AI 지원 비디오 게임: AI가 차세대 게임 디자이너가 될 수 있습니까?

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AI 지원 비디오 게임: AI가 차세대 게임 디자이너가 될 수 있습니까?

AI 지원 비디오 게임: AI가 차세대 게임 디자이너가 될 수 있습니까?

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비디오 게임은 수년에 걸쳐 더욱 매끄럽고 상호작용이 가능해졌습니다. 하지만 AI가 정말로 더 지능적인 게임을 만들고 있을까요?
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      퀀텀런 예측
    • 2023 년 4 월 27 일

    인공 지능(AI)의 발전으로 기계는 알고리즘과 기계 학습(ML)을 사용하여 비디오 게임을 생성할 수 있습니다. AI로 생성된 게임은 잠재적으로 독특하고 혁신적인 기능을 제공할 수 있지만 인간 게임 디자이너의 창의성과 직관에 부합할 수 있는지는 두고 봐야 합니다. 궁극적으로 AI로 생성된 게임의 성공 여부는 혁신과 사용자 경험을 인간 플레이어의 기대치와 얼마나 잘 조화시킬 수 있는지에 달려 있습니다.

    AI 지원 비디오 게임 컨텍스트

    AI 지원 비디오 게임은 머신 러닝이 특정 게임에서 인간을 이길 만큼 충분히 진화할 수 있도록 했습니다. 예를 들어, IBM의 DeepBlue 시스템은 1997년에 인간이 게임을 하는 다양한 방식을 처리하여 러시아 체스 그랜드마스터 Garry Kasparov를 이겼습니다. Google의 DeepMind 및 Facebook의 AI 연구 부문과 같은 오늘날 가장 큰 ML 연구소는 보다 정교하고 복잡한 비디오 게임을 하는 방법을 기계에 가르치기 위해 보다 진보된 방법을 사용하고 있습니다. 

    실험실에서는 장치가 시간이 지남에 따라 이미지와 텍스트를 연결하는 데 더 정확해지는 데이터 레이어를 처리할 수 있는 심층 신경망을 사용합니다. 비디오 게임은 이제 선명한 해상도, 열린 세계, 다양한 방식으로 플레이어와 상호 작용할 수 있는 직관적인 플레이 불가능한 캐릭터를 특징으로 할 수 있습니다. 그러나 연구원들은 AI가 아무리 똑똑해졌더라도 여전히 특정 규칙에 의해 제어된다는 데 동의합니다. AI가 스스로 비디오 게임을 만들 수 있게 되면 이러한 게임은 플레이하기에는 너무 예측 불가능할 가능성이 높습니다.

    한계에도 불구하고 AI로 생성된 비디오 게임은 이미 시장에 등장하기 시작했습니다. 이러한 게임은 플레이어의 패턴과 행동을 분석하여 개인화된 게임 경험을 생성할 수 있는 ML 알고리즘을 사용하여 생성됩니다. 게임은 개별 플레이어의 선호도에 맞게 설계되었습니다. 플레이어가 게임을 진행함에 따라 AI 시스템은 플레이어의 참여를 유지하기 위해 새로운 콘텐츠와 도전 과제를 생성합니다. 

    파괴적 영향

    더 복잡한 세계, 캐릭터 및 게임 레벨 디자인을 만드는 AI의 잠재력은 엄청납니다. 2018년에 Royal Academy of Engineering 연구원인 Mike Cook은 게임 플랫폼 Twitch에서 자신이 만든 알고리즘(Angelina라고 함)이 실시간으로 게임을 설계하는 방법을 스트리밍했습니다. Angelina는 2D 게임만 디자인할 수 있지만 지금은 조립한 이전 게임을 기반으로 빌드하여 더 좋아집니다. 초기 버전은 플레이할 수 없지만 Angelina는 훨씬 더 나은 업데이트 버전을 만들기 위해 설계된 각 게임의 좋은 부분을 취하는 법을 배웠습니다. 

    Cook은 미래에 비디오 게임의 AI가 게임 플레이 경험을 개선하기 위해 인간 협력자에게 실시간 제안을 제공하는 공동 설계자가 될 것이라고 말했습니다. 이 접근 방식은 게임 개발 프로세스를 가속화하여 소규모 게임 스튜디오가 빠르게 확장하고 업계의 대규모 스튜디오와 경쟁할 수 있도록 합니다. 또한 AI는 디자이너가 플레이어를 위해 보다 몰입감 있고 개인화된 게임 경험을 만들 수 있도록 도와줍니다. AI는 플레이어의 행동과 선호도를 분석하여 게임플레이 난이도를 조정하고 환경을 조정하며 플레이어의 참여를 유지하기 위한 도전 과제를 제안할 수도 있습니다. 이러한 기능은 플레이어가 게임을 진행함에 따라 진화하는 보다 역동적인 게임 경험으로 이어져 반복 플레이에 도움이 되는 전체 경험을 만듭니다.

    AI 지원 비디오 게임의 의미

    AI 지원 비디오 게임의 더 넓은 의미는 다음과 같습니다.

    • GAN(Generative Adversarial Network)을 사용하여 실제 참조를 정확하게 복사(및 개선)하도록 알고리즘을 훈련하여 보다 믿을 수 있는 세계를 구축합니다.
    • 게임 회사는 AI 플레이어에 의존하여 게임을 테스트하고 훨씬 더 빠르게 버그를 발견합니다.
    • 플레이어의 선호도 및 개인 데이터(즉, 일부 레벨은 플레이어의 고향, 좋아하는 음식 등을 반영할 수 있음)를 기반으로 게임이 진행됨에 따라 시나리오를 발명할 수 있는 AI입니다.
    • AI로 생성된 비디오 게임은 플레이어 사이에 중독성 행동, 사회적 고립, 건강에 해로운 생활 방식을 조장하여 사회적 행동에 영향을 미칠 수 있습니다.
    • 게임 개발자가 게임 경험을 향상시키기 위해 개인 데이터를 수집하고 사용할 수 있으므로 데이터 프라이버시 및 보안 문제.
    • 가상 및 증강 현실 기술의 채택을 가속화할 수 있는 새로운 기술 및 혁신적인 게임 메커니즘 개발.
    • 인간 게임 디자이너와 프로그래머의 필요성이 줄어들어 실직으로 이어집니다. 
    • 게임 하드웨어의 에너지 소비 증가 및 전자 폐기물 생산.
    • 인지 기능 개선 또는 좌식 행동 증가와 같은 다양한 건강 영향.
    • 이러한 AI 게임 혁신을 운영 및 서비스의 게임화에 통합할 수 있는 마케팅과 같은 외부 산업.

    고려해야 할 질문

    • AI가 게임 산업에 또 어떤 혁명을 일으킬 것이라고 생각하십니까?
    • 당신이 게이머라면 AI가 당신의 게임 경험을 어떻게 향상시켰습니까?