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BBO-001	10_Wiki/💡 Topics/AI	1.0	Optimization algorithm machine-learning black-box Heuristics	2026-04-26

Black-Box Optimization (블랙박스 최적화)

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

"내부 원리는 몰라도, 입력과 출력만으로 최선의 답을 찾아내라" — 시스템의 내부 수학적 모델이나 기울기(Gradient) 정보를 알 수 없을 때, 관측된 데이터를 바탕으로 목적 함수를 최적화하는 기법.

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

• 추출된 패턴: 목적 함수의 미분값을 구할 수 없는 환경에서, 효율적인 샘플링과 전역 탐색 전략을 통해 최적의 파라미터 조합을 찾는 탐색 패턴.
• 주요 기법:
  • Bayesian Optimization: 가우시안 프로세스 등을 통해 목적 함수의 모양을 추정하고, 다음 샘플링 지점을 결정 (가장 널리 쓰임).
  • Genetic Algorithms: 자연 선택의 원리를 이용하여 해를 진화시킴.
  • Simulated Annealing: 확률적 탐색을 통해 지역 최적해 탈출.
  • Random Search / Grid Search: 가장 단순한 형태의 탐색.
• 응용 분야: 하이퍼파라미터 튜닝(AutoML), 신약 설계, 로봇 제어 정책 최적화 등.

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)

• 과거 데이터와의 충돌: 미분 가능한 환경에서의 경사 하강법에 의존하던 방식에서, 미분이 불가능하거나 연산 비용이 매우 비싼 실제 시스템 최적화로 영역 확장.
• 정책 변화: Antigravity 프로젝트의 에이전트 모델 하이퍼파라미터 최적화 시, 베이지안 최적화 기반의 블랙박스 기법을 사용하여 적은 시행횟수로 최적의 설정을 찾음.

🔗 지식 연결 (Graph)

• Bayesian-Inference, Evolutionary-Computation, Simulated-Annealing, Hyper[[Parameter-Optimization]]
• Raw Source: 10_Wiki/Topics/AI/Black-Box-Optimization.md