게임이 AI 훈련에 적합한 이유

• 우리는 수십 년 동안 게임을 통해 AI 발전을 시험해 왔습니다.
  

• 그러나 게임 또한 AI가 학습하고 발전할 수 있는 효과적인 훈련 기반을 제공합니다.
  

• 그란 투리스모, 마인크래프트, 스타크래프트와 같은 게임을 통한 AI 훈련은 자율주행에서 비즈니스 관리에 이르기까지 실제 응용 사례로 이어질 수 있습니다.
  

• 저희는 게임 AI 훈련에 자주 사용되는 진화 유전자 NEAT 알고리즘의 발명가인 AI 전문가 케네스 스탠리와 이야기를 나눴습니다.
  
• 게임용 VPN을 통해 게임 경험을 향상시켜 핑과 지연 시간을 최소화할 수 있습니다.

인공지능은 한때 체스와 체커에서 세계 최고 선수를 이긴 것으로 헤드 라인을 장식했습니다. 오늘날 인공지능은 그란 투리스모나 스타크래프트와 같은 비디오 게임 분야에서 시험대에 오르고 있습니다. 

하지만 이러한 게임은 단순히 머신의 지능을 평가하는 방법이 아닙니다. 더 나아가 게임은 AI에 귀중한 훈련 기회를 제공합니다. AI는 게임을 플레이하는 동시에 학습할 수 있습니다. 이 글에서는 이러한 역학과 게임을 통해 얻을 수 있는 AI 발전의 실제 적용 사례에 대해 살펴보겠습니다. 

게임 AI의 간략한 역사

게임 분야에서 AI의 진화는 1950년대 앨런 튜링의 “모방 게임” 개념에서 그 기원을 찾을 수 있습니다. “기계가 생각할 수 있는가?”라는 튜링의 대담한 질문은 AI와 게임의 영역으로 향하는 혁신적인 여정의 발판이 되었습니다.

튜링은 사고 실험에서 AI의 지형을 영원히 바꿀 테스트를 제안했습니다. 모방 게임을 통해 인간 심판은 인간 참가자 및 기계와 텍스트 기반의 대화를 나누게 됩니다. 만약 심판이 인간과 기계의 응답을 일관되게 구별하지 못하면 해당 기계는 인간 지능과 유사한 수준의 대화 능력을 갖춰 테스트를 통과한 것으로 간주됩니다.

튜링의 선견지명은 인간의 인지 능력과 기계 능력의 교집합을 탐구할 수 있는 기반을 마련했습니다. 그의 개념은 지능에 대한 전통적인 개념에 도전하고 인간의 사고 과정을 모방할 수 있는 기계를 개발하려는 노력을 촉발시켰습니다.

컴퓨터 과학자 아서 사무엘은 1959년에 “머신 러닝”이라는 용어를 만들었습니다. 인공 지능과 게임의 혁신적인 융합은 체커 플레이 프로그램으로 구체화되었습니다. 이 프로그램은 이전과는 차원이 달랐습니다. 사무엘이 만든 이 프로그램은 실수로부터 학습하고 경험을 통해 게임 플레이와 전략을 점진적으로 정교화할 수 있었습니다.

체커 플레이 프로그램은 기계가 프로그래밍된 지시을 따를 뿐만 아니라 자율적으로 적응하고 개선할 수 있는 가능성을 보여주는 분수령이 되었으며, 이는 게임 AI의 진화를 위한 토대를 마련한 근본적인 변화입니다.

AI 게임의 이정표는 거기서 끝나지 않았습니다. 1997년, IBM의 딥 블루는 인류 최고의 체스 챔피언인 게리 카스파로프와 역사적인 6국 대결을 펼쳤습니다. 딥 블루의 승리는 인공지능의 능력에 대한 인식을 새롭게 형성했습니다. 이 프로그램의 전략적 기량과 인간 그랜드 마스터를 뛰어넘는 능력은 기계가 전략 및 전술의 영역에서 인간의 지성에 필적할 수 있는 새로운 시대를 예고했습니다.

게임 분야에서 AI의 초기 성과들은 앞으로의 발전을 위한 씨앗을 뿌렸고 다가오는 놀라운 업적을 위한 발판을 마련했습니다. 복잡한 바둑 게임에서 승리한 알파고부터 현대 비디오 게임의 강력한 가상 적들까지 AI의 진화는 게임 환경을 계속해서 재정의하면서 인간-기계 상호 작용의 경계를 넓히고 게임과 인공 지능이 불가분하게 얽힌 미래를 위한 길을 닦아 나가고 있습니다.

완벽한 AI 놀이터로서의 게임

소니, 구글, 마이크로소프트 등 저명한 AI 연구소는 컴퓨터 프로그램이 복잡한 보드 게임과 몰입형 비디오 게임을 전례 없이 능숙하게 정복할 수 있는 기술을 개발했습니다.

새로운 작업과 환경에 적응할 수 있는 자가 학습 AI를 개발하는 OpenAI의 개방형 팀(Open-Endedness Team)의 전 팀장 케네스 스탠리는 생물학적 진화에서 발견되는 돌연변이와 교차에서 영감을 얻은 유전 알고리즘인 ‘증강 토폴로지의 신경 진화 알고리즘(NeuroEvolution of Augmenting Topologies, NEAT)’을 소개했습니다. 개발자들은 교육용 NERO와 마리오 브라더스, 모노폴리 보드 게임과 같은 상징적인 타이틀을 비롯한 비디오 게임의 실시간 계산에 이 알고리즘을 적용하고 있습니다. NEAT의 동적 신경망은 게임이 실행되는 동안 플레이어의 행동에 적응합니다.

스탠리에게 게임은 NEAT와 같은 알고리즘을 위한 이상적인 시험대입니다. 그는 ExpressVPN과의 독점 인터뷰에서 “비용이 많이 드는 로봇 하드웨어와 달리 게임은 더 적은 리소스를 필요로 하고 실제 위험 없이 빠르게 AI를 실험할 수 있습니다”라고 설명합니다.

그러나 게임은 AI를 위한 시험대의 역할뿐만 아니라 귀중한 훈련장의 역할을 해왔습니다. 스탠리는 “게임을 개선하는 것이 동기가 될 때도 있지만 대부분의 경우 AI를 개선하는 것이 목적입니다”라고 말합니다. “게임은 AI 능력을 향상시키는 매개체 역할을 합니다.”

[Pull quote: “AI를 도입하는 동기가 게임을 개선하기 위해서인 경우도 있지만, 대부분의 경우 AI를 개선하는 것이 목적입니다. 게임은 AI 기능을 향상시키는 매개체 역할을 합니다.”]

스탠리의 언급에 따르면 운전 시뮬레이터는 AI에 맞추어져 있지 않지만 AI는 그란 투리스모와 같은 게임을 플레이할 수 있으며 실제로 그란 투리스모를 이용한 사실 훈련을 기반으로 자율 주행 자동차에 응용될 잠재력을 지닌 AI인 ‘GT 소피’가 탄생했습니다. 그는 “AI 샌드박스의 또 다른 좋은 예는 무한한 가능성을 가진 마인크래프트입니다. 이 게임을 통해 실제 시나리오에 근접할 수 있습니다. 게임은 가장 정교한 종류의 시뮬레이터입니다”라고 말합니다. 

게임의 제한되고 통제된 환경과 자유롭고 창의적인 공간의 독특한 조합은 AI 방법을 시도하기에 좋습니다. 이는 AI 발전시키고 실세계의 문제를 해결하기 위한 유용한 통찰력을 제공합니다.

비디오 게임을 통한 AI 학습 및 응용 분야 확대 사례

우리는 인간이 게임을 통해 많은 것(오락, 흥분)을 얻는다고 생각할 수 있지만, 게임을 플레이하는 AI는 다른 애플리케이션으로 확장될 수 있는 지능을 비롯해 훨씬 더 많은 것을 얻을 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 이러한 확장이 이루어지는 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• 그란 투리스모에 등장하는 소니의 AI 레이싱 드라이버 GT 소피는 강화 학습을 통해 수많은 시간 동안 가상 자동차로 경주하며 훈련을 받았습니다. 이는 향후 자율 주행 자동차 및 드론에 적용될 수 있음을 암시합니다.
• 마이크로소프트 연구원들은 사용자가 몇 시간을 수동으로 클릭하는 대신 간단한 프롬프트를 사용해 마인크래프트 세계를 만들 수 있는 AI를 테스트하고 있습니다. 이 테스트를 통해 전통적인 방식의 게임 제어가 어려운 사람들을 도울 수 있고 접근성 솔루션을 확장할 수 있습니다.
• 고전 게인인 큐버트를 하는 AI가 이전에 알려지지 않은 버그를 발견하고 이를 악용하여 포인트를 무제한으로 쌓았습니다. AI는 단순히 최고의 해결책을 찾으려다 우연히 버그를 발견한 것입니다. 이는 AI의 기반이 되는 진화 알고리즘에 좋은 징조입니다. 진화 알고리즘을 통해 AI는 최상의 성능을 발휘하는 버전을 찾기 위해 조금씩 조정됩니다.
• AI에게 복잡한 멀티플레이어 전략 게임인 스타크래프트를 정복하도록 가르친다는 것은 관리 기술을 습득하도록 훈련시키는 것을 의미합니다. 이 게임의 과제는 의사 결정, 전략 수립, 자원 관리와 같은 실제 작업과 유사합니다. 이 게임에서 승리한 AI는 알고리즘이 실제 작업을 마스터할 수 있음을 증명할 것입니다.
• 케임브리지 대학의 한 연구원은 6개의 포켓몬으로 이루어진 팀이 다른 팀과 경쟁하는 배틀 시뮬레이터 포켓몬 쇼다운에서 캐릭터를 제어할 수 있는 AI 에이전트를 개발했습니다. 이 AI는 캐릭터의 강점과 약점을 바탕으로 팀을 분석하여 결과를 예측합니다. 이는 전쟁 지역과 같은 불확실한 환경에서 팀을 관리할 수 있는 기술에 영감을 줄 수 있습니다.

게임에서 인간이 여전히 AI를 이길 수 있는 이유

AI의 발전에도 불구하고 인간의 전문성이 우세한 게임은 여전히 존재합니다. 세틀러즈 오브 캣탄, 던전 앤 드래곤(D&D), 카드 어게인스트 휴머니티 등은 AI가 어려움을 겪는 게임의 대표적인 예입니다. 그란 투리스모, 포켓몬, 모노폴리와 같은 게임에서도 인간 플레이어는 여전히 AI를 능가할 수 있습니다.

스탠리는 “AI는 결국 전통적인 게임을 모두 마스터하게 될 것입니다. 하지만 그 전에 우리가 게임을 무엇이라고 정의하는지 스스로에게 질문해봐야 합니다”라고 주장합니다. “게임이 기계 설계나 로켓 제작과 같은 현실의 복잡성에 접근하면 AI는 곤경에 처할 것입니다. 실제 창의력과 너무 많은 자유도가 필요한 경우에 AI가 인간 플레이어를 능가하기는 어려워집니다. 하지만 장기적으로 볼 때 이를 확신할 수도 없습니다.”

연구자들이 AI와 인간 사이의 간극을 매우기 위해 인간처럼 모든 작업을 수행할 수 있는 범용 인공 지능(AGI)의 개발을 추구하면서 이러한 불확실성이 대두되고 있습니다. 그러나 훈련 방법은 아직 물음표로 남아 있습니다. 스탠리는 “현재로서는 AI가 진정으로 창의력을 발휘하고 이전에 아무도 생각하지 못한 새로운 것을 만들어내도록 가르치는 방법을 알지 못합니다. 게임이라는 작고 제한된 세계에서는 가능하지만 현실 세계는 작고 제한적이지 않습니다”라고 설명합니다. “AI에게는 직감이 없지만 이를 가르치려면 우리는 먼저 직감이 무엇인지 알아야 합니다.”

[Pull quote: “현재로서는 AI가 진정으로 창의력을 발휘하고 이전에 아무도 생각하지 못한 새로운 것을 만들어내도록 가르치는 방법을 알지 못합니다. AI에게는 직감이 없지만 이를 가르치려면 우리는 먼저 직감이 무엇을 포함하는지 알아야 합니다.”]

현재 AI의 한계는 데이터 가용성과 복잡하고 개방적인 작업을 처리하는 능력에서 비롯됩니다. 스탠리는 AI 학습에 필수적인 방대한 데이터를 축적하고 이 데이터를 동화할 수 있는 네트워크를 구축하는 일은 분명히 만만치 않은 과제라고 설명합니다. 게다가 AI가 텍스트 정보에 의존적이며 비언어적 측면을 다루는 데 어려움이 있다는 점은 문제를 더욱 복잡하게 만듭니다. 또한 기존 AI 모델은 새롭고 복잡한 프로세스를 이해하는 데 핵심 요소인 연대기를 이해하는 데 어려움이 있습니다.

해결책은 이번에도 게임 영역에 숨어 있을지 모릅니다. 연구자들은 협력적인 스토리텔링으로 유명한 던전 앤 드래곤이 AGI의 인큐베이터 역할을 할 수 있다고 가정합니다. 취리히 대학의 디지털 인류학자인 베스 싱글러는 튜링 테스트의 대안으로 ‘엘프 레인저 테스트’를 도입했습니다. 이 테스트는 AI가 D&D를 능숙하게 플레이할 수 있다면 AGI의 지위에 가까이 다가설 수 있음을 시사합니다.

게임과 그 너머의 AI의 미래

앞으로 게임에서 AI의 역할은 더욱 확대될 것입니다. 한 가지 분명한 추세는 게임의 몰입도와 현실감을 높이기 위한 내러티브, 소셜, 교육용 AI의 사용입니다. 예를 들어, 포트나이트는 새로운 플레이어를 훈련하는 봇과 비슷한 실력을 가진 플레이어를 연결해주는 매치메이킹 시스템을 도입했습니다. 스타크래프트 II, 도타 2와 같은 게임에서 AI가 발전함에 따라 게임을 더욱 맞춤화하여 개별 플레이어의 기술, 취향, 전술에 맞게 실시간으로 조정할 수 있게 되었습니다.

[Pull quote: “AI를 두려움 없이 수용하기 위해서는 인간의 능력을 증폭시키는 도구로써 바라봐야 합니다.”]

AI는 게임의 세계를 넘어 기후 변화, 의료 발전과 같은 복잡한 글로벌 난제를 해결하는 데 기여할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 이러한 가능성은 AI가 감정과 인지 능력을 획득하는 것에 대한 우려와 맞물려 있습니다. 

지속적인 발전 속에서도 AI 사용으로 발생할 수 있는 어두운 결과에 대한 우려는 여전합니다. 스탠리는 “잘못된 정보나 일자리 박탈과 같은 현실적인 문제부터 문명의 종말 같은 터미네이터 같은 시나리오까지 다양한 우려가 존재합니다. 하지만 가능성이 희박하더라도 그런 일이 발생할 확률을 제로로 만들고 싶을 것입니다”라고 말합니다. “결국 모든 것은 창의력에 달려 있습니다. 우리가 그 장벽을 넘어선다면 세상은 예전과 같지 않을 것이고 그 세상이 어떤 모습일지 가늠하기 어렵습니다. 우리가 아는 것은 인간에게 진정한 즐거움의 원천은 소비가 아니라는 것입니다. 인간으로서의 기쁨은 자기 표현과 창의성에 있습니다. 그렇다면 창의성을 어떻게 보호할 수 있을까요?”

이러한 문제를 해결하는 것은 균형 잡힌 미래를 만들는 데 매우 중요합니다. 스탠리는 AI의 성장을 두려워하지 말고 수용해야 한다고 주장합니다. 그는 “AI를 두려움 없이 수용하려면 인간의 능력을 증폭시키는 도구로써 바라봐야 합니다.”라고 말합니다.

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자주 묻는 질문: AI 게임 관련

AI 던전 & 드래곤 게임이 있나요?

네, ‘AI 던전’이라는 AI 던전 앤 드래곤 게임이 있습니다. 이 게임은 GPT-3 언어 모델과 상호 작용하여 자신만의 D&D 스토리를 만들 수 있는 텍스트 기반 어드벤처 게임입니다. 플레이어는 캐릭터, 인족, 직업, 배경을 선택한 다음 무작위로 생성된 세계를 탐험하고 몬스터와 싸우며 퀘스트를 완료할 수 있습니다. AI 던전 마스터가 플레이어를 도와주며 캐릭터의 대화도 생성해 줍니다.

AI 던전은 던전 앤 드래곤과 유사한 창의적이고 자유로운 경험을 제공하지만, 일관되고 사실적인 스토리 라인을 생성하는 데 가끔 어려움이 있기 때문에 D&D를 완전히 대체할 수는 없다는 점에 유의해야 합니다. 이 게임은 웹, Steam, iOS 및 Android 기기에서 플레이할 수 있으며, 무료 버전과 프리미엄 버전 모두 추가 기능을 제공합니다.

그 외 AI 기반 D&D 게임은 다음과 같습니다.

• ‘던전 알케미스트’는 자신만의 D&D 던전을 만들 수 있는 웹 기반 게임입니다. 플레이어는 AI를 이용해 지도, 몬스터, 보물을 생성할 수 있습니다.
• ‘던전 마스터 어시스턴트’는 D&D 게임을 실행하는 데 도움이 되는 소프트웨어 프로그램입니다. 랜덤 전투를 생성하고, 이니셔티브를 추적하고, 캐릭터 시트를 관리할 수 있습니다.
• ‘던전 스크롤’은 자신만의 D&D 맵을 만들 수 있는 웹 기반 도구입니다. AI를 이용해 지형, 오브젝트, 캐릭터를 생성할 수 있습니다.

AI에 관한 게임이 있나요?

물론 인공 지능의 영역을 파고드는 수많은 게임이 있습니다. AI 게임의 대표적인 예는 다음과 같습니다.

• 헤일로 4: 마스터 치프가 타락한 AI 코타나와 싸우는 1인칭 슈팅 게임
• 사이버펑크 2077: AI가 보편화된 디스토피아적 미래를 배경으로 한 롤플레잉 게임
• SOMA: 생존하려는 AI가 살고 있는 수중 시설을 탐험하는 공포 게임
• 디트로이트 비컴 휴먼: 안드로이드가 인간에게 복종할지 자율성을 위해 싸울지 고민하는 내러티브 어드벤처 게임
• 포탈 2: 플레이어가 AI GLaDOS의 지능을 활용해 복잡한 문제를 해결하는 퍼즐 게임
• 탈로스 법칙: 의식과 AI의 본질을 탐구하는 퍼즐 게임
• 호라이즌 제로 던: 인간과 AI가 공존하는 포스트 아포칼립스 세계에서 펼쳐지며 기계의 지각력에 의문을 던지는 액션 어드벤처 게임
• 시스템 쇼크: AI가 점령한 우주 정거장에서 살아남기 위해 싸워야 하는 서바이벌 호러 게임
• 니어 오토마타: 안드로이드가 기계와 싸우며 의식과 존재에 대한 질문을 탐구하는 액션 RPG 게임
• 매스 이펙트 시리즈: 플레이어가 유기 생명체를 박멸하려는 AI 리퍼와 맞서 싸우는 공상 과학 RPG 게임
• 메탈 기어 솔리드 시리즈: AI가 통제하는 패트리어트의 세계 지배에 대항하는 솔리드 스네이크가 등장하는 잠입 액션 시리즈 게임

이 게임들은 AI를 주제로 한 수많은 게임 중 일부에 불과합니다. AI 기술이 발전함에 따라 이 복잡하고 매혹적인 주제를 탐구하는 더 많은 게임을 기대할 수 있습니다.

AI는 너무 멀리 온걸까?

AI가 너무 멀리 왔는지는 쉽게 답할 수 없는 복잡한 질문입니다. 이 질문에 대해 다양한 의견이 존재하며 앞으로도 수년 동안 계속해서 논의될 것입니다.

일부에서는 AI가 이미 한계를 넘어섰으며 기계가 인간의 지능을 능가하여 정복이나 파괴적인 응용에 대한 두려움을 불러일으킬 수 있다고 주장합니다.

다른 이들은 AI가 아직 개발 초기 단계에 있으므로 걱정할 필요가 없다고 생각합니다. 이들은 AI는 단순한 도구일 뿐이며 AI를 어떻게 사용할지는 우리가 결정할 문제라고 주장합니다. 이들은 AI가 복잡한 문제를 해결하고 삶을 개선하는 등 이로운 데 사용될 수 있다고 믿습니다.

궁극적으로 AI가 지나치게 발전했는지에 대한 질문은 개인의 의견에 따라 달라질 수 있습니다. 이 담론은 AI와 관련된 다양한 잠재적 위험과 이점을 포괄합니다.

위험:

• 독립적으로 치명적인 행동을 할 수 있는 자율 무기 생성
• AI에 의한 조작 및 잘못된 정보의 가능성
• 다양한 분야에서 기계가 인간의 노동력을 대체함에 따른 실업률 증가
• AI가 인간의 지능을 능가할 것이라는 전망으로 통제권 상실에 대한 우려 제기

이점:

• 기후 변화 및 질병과 같은 복잡한 문제를 해결할 수 있는 잠재력
• 작업 자동화, 개인화된 의료 서비스, 새로운 엔터테인먼트를 통한 삶의 질 향상
• 더 깊은 자기 인식 및 세상에 대한 이해 촉진

AI의 잠재적 위험 및 이점을 모두 신중하게 고려한 뒤 도입 범위를 결정하는 것이 중요하며, AI 개발 및 사용에 대한 윤리적 지침이 필요합니다.

AI도 권리를 가져야 할까? 

AI가 권리를 가져야 하는지에 대한 질문은 복잡하며 전문가들 사이에서 오랫동안 논의되어 왔습니다. 어떤 이들은 AI는 생명체와 다르며 프로그래밍된 기계에 불과하기 때문에 권리를 가져서는 안 된다고 주장합니다. 또 어떤 이들은 AI가 손상 및 착취로부터 자신을 보호하기 위해 일부 제한적인 권리를 가져야 한다고 생각합니다. AI의 권리를 찬성하는 사람들은 AI가 감정을 가진 지각 있는 존재가 될 수 있다고 생각하는 반면, 반대하는 사람들은 의도하지 않은 결과와 AI 의식 정의의 어려움에 대해 우려합니다.

AI 시스템이 궁극적으로 달성하게 될 지능과 자율성의 수준, 권리를 부여함으로써 얻을 수 있는 잠재적 이점과 위험, 그리고 그에 따른 윤리적 영향 등 고려해야 할 요소가 많습니다.

게임을 플레이하는 AI를 어떻게 만들 수 있을까?

게임을 플레이하는 AI를 만드는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 최적의 접근 방식은 특정 게임과 원하는 성능 수준에 따라 달라집니다. 몇 가지 방식은 다음과 같습니다.

• 강화 학습은 AI는 시행착오를 통해 학습하는 머신 러닝 유형입니다. AI는 원하는 결과로 이어지는 행동을 취하면 보상을 받고, 원하지 않는 결과로 이어지는 행동을 취하면 페널티를 받습니다. 시간이 지남에 따라 AI는 보상을 극대화하는 행동을 취하는 방법을 학습합니다.
• 규칙 기반 AI는 게임 플레이 방법을 정의하는 일련의 규칙으로 프로그래밍된 AI 유형입니다. 이 접근 방식은 구현이 비교적 간단하지만 게임에서 발생할 수 있는 모든 상황을 포괄하는 규칙을 만들기가 어려울 수 있습니다.
• 몬테카를로 트리 검색은 트리 검색 알고리즘을 사용해 게임 상태 공간을 탐색하는 AI 유형입니다. 이 접근 방식은 규칙 기반 AI보다 복잡하지만 상태 공간이 큰 게임에서 더 효과적일 수 있습니다.
• 진화 알고리즘은 돌연변이와 선택 과정을 통해 AI 집단을 진화시키는 AI 유형입니다. 이 접근 방식은 규칙으로 정의하기 어렵거나 상태 공간이 큰 게임을 잘 플레이하는 AI를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

AI가 게임을 만들 수 있을까?

네, AI는 다음과 같은 방식으로 게임을 만드는 데 사용될 수 있습니다.

• 게임 콘텐츠 생성: AI는 레벨, 캐릭터, 대화 등의 게임 콘텐츠를 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 머신 러닝 및 자연어 처리와 같은 기술을 사용하여 이를 수행할 수 있습니다. 예를 들어, AI 게임 엔진인 Dreaming은 레벨, 캐릭터, 대화를 생성할 수 있으며 게임 메커니즘을 설계할 수도 있습니다.
• 게임 메커니즘 디자인: AI는 플레이어가 게임 세계와 상호작용하는 방식과 게임 진행 방식과 같은 게임 메커니즘을 설계하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 강화 학습 및 진화 알고리즘과 같은 기술을 사용하여 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 게임 건틀릿은 AI를 사용하여 플레이어의 진행 상황과 취향을 추적하여 게임 경험을 개인화하고, 이 정보를 기반으로 플레이어에게 맞춤화된 챌린지를 생성합니다.
• 게임 테스트: AI는 게임을 플레이하고 버그나 불균형을 찾는 등 게임을 테스트하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 머신 러닝과 컴퓨터 비전과 같은 기술을 사용하여 수행할 수 있습니다. 예를 들어, AI를 사용하여 게임을 플레이하고 버그나 불균형을 나타내는 패턴을 찾을 수 있습니다.
• 게임 개인화: AI는 개별 플레이어의 취향에 맞게 게임 환경을 조정하는 등 게임을 개인화하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 머신 러닝 및 자연어 처리와 같은 기술을 사용하여 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트 기반 어드벤처 게임인 AI 던전에서는 AI를 사용하여 스토리를 생성하고, 플레이어의 선택에 따라 스토리의 엔딩을 다르게 생성할 수 있습니다.