게임 개발의 AI: 플레이 테스터를 위한 효율적인 대체

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  퀀텀런 예측
• 12년 2022월 XNUMX일

인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 게임 개발에 점점 더 통합되고 있으며, 게임 디자이너는 개발 프로세스를 미세 조정하기 위해 인간 플레이 테스터를 ML 모델로 대체하고 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. 

게임 개발 과정에서 새로 프로토타입된 게임에서 불평등을 감지하는 데 일반적으로 몇 개월의 플레이 테스트가 필요합니다. 오류나 불균형이 식별되면 문제를 완화하는 데 며칠이 걸릴 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위한 최근 전략은 ML 도구가 게임 플레이 균형을 바꾸기 위해 배포된 것으로 보고 있으며, ML은 수익 알고리즘을 사용하여 플레이 테스터 역할을 합니다. 이를 시도한 게임의 예로는 이전에 ML 생성 아트의 테스트 장소로 사용되었던 디지털 카드 게임 프로토타입 키메라가 있습니다. ML 기반 테스트 프로세스를 통해 게임 디자이너는 게임을 더 흥미롭고 공평하며 원래 개념과 일관되게 만들 수 있습니다. 이 기술은 또한 연구를 수행하기 위해 훈련된 ML 에이전트를 사용하여 수백만 건의 시뮬레이션 실험을 실행함으로써 시간이 덜 걸립니다.

파괴적 영향

이러한 ML 에이전트는 새로운 플레이어를 멘토링하고 새로운 플레이 기술을 만드는 등 다양한 방식으로 사용될 수 있습니다. 게임 테스트에서 ML이 얼마나 성공적인지에 따라 개발자는 게임을 직접 만들거나 작업 부하를 줄이기 위해 ML을 배포하는 것을 점점 더 고려할 수 있습니다. 또한 이러한 도구는 코딩을 포함하지 않기 때문에 스크립트와 상호 작용할 필요가 없어 새로운 게임 개발자에게 쉽게 노출될 수 있습니다. 이 자동화로 인해 게임 디자인이 보다 민주화되어 교육, 과학 및 엔터테인먼트 게임과 게임 관련 응용 프로그램을 보다 경제적으로 제작할 수 있습니다. 

따라서 게임 개발의 AI는 잠재적으로 개발자가 게임을 테스트 실행하고 며칠 만에 개선하는 것을 더 쉽게 만들어 미래에 훨씬 더 빠른 속도로 복잡한 새 게임을 생산할 수 있도록 합니다. 연구에 따르면 AI 시스템은 예측을 기반으로 게임 성능을 추정하고 키프레임과 소비자 데이터만 사용하여 전체 게임을 구축할 수 있습니다. 미래에는 AI 시스템이 게임 내 이미지, 사운드를 생성하고 자체적으로 줄거리를 작성할 수도 있습니다.

게임 개발에서 AI 테스트의 의미

게임 개발에서 AI 테스트 및 분석 시스템을 사용하는 것의 광범위한 의미는 다음과 같습니다. 

• 게임 개발 속도가 빨라져 기업이 연간 더 많은 게임을 출시하여 수익을 높일 수 있습니다.
• AI 시스템으로 나쁜 평판을 받는 게임이 줄어들면 테스트했을 것이고 코딩 오류도 줄어들 것입니다.   
• 더 긴 스토리라인과 무한한 오픈 월드 환경을 제작하는 비용이 줄어들기 때문에 다양한 장르에서 게임의 평균 지속 시간을 늘립니다. 
• 게임이 아닌 상황에서 게임 또는 게임화의 적용 증가, 예를 들어, 브랜드와 마케터는 개발 비용 절감으로 인해 브랜드 게임을 보다 적극적으로 제작하는 것을 고려할 수 있습니다.
• 미디어 회사는 비디오 게임 제작에 영화 및 TV 지출의 일부를 점점 더 많이 사용하고 있습니다.

논평할 질문

• 위에서 언급한 AI 참여 덕분에 새로운 유형의 게임 경험이 가능해질 수 있습니까?
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