게임인공지능설계 14주차 - 기말 시험

Q1. RBS는 가장 기본적인 인공지능의 구현방식으로 사용되고 있다.

RBS의 장단점을 서술하고, RBS를 적용하기 적합한 장르를 선택하고 그 이유를 서술 하시오.

 

RBS의 장점

- 단순성 : 규칙은 단순한 형태를 가지고, 자연스럽게 표현된다.

- 분할성 : 비교적 잘 분할된 형태로 표현할 수 있다. 다른 규칙과 무관하게 결합 및 수정할 수 있다.

- 응용성 : 시뮬레이션부터 문제 해결까지 매우 넓은 분야에 적용할 수 있다.

 

RBS의 단점

- 표현력 : 하나의 규칙 안에 많은 정보가 담겨져 있지 않다.

- 효율성 : 간단하게 구현된 시스템에서는 규칙의 개수에 따라 계산량이 선형으로 증가한다.

- 적합성 : 분야에 적용할 수 있지만, 예외성이 필요하거나 부드러운 제어가 필요한 경우과 같은 경우 항상 최적의 결과를 만들지는 못한다.

 

RBS를 적용하기 적합한 장르

고전 게임에서 많이 사용되었으며, 그 중 슈팅 장르에서 가장 많이 쓰이는 형태를 가진다.

슈팅 게임은 실시간으로 진행되는 특징을 가지고 있다. RBS는 단순하여 개발 및 구현이 쉽고, 기본적인 동작을 빠르고 탄탄하게 수행하는 데에 특화되어있기 때문에 장점을 가진다. 또한, 슈팅 게임에서는 적들이 정교한 전략을 펼치기보다는 플레이어에게 패턴을 학습시키고, 파훼하도록 유도하는 형태를 가진다.

 

Q2. 인공지능은 기호주의와 연결주의 관점에서 각각 발전하였다.

기호주의와 연결주의 장단점을 서술하시오.

그리고, 앞으로 발전할 인공지능의 방향에 대해 자유롭게 서술하시오. (자유서술은 정답 없음)

 

기호주의와 연결주의의 장단점

기호적 AI는 체스게임에서 인공지능 vs 인간의 싸움에서 승리함으로 많은 인기를 얻었지만, 지식 모델에 한정되며, 새로운 상황에 대응하기 어려울 수 있다는 문제가 있다. (어떠한 게임을 위한 인공지능을 만들었다면, 그 게임에서만 사용 할 수 있는.)  반면에 연결주의는 학습 능력을 가지고 있지만 내부 동작을 이해하기 어려운 문제가 있다.

 

기호주의

장점

- 명시적인 규칙 표현: 명시적으로 규칙을 정의하여 게임 규칙을 표현할 수 있다.

- 해석 가능성: 시스템의 동작을 이해하고 해석하기가 상대적으로 쉽다.

- 논리 추론: 논리적인 규칙을 사용하기 때문에 추론이 가능하다.

단점

- 한계적인 학습 능력: 새로운 상황에 대응하기 위해서 새로운 규칙을 직접 추가해야 한다.

- 복잡성: 복잡한 게임 규칙을 표현하기 위해서는 많은 규칙이 필요해서 유지보수와 관리가 어렵게 된다.

 

연결주의

장점

- 학습 능력: 데이터를 기반으로 학습하여 게임 환경에 적응할 수 있기 때문에 새로운 상황에 유연하게 대응할 수 있다.

- 병렬 처리: 복잡한 문제를 효율적으로 다룰 수 있다.

- 일반화 능력: 학습을 통해 다양한 게임에 적용이 가능하다.

단점

- 해석의 어려움: 내부 동작을 해석하기 어렵다..

- 과도한 적응: 학습 데이터에 지나치게 의존하여 특정 상황에 과도하게 될 수 있다.

 

앞으로 발전할 인공지능의 방향에 대해

예외 사항은 무궁무진하며, 전부 사전에 예측할 수 없다. 그렇기에 시간과 자원을 들여 하나 하나 제약을 걸고 발생할 문제를 조건을 주어 처리하는 것은 불가능에 가깝다. 따라서 앞으로 발전하는 인공지능은 연결 주의가 발전된 형태가 될 것으로 예상된다.

현재까지는 다소 복잡하고, 다루기 어려운 문제가 있지만, 이는 시간이 지나고 많은 연구가 진행되며 점차 개선 될 것으로 생각된다. 하지만 기계 스스로 학습 해 나가며 발전 해 나가는 것이 깊어지게 되면 그리 멀지 않은 미래에 인간의 상상의 범주를 초월하는 동작으로 인해 통제 불가능한 문제가 발생하기도 할 것으로 생각된다. 따라서 인공지능을 발전시킴에 있어서 발생할 수 있는 사회적 문제와 윤리적 문제에 대한 많은 논의가 필요하다고 생각된다.

 

Q3. 과학의 한 분야로서 인공지능은 발전되고 있다.

하지만, 인공지능의 발전은 게임에서의 인공지능으로 적용되고 있지 않다.

과학에서의 AI와 게임에서의 AI의 차이점을 본인의 관점에서 서술하시오.

 

게임에서의 인공지능

게임에서 사용되는 인공지능은 인간에게 그럴듯하게 져주기 위해 만들어지는 경향이 있다.

완벽하게 계산되어 최적의 방식으로 동작하고 인간을 뛰어넘는 성능의 AI는 게임 플레이에 있어 유저에게 좋은 경험을 남겨주기 어렵다.

 

개발의 목적

과학에서의 인공지능은 주로 현실 세계의 문제 예측과 해결, 프로세스 개선을 위해 연구되고 적용된다. 하지만, 게임에서의 인공지능은 플레이어의 동작을 분석하고 예측하여 적절한 기능을 제공하거나, 캐릭터 및 적대 개체의 움직임을 제어하고 난이도를 조절하는 등... 주로 사용자의 게임 플레이 경험을 향상시키기 위해 설계되는 경향을 가진다.

 

설계의 방향

현실의 세계는 매우 복잡하기 때문에 다양한 변수와 상황을 예측한다. 수 많은 데이터들을 기반으로 머신러닝과 딥러닝 기술을 통해 패턴을 분석하고 학습하여 안정적으로 동작하고 적응할 수 있게끔 고려하여 설계된다. 하지만, 게임에서의 세계는 규칙이 명확하게 정의되어 있고, 주로 기획자가 미리 기획한 의도에 따라 정의한 규칙들이 프로그래머의 설계를 거쳐 동작한다. 플레이어의 조작과 상호작용은 제한 되어있거나 예측 가능하며, 특정한 상황이 되었을 때 미리 정의된 동작을 수행하거나, 간단한 학습을 통해 대응한다.

 

Q4. MS의 코파일럿, 구글의 바드, 오픈AI의 Chat GPT등 생성형 인공지능서비스가 활성화 되고 있다.

생성형 인공지능 서비스로 인해 바뀔 미래의 게임 개발 프로세스에 대해 본인의 생각을 써주세요.(자유서술은 정답 없음)

 

기술이 발전하는 속도가 점점 빨라지고 있는 만큼, 인공지능 외로도 하드웨어와 물리적인 한계가 상당히 완화될 것으로 예상되며 게임의 형태 또한 현재의 형태를 뛰어넘어 크게 달라질 것으로 생각된다. 현재 게임 개발에 주로 사용되고 있는 프로세스는 폐기되고, 기존에는 없던 다른 방식이 채택될 수도 있다. 하지만 본 항목에서는 지금의 시점에서, 게임들이 지금과 어느정도 유사한 형태와 프로세스를 가졌음을 상정하고 생성형 인공지능 서비스로 인해 바뀌게 될 미래의 게임 개발 프로세스에 대해 서술 해 보려고 한다.

 

우선, 게임을 구성하는 요소들의 컨셉 단계에서 진행되는 브레인스토밍과 아이디어의 제안 과정이 크게 단축될 것으로 생각된다. 수 없이 다양한 자료들을 잘 정리된 형태로 접할 수 있을 것이고, 다양한 조합에 대해 고려 해 볼 수 있게 될 것으로 생각된다.

 

기존에 수동으로 처리했던 단순 반복 작업들과 게임의 테스트가 인공지능을 통해 자동화되면 개발의 속도가 높아지고, 전반적으로 시간과 비용을 효과적으로 활용 할 수 있게 될 것으로 생각된다. 자체적인 학습을 통해 플레이어의 경험을 최적화하고, 게임 내에서 플레이어의 플레이 경향 뿐만 아니라 게임 외에서의 문의사항과 커뮤니티의 동향 등을 분석하여 효율적으로 플레이어의 의견을 확인하고, 소통 및 개선할 수 있게 될 것으로 생각된다.

 

하지만, 아직까지의 인공지능은 학습된 것들을 기반으로 발전하고 있기 때문에 적합한 데이터가 부족하거나 선례가 없을 경우 적합하지 않은 결과물이 나올 수 있다. 현재까지의 인공지능은 잘못된 정보일지라도 그럴듯한 문장 구성으로 나열하며 제대로 된 정보처럼 포장하여 제공하는 문제가 있다. 이로 인해 잘못된 정보의 재확산 및 판단의 혼선이 발생할 수 있을 것으로 생각된다.

 

수 많은 정보의 조합으로 아이디어는 다양해 질 수 있지만, 시간이 흐르면서 축적된 데이터들이 하나의 결과만을 가리키는 지점이 오게 된다면 개성이 뚜렷하지 않고 차별점이 부족해지는 현상이 발생할 수 있을 것으로 생각된다.

 

현재까지의 인공지능은 논리적인 구조를 기반으로 동작하기에, 감성적이거나 윤리적인 영역에서의 문제가 발생할 수 있다. 수 없이 많은 정보들이 각 인공지능을 개발한 회사에 축적되고, 뒤섞인 채로 다시 재사용되어 유저에게 제공되면서 정보의 오염과 보안 문제가 발생할 수 있다. 우려되는 다양한 문제 사항을 고려 해 보았을 때, 기업에서 상업적인 용도로 개발되는 프로젝트에 사용하기에는 적합하지 않을 것으로 생각된다.

많은 지점들을 고려 해 보았을 때, 다양한 요소들이 복합적으로 얽혀있고 '차별점'과 '개성'이 장점이 되며, 인간의 심리적이고 감성적 영역인 '재미'와 맞닿아있는 게임 개발이기 의외로 돌고 돌아 원점으로... 현재의 개발 형태로 되돌아 오게 될 수 있을 것으로 생각된다.