feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Reward Prediction Error.md

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-id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-RWPE-001
-category: Unified
+id: wiki-2026-0508-reward-prediction-error
+title: Reward Prediction Error
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 last_reinforced: 2026-04-20
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+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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 # [[Reward Prediction Error|Reward Prediction Error]]
@@ -24,7 +33,7 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 3.  **강화학습에서의 역할**:
     *   Q-Learning, Actor-Critic 등 대부분의 현대 RL 알고리즘이 이 오차를 0으로 만드는 방향으로 가중치를 최적화함.
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 보상 그 자체가 학습을 일으킨다고 믿었으나, 현대 과학은 '보상 그 자체'가 아니라 '예측하지 못한 보상의 차이(오류)'가 시냅스 가소성을 유발하는 진짜 범인임을 증명함.
 - **정책 변화(RL Update)**: 중독(Addiction)이나 도박 정책 수립 시, 단순히 행위를 막는 것이 아니라 뇌의 RPE 시스템을 가짜 데이터로 교란하는 '변동 보상(Slot Machine 메커니즘)' 디자인을 규제하는 방향으로 기술 정책이 강화됨.
 
@@ -32,3 +41,29 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 - [[Reinforcement Learning (RL)|Reinforcement Learning (RL)]], [[Neurobiology-of-Reward|Neurobiology-of-Reward]], [[Probability Theory|Probability Theory]], Performance systems]], [[Ps-Reinforce|Ps-Reinforce]]
 - **Modern Tech/Tools**: [[Deep Q-Networks (DQN)|Deep Q-Networks (DQN)]], Dopamine level monitoring, [[Behavior|Behavior]]al RL models.
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+## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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+**언제 이 지식을 쓰는가:**
+- *(TODO)*
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+**언제 쓰면 안 되는가:**
+- *(TODO)*
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+## 🧪 검증 상태 (Validation)
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+- **정보 상태:** needs_review
+- **출처 신뢰도:** A
+- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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+## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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+- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
+- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
+- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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+## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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+| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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+| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |