AI 플래닝의 정의와 역사적 발전 (Definition and Historical Development of AI Planning)

1. 개요

AI 플래닝(AI Planning)은 지능적 에이전트가 목표를 달성하기 위한 행동 시퀀스를 자동으로 생성하는 인공지능의 핵심 분야이다. 1960년대 초기 연구에서 시작하여 반세기에 걸친 발전을 통해, 현대 로봇 공학의 자율 임무 계획에 직접 적용되는 성숙한 이론 체계와 실용적 도구를 확립하였다.

2. 정의

AI 플래닝은 다음과 같이 정의된다.

주어진 초기 상태 s_0와 목표 조건 G, 가능한 행동의 집합 A로부터, 초기 상태에서 시작하여 목표 조건을 충족하는 상태에 도달하는 행동 시퀀스 \pi = \langle a_1, a_2, \ldots, a_n \rangle을 자동으로 생성하는 계산 과정이다.

3. 역사적 발전

3.1 세대: 초기 계획 시스템 (1960~1970년대)

STRIPS는 상태를 명제 집합으로, 행동을 전제 조건과 효과로 표현하는 체계를 확립하여, 이후 모든 AI 플래닝 연구의 기반이 되었다.

3.2 세대: 이론적 성숙 (1980~1990년대)

PDDL의 표준화는 계획기 간 비교를 가능하게 하여, 국제 계획 경진 대회(IPC)의 출발점이 되었다.

3.3 세대: 실용적 계획기의 등장 (2000~2010년대)

이 시기에 휴리스틱 순방향 탐색이 지배적 패러다임으로 자리잡았다.

3.4 세대: 로봇 공학 통합 (2010년대~현재)

PlanSys2(2020~)를 통한 ROS2와의 통합, TAMP(Task and Motion Planning), LLM 기반 계획 등 실용적 로봇 시스템에의 적용이 활발해지고 있다.

4. AI 플래닝의 위치

인공지능 (AI)
├── 기계 학습 (Machine Learning)
├── 자연어 처리 (NLP)
├── 컴퓨터 비전 (Computer Vision)
├── **자동화된 계획 (Automated Planning)** ← AI 플래닝
├── 지식 표현 (Knowledge Representation)
└── 추론 (Reasoning)

5. 참고 문헌

• Fikes, R., & Nilsson, N. (1971). “STRIPS: A New Approach to the Application of Theorem Proving to Problem Solving.” Artificial Intelligence, 2(3-4), 189-208.
• Ghallab, M., Nau, D., & Traverso, P. (2016). Automated Planning and Acting. Cambridge University Press.
• Hoffmann, J. (2001). “FF: The Fast-Forward Planning System.” AI Magazine, 22(3), 57-62.