2000년에 발표한 논문 `정책 탐색을 통한 협동 학습(Learning to Cooperate via Policy Search)'이다. 

이 연구는 다수 인공지능(AI) 에이전트가 분산화된 환경에서 협동 학습하는 상황에서 개별 에이전트의 학습 시그널이 다른 에이전트의 정보에 의존하지 않음을 밝히고 분산 학습 알고리즘을 제안했다. 여기서 에이전트 복잡한 동적인 환경에서 목표를 달성하려고 시도하는 시스템을 의미한다.

학습 알고리즘은 간단하면서도 지역 최적점으로 수렴하는 보장을 제공한다. 멀티 에이전트 강화학습 연구에서 주된 방법론의 하나로 자리잡은 딥러닝 기반의 알고리즘들이 성공을 누린 이유를 설명했다.

김기응 김재철AI대학원 교수는 “인공지능 에이전트 분야에서 뜻깊은 상을 받게 되어서 영광이고, 최신 딥러닝을 이용하는 멀티 에이전트 학습 연구에서도 지속적으로 인용되고 활용되는 의미 있는 연구가 되어서 감회가 깊다”며 “앞으로도 후속 세대에게 영감을 줄 수 있는 임팩트 있는 연구 결과물들을 만들 수 있도록 노력하겠다”고 소감을 밝혔다.

IFAAMAS 영향력 있는 논문상은 자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 연구 분야에서 중요하고 오래 지속되는 기여를 한 논문을 인정하기 위해 2006년에 제정됐다. 역사적으로 가치 있는 논문으로 매년 1~3편의 논문을 선정해 수상해왔다.