NHN, “게임 난이도 예측도 AI가”

NHN 포워드 2019

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게임의 난이도 조절은 난제다. 너무 쉬우면 게임이 재미 없고, 너무 어려우면 이용자 진입 장벽이 된다. 일부 게임은 극악의 난이도로 마니아 층을 끌어모으기도 하지만, 일반 대중을 겨냥한 게임은 적정 수준의 난이도를 찾는 게 해당 게임의 흥행을 좌우한다. 기존엔 인간 레벨 디자이너가 일일이 난이도 조정 작업을 했지만, 최근엔 인공지능(AI) 기술이 이 같은 게임 난이도를 맞추고 테스트하는 데 활용되고 있다.

지난 11월28일 열린 NHN의 개발자 행사 ‘NHN 포워드’에서는 AI를 활용한 게임 난이도 예측 방법에 대한 강연이 진행됐다. 이날 발표는 다양한 난이도의 레벨 디자인이 관건인 ‘퍼즐 게임’에 초점이 맞춰졌다. 특히 NHN이 닌텐도, 라인과 합작해 개발한 모바일 퍼즐 게임 ‘닥터마리오 월드’의 실제 난이도 조정 과정을 예시로 들었다.

| 닥터마리오 월드

AI가 퍼즐 게임 제작에 필요한 이유

발표를 맡은 이창율 NHN 게임AI팀 팀장은 “퍼즐 게임을 만들 때 난이도를 평가하고 조정하는 과정이 반복되는데 게임의 패턴이 늘면서 조합은 점점 늘어나며, 퍼즐 게임의 경우 수 천 스테이지까지 만들어지기도 한다”라며 수작업으로 이뤄지는 난이도 조정의 한계를 짚고, AI를 활용한 난이도 예측의 필요성을 말했다.

| 이창율 NHN 게임AI팀 팀장

기존의 퍼즐 게임 난이도 조절 과정은 단순하다. 난이도를 평가하고 난이도가 너무 낮거나 높을 경우 수정하는 과정을 반복해 최종적으로 게임이 출시된다. 이 때 난이도 평가는 게임을 클리어하는 데 성공한 횟수와 시도 횟수의 비율, 성공률(SR, Success rate) 등 객관적 기준을 통해 이뤄진다. 하지만 다양한 장치가 들어가는 현대 게임에 사람이 일일이 난이도를 측정하는 데는 한계가 있다.

이 때 활용되는 게 AI 에이전트다. 인간을 대신해 AI가 게임을 깨는 데 성공한 비율을 기준으로 실제 난이도를 예측하는 방법이다. 하지만 한 AI 에이전트가 인간을 대표하긴 어렵다. 이를 고려해 실제 이용자의 성공률과 에이전트의 성공률 차이를 학습할 수 있는 모델을 만들어야 한다. 또 사람과 최대한 유사하게 게임을 플레이하도록 에이전트를 설계해야 한다. 난이도 테스트를 빠르게 진행하기 위해 에이전트의 속도도 빨라야 한다.

| 퍼즐 게임 난이도 조정 과정

세 가지 방식의 에이전트 모델 학습

이창율 팀장은 세 가지 방식의 에이전트 모델 학습을 제시했다. 지도학습, 몬테카를로 트리 탐색(MCTS), 강화학습 등이다. 지도학습은 사람이 정답을 알려주는 방식의 머신러닝 방법이다. 지도학습을 통해 만들어진 에이전트는 사람과 비슷한 수준의 성공율을 보여주지만, 학습 과정에 이용자 데이터가 필요하다.

MCTS 에이전트는 사람과 비교적 비슷한 퍼포먼스를 내고, 범용적으로 활용될 수 있지만 속도가 너무 느리다는 단점이 있기 때문에 실제 활용이 어렵다.

강화학습 에이전트는 NHN이 주력해서 개발하는 게임 AI 기술이다. 사람과 비슷한 퍼포먼스를 내면서도 정답에 해당하는 이용자 데이터가 필요 없다는 장점이 있다. 강화학습은 정답 데이터셋 없이 보상에 따라 행동을 강화하는 구조다. 에이전트는 보상을 최대화하는 방식으로 학습을 한다. 성능 개선이 어렵다는 단점이 있다.

게임 AI의 다양한 가능성

게임 AI는 다양한 방식으로 활용될 수 있다. 게임을 통해 얻은 AI 기술은 다양한 과학과 실제 문제를 해결하는 데 필요한 기술로 응용될 수 있다. 지난 수년간 AI 개발자들이 체스, 바둑 등에서 인간을 이기는 AI를 개발해 온 이유다. 구글 딥마인드는 지난해 12월 ‘알파고’를 통해 얻은 AI 기술을 바탕으로 단백질의 3차원 형태를 예측하는 ‘알파폴드’를 공개한 바 있다.

NHN 역시 바둑 AI ‘한돌’을 개발했다. 한돌은 올초 국내 최정상급 바둑 프로기사 5명과 벌인 대국에서 모두 승리하며 실력을 입증한 바 있다. 또 지난 8월 중국 산둥성에서 열린 2019 중신증권배 세계 AI 바둑대회에 참가해 최종 3위를 기록했다. 이창율 팀장은 한돌을 개발하는 데 주된 역할을 했다.

NHN은 AI를 활용한 서비스 개선에 집중하고 있다. 한돌을 통해 쌓은 AI 기술 노하우를 다른 게임 서비스에 활용하고 나아가 게임 외 서비스에도 응용하는 방식이다. ‘닥터마리오 월드’ 등 퍼즐 게임 난이도 예측에도 한돌을 통해 쌓은 AI 기술 노하우가 일부 활용됐다. 이창율 팀장은 추천 서비스, 이미지 검색 등 다양한 자사 서비스 개선을 위한 AI를 NHN의 여러 사업부에서 연구 중이라고 밝혔다.

한편, NHN은 은퇴를 선언한 이세돌 9단과 한돌과의 대결을 준비 중인 것으로 알려졌다. 이에 대해 이창율 팀장은 “아직 협의 중인 상황으로 확정된 것은 없다”라고 밝혔다.

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