<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>강화학습 on Seunghoon Choi</title><link>https://seunghoonchoi.com/ko/tags/%EA%B0%95%ED%99%94%ED%95%99%EC%8A%B5/</link><description>Recent content in 강화학습 on Seunghoon Choi</description><generator>Hugo</generator><language>ko-KR</language><lastBuildDate>Sun, 21 Jun 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://seunghoonchoi.com/ko/tags/%EA%B0%95%ED%99%94%ED%95%99%EC%8A%B5/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>AI는 바둑은 이겼는데 왜 용접은 아직 어려울까: 인간은 멈추고, 기계는 반복한다</title><link>https://seunghoonchoi.com/ko/column/ai-cheap-vs-expensive-world/</link><pubDate>Sun, 21 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://seunghoonchoi.com/ko/column/ai-cheap-vs-expensive-world/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;img src="https://seunghoonchoi.com/images/col-ai-cheap-vs-expensive-world.jpg" alt="자동차 차체를 사이에 두고 산업용 로봇들이 작업하는 공장"&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p class="inline-image-caption"&gt;바둑 AI는 규칙이 고정된 공간에서 배울 수 있지만, 공장에서는 위험과 책임이 숫자 점수만으로 정리되지 않는다.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;바둑으로 인간 최고수를 이긴 AI 이야기가 나올 때마다 사람들은 비슷한 질문을 한다. “이 정도면 곧 사람이 하던 일이 다 AI로 바뀌는 것 아닌가?”&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;그런데 현장으로 가면 그림이 달라진다. 바둑은 이겼는데, 용접은 아직 쉽지 않다. 코딩 문제는 풀지만, 낡은 배관 옆에서 불꽃 튀는 용접을 사람처럼 안정적으로 하지는 못한다.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;이 차이는 단순히 어느 쪽이 더 어렵냐의 문제가 아니다. 더 근본적인 차이는 인간과 기계가 배우는 방식에 있다. 인간은 적은 경험으로도 원인을 짐작하고 위험하면 멈춘다. 반면 지금의 AI는 많이 해 보고, 결과를 비교하고, 점수가 좋아지는 방향을 찾는 데 강하다.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>