게임 플레이 넘어 게임엔진을 학습하는 AI

슈퍼마리오의 게임 엔진을 재창조했다

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슈퍼마리오 스크린샷

알파고는 16만 개가 넘는 바둑 기보를 학습하고 인간을 이겼다. 비디오 게임에 대한 인공지능(AI) 연구도 비슷한 방식으로 이뤄진다. AI가 실제 게임 플레이를 보고 학습하면서 직접 게임을 하는 식이다. AI는 수많은 아타리 게임의 끝판왕을 깼다. 슈퍼마리오의 쿠파도 그중 하나다. 쿠파가 시시해진 AI는 이제 슈퍼마리오의 게임엔진을 직접 만들기 시작했다.

AI는 단순히 게임을 플레이하는 것을 넘어서 게임이 어떻게 구성됐는지 학습하는 수준에 이르렀다.  <더버지>는 9월10일(현지시간) 조지아공과대학교의 ‘비디오 게임으로부터의 게임 엔진 학습’ 연구 논문에 대해 보도했다. 조지아공과대학교의 연구진은 슈퍼마리오 플레이 데이터를 통해 게임엔진을 학습하는 AI 시스템을 연구했다.

AI 시스템은 코드에 접근하지 않고 게임 픽셀을 보고 게임 엔진을 학습한다. 단지 플레이 화면을 보면서 학습한다는 얘기다. 단, AI는 게임에 대한 모든 것을 처음부터 학습하는 것은 아니다. AI에는 두 가지 중요한 정보가 제공되는데 먼저, 게임의 모든 스프라이트 이미지를 포함한 시각적 정보를 받으며 두 번째로, AI가 뭘 보고 있는지 분석할 수 있도록 오브젝트의 위치와 속도 같은 기본 개념이 제공된다.

주어진 도구들을 기반으로 AI는 게임 플레이를 프레임 단위로 파고들어 분석하고 뭘 봤는지 라벨을 붙이며 동작을 설명하는 규칙을 찾는다. 시간이 지나면 AI 시스템은 모든 작은 규칙들을 결합해 대략적인 게임 엔진을 구성한다. 이런 규칙들은 게임 자체를 다시 만들 수 있도록 사용되는 다양한 프로그래밍 언어로 출력되고 변환될 수 있다.

이 AI 시스템은 2D 게임을 학습하는 것이 한계다. 특정 게임에서 발생하는 정보 값들을 정의하는 일은 결국 인간에게 달렸기 때문이다. 3D 게임은 훨씬 더 복잡한 정보를 정의해야 한다. 하지만 연구진에 따르면 미래에는 이러한 AI 시스템이 단순히 비디오 게임의 작동 방식뿐만 아니라 실제 세계를 이해하고 분석하는데 사용될 수 있다.

이번 연구를 수행한 매튜 구즈디알은 “이번 AI 시스템의 미래 버전은 현실의 제한된 영역을 분석할 수 있을 것으로 생각한다”라고 말했다. 조지아공과대학 연구진은 현재 ‘메가맨’으로 AI 연구를 하고 있다.

왼쪽 오리지널 메가맨, 오른쪽 AI가 재구성한 메가맨 (출처: 조지아공과대학)

왼쪽 오리지널 메가맨, 오른쪽 AI가 재구성한 메가맨 (출처: 조지아공과대학)

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