게임 개발의 AI: 플레이 테스터를 위한 효율적인 대체

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  퀀텀런 예측
• 2022 년 7 월 12 일

인사이트 요약

멀티플레이어 인터넷 게임이 엄청난 인기를 얻으면서 게임 개발자들은 더 매력적이고 오류 없는 게임을 더 빠르게 만들기 위해 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)을 활용하고 있습니다. 이러한 기술은 신속한 테스트와 개선을 가능하게 하고, 광범위한 인간 플레이 테스트의 필요성을 줄이고, 보다 개인화되고 다양한 게임 경험을 가능하게 함으로써 게임 개발을 변화시키고 있습니다. 이러한 변화는 교육 및 마케팅에서 환경 지속 가능성 및 문화적 이해에 이르기까지 다른 부문에도 영향을 미칠 수 있습니다.

게임 개발 컨텍스트의 AI

인터넷 멀티플레이어 게임은 2000년대 중반 이후 인기를 얻으면서 전 세계적으로 수백만 명의 게이머를 매료시켰습니다. 그러나 이러한 성공으로 인해 게임 제작자는 점점 더 정교하게 제작되고 버그가 없는 구조화된 비디오 게임을 생산해야 하는 압박을 받습니다. 팬과 사용자가 게임이 충분히 도전적이지 않거나 반복적으로 플레이할 수 없거나 디자인에 결함이 있다고 느끼는 경우 게임의 인기를 빠르게 잃을 수 있습니다. 

인공 지능과 ML은 게임 개발에 점점 더 통합되고 있으며, 게임 디자이너는 개발 프로세스를 미세 조정하기 위해 인간 플레이 테스터를 ML 모델로 대체하고 있습니다. 게임 개발 과정에서 새로 프로토타입된 게임의 불평등을 발견하려면 일반적으로 수개월의 플레이 테스트가 필요합니다. 오류나 불균형이 확인되면 문제를 완화하는 데 며칠이 걸릴 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위한 최근 전략에서는 ML 도구를 배포하여 게임플레이 균형을 변경하고 ML이 수익 알고리즘을 사용하여 플레이 테스터 역할을 하는 것을 볼 수 있습니다. 이것이 시험된 게임의 예로는 이전에 ML 생성 아트의 테스트 장소로 사용되었던 디지털 카드 게임 프로토타입 Chimera가 있습니다. ML 기반 테스트 프로세스를 통해 게임 디자이너는 게임을 더욱 흥미롭고 공평하며 원래 개념과 일치하게 만들 수 있습니다. 또한 이 기술은 훈련된 ML 에이전트를 사용하여 수백만 건의 시뮬레이션 실험을 실행하여 연구를 수행하므로 시간이 덜 걸립니다.

파괴적 영향

ML 에이전트는 새로운 플레이어를 멘토링하고 혁신적인 플레이 전략을 고안함으로써 게임 경험을 향상시킬 수 있습니다. 게임 테스트에서의 활용도 주목할 만합니다. 성공한다면 개발자는 게임 제작과 워크로드 감소 모두를 위해 점점 더 ML에 의존하게 될 것입니다. 이러한 변화는 특히 새로운 개발자에게 도움이 될 수 있습니다. ML 도구에는 깊은 코딩 지식이 필요하지 않은 경우가 많아 복잡한 스크립팅의 장벽 없이 게임 개발에 참여할 수 있기 때문입니다. 이러한 용이한 액세스는 게임 디자인을 민주화하고 더 많은 제작자가 교육, 과학, 엔터테인먼트를 비롯한 다양한 장르에 걸쳐 게임을 개발할 수 있는 기회를 열어줄 수 있습니다.

게임 개발에 AI를 통합하면 테스트 및 개선 프로세스가 간소화되어 개발자가 신속하게 개선 사항을 구현할 수 있을 것으로 예상됩니다. 예측 모델을 사용하는 고급 AI 시스템은 키프레임 및 소비자 데이터와 같은 제한된 입력을 기반으로 전체 게임을 잠재적으로 설계할 수 있습니다. 사용자 선호도와 추세를 분석하고 적용하는 이러한 능력은 플레이어의 관심과 경험에 고도로 맞춤화된 게임을 만드는 것으로 이어질 수 있습니다. 또한, AI의 이러한 예측 능력을 통해 개발자는 시장 동향과 소비자 요구를 예측하여 보다 성공적인 게임 출시로 이어질 수 있습니다.

앞으로 게임 개발에서 AI의 범위는 더욱 창의적인 측면을 포괄하도록 확장될 수 있습니다. AI 시스템은 결국 게임 내 그래픽, 사운드, 심지어 내러티브까지 생성하여 업계를 변화시킬 수 있는 자동화 수준을 제공할 수 있습니다. 이러한 발전으로 인해 혁신적이고 복잡한 게임이 급증하고 이전보다 더 효율적으로 개발될 수 있습니다. AI 생성 콘텐츠는 현재 인간 개발자만으로는 실행 불가능한 요소를 도입할 수 있기 때문에 이러한 진화는 새로운 형태의 대화형 스토리텔링과 몰입형 경험으로 이어질 수도 있습니다. 

게임 개발에서 AI 테스트의 의미

게임 개발에서 AI 테스트 및 분석 시스템을 사용하는 데 있어 더 넓은 의미는 다음과 같습니다. 

• 기업은 매년 더 많은 게임을 빠르게 개발하고 출시하여 수익이 증가하고 게임 시장이 더욱 역동적으로 변합니다.
• AI 시스템에 의한 테스트 강화로 인해 수신 상태가 좋지 않은 게임이 감소하여 코딩 오류가 줄어들고 전반적인 게임 품질이 향상되었습니다.
• 생산 비용 절감으로 인해 다양한 장르에 걸쳐 평균 게임 시간이 길어지고 스토리라인이 더욱 확장되고 오픈 월드 환경이 확장됩니다.
• 브랜드와 마케팅 담당자는 점점 더 판촉 목적으로 게임 개발을 수용하고 있습니다. 비용이 낮아지면 브랜드 게임이 더욱 실행 가능한 마케팅 전략이 되기 때문입니다.
• 미디어 회사는 인터랙티브 엔터테인먼트의 매력이 커지고 있음을 인식하여 영화 및 TV 예산의 상당 부분을 비디오 게임 제작에 재할당하고 있습니다.
• AI 기반 게임 개발은 창의적인 디자인 및 데이터 분석 분야에서 새로운 일자리 기회를 창출하는 동시에 전통적인 코딩 역할을 줄입니다.
• 정부는 데이터의 윤리적 사용을 보장하고 잠재적인 오용을 방지하기 위해 게임 개발에서 AI에 대한 새로운 규정을 제정합니다.
• AI가 개발한 게임을 커리큘럼에 통합하여 더욱 대화형이며 개인화된 학습 경험을 제공하는 교육 기관입니다.
• AI가 디지털 배포로의 전환을 가속화함에 따라 물리적 게임 생산 감소로 인한 환경적 이점이 있습니다.
• AI 기반 게임이 다양한 내러티브와 경험을 제공함에 따라 문화적 변화는 잠재적으로 다양한 문화와 관점에 대한 더 넓은 이해와 감상으로 이어집니다.

고려해야 할 질문

• 위에서 언급한 AI 참여 덕분에 새로운 유형의 게임 경험이 가능해질 수 있습니까?
• 최악 또는 가장 재미있는 비디오 게임 버그 경험을 공유하십시오.