게임을 즐기듯이 AI를 배워보자!
게임 개발자의 의지와 상관없이 스스로 진화하는 인공지능 몬스터와 고수 플레이어와의 한 판 승부! 과연 결과는?
어느날 나는 내가 프로그래밍한 게임에서 몬스터들이 내 의도보다 더욱 강력해진 것을 발견하고 이상한 생각이 들었다. 대부분의 이런 버그 현상은 디버거(전문 프로그래머)에 의해 치료가 가능했기 때문이다. 그런데 버거들조차 치료할 수 없게 강력해진 몬스터들이 등장했던 것이다. 그 이유는 무엇일까? 나는 이 몬스터들이 인공지능을 갖춘 몬스터였다는 것을 깨달있다. 즉 이 몬스터들이 게임 개발자인 내 의지와는 상관없이 스스로 진화했던 것이다. 흥미로운 점은 디버거들과의 전투를 치르는 과정에서 자연스럽게 진화했다는 것이다.
모리카와 유키히토
1959년 일본 기후현 출생.
츠쿠바 대학 예술전문학부 졸업.
전문 그래픽 크리에이터.
컴퓨터그래픽을 이용하여 참신한 영상을 선보인 TV 프로그램 'IQ엔진' '아인슈타인' '우고우고 루-가' 등의 캐릭터를 디자인하고 컴퓨터그래픽을 제작했다.
1995년 게임 소프트 기획 개발, 컴퓨터그래픽 디자인 제작 회사를 설립하여 새로운 시스템을 사용한 참신한 게임 소프트를 다수 개발했다.
인공지능을 이용한 '애완동물 기르기' 게임의 원조인 '힘내라 모리카와 2호', 점핑 게임의 원조인 'JumpingFlash1' 'JumpingFlash2' 'JumpingFlash3'를 제작했다.
야수와 싸우며 우주 구조물을 만들어가는 게임 '에스트로노카'를 개발하여 화제를 모으기도 했다.
- 옮긴이의 말
- 책머리에
1. 유전적 알고리즘
2. 뉴럴 네트워크
3. AI의 학습 방법
4. 홉필드 모델
5. 합체형 AI, NN+GA
6. 엑스퍼드 시스템
7. 유전적 프로그래밍
8. 강화 학습법
9. L 시스템
10. AL의 주변사물
- 저자후기
GA를 게임에 사용하는 이유 (81 P)
GA의 기능 구조에 대한 설명은 이쯤에서 마치고 다음에는 GA를 게임에 사용해서 얻어지는 이점에 대해 이야기해보기로 하겠다. '에스트로노카'의 경우 끊임없이 플레이어와 바브와의 전투가 벌어진다. 플레이어 자신은 강해지지는 않지만 게임이 진행됨에 따라 점점 더 강한 위력을 지닌 장애물을 손에 넣을 수 있다. 그러므로 거기에 맞춰 바브도 강해지지 않으면 게임의 재미가 떨어져버리게 된다.
앞에서 설명한 것처럼 바브는 GA를 통해 진화된다. 어느 특정한 장애물에 대해 강점을 지닌 바브가 살아남아 그 자손이 번시？가는 셈이므로 마지막에 가서는 그 장애물을 돌파할 수 있게 되는 것이다. 그러므로 원리적으로 플레이어가 장애물을 바꿔도 결국에는 그 장애물을 돌파하는 바브가 출현하게 된다.
그로 인해 얻게 되는 이점을 여러분이 잘 아는 RPG를 예로 들어 설명해 볼까 한다. '에스트로카'에서는 플레이어가 장애물을 바꿔도 결국에는 그 장애물을 돌파하는 바브가 출현하게 되어 있는 기능 구조를 RPG로 치환하여 생각해보면, 플레이어가 아무리 강하거나 그 어떤 교묘한 장치를 만들어놓아도 처음에는 잘 못할 것이 뻔하지만 결국에 가서는 플레이어나 장치를 상대로 승리하는 몬스터가 출현할 가능성이 있다.
이 '처음에는 잘 못해도 결국에 가서는...' 이라는 부분을 현실에서의 AI의 효용 내지 목적으라는 관점에서 보면 그다지 바람직한 이야기가 아닐지 몰라도 게임에서는 딱 들어맞는 설정이다.
현재 AI 성냥갑으로 재미있고 쉽게 배우는 인공지능 이야기 (EZ 휴먼사이언스 8)에 등록된 서평이 없습니다.
