Game AI - 강의 링크

게임 AI 정의

1. 실제 AI 문제를 해결하기 위한 목적

2. 즐겁게 플레이하는 목적

게임 AI 구분

• Play Games
  • 게임을 플레이할 수 있는 AI 기술 제작
• Generate Content
  • 자동으로 게임 속 컨텐츠 제작
• Model Players
  • 게임 플레이어 만족, 모델링 및 이해

게임 인공지능 플레이어

보드 게임

• 턴을 주고 받으면서 게임을 진행함
• 만들기 쉽고, 모든 정보가 오픈되어 있음
• 일반적으로 AI가 다음 수를 결정할 시간을 많이 줄 수 있음
• 종류
  • 체스, 바둑, 모델로, 루미큐브, 모노폴리 등

보드 게임 역사

• 1950년 체스를 처음으로 다룸
• 1992년 체커, 챔피언과 AI의 대결, AI가 패배
• 1997년 오델로, AI가 챔피언을 꺾음
• 2009년 A* for infinite Mario
  • 비디오 게임에서도 AI가 잘할 것이라는 가능성에 기초
  • 역사적으로 비디오 게임 AI는 짧은 역사를 가짐
• 2016년 알파고
  • 딥러닝, 강화학습, 몬테카를로 트리 서치 등 복합적으로 사용
  • 전문가의 예상보다 빠르게 이루어짐
  • 다른 게임에도 적용 가능
    • 포커, 카드게임, 비디오 게임 등
• 2018년 NC의 블레이드 소울에서 1대1 대전
  • 공격형 AI, 90%의 승률을 가짐,
  • 밸런스, 수비 형 AI는 50% 대
• 2019년, 알파고 제로 for othello
• 최근 도타2, 스타크래프트, 포커, 고 등에 인공지능이 등장

인공지능이 약한 게임

• 협력형 / 경쟁형 멀티 플레이어 게임
  • 이긴다는 콘셉과 다른 또 다른 종류의 게임
  • MMORPG와 같은 게임의 AI를 어떻게 개발할 것인가 연구 필요
  • ex) 하나비
• 논리적 사고가 필요한 게임
  • 행위 다음의 행동을 예상하여 발생하는 효과를 고려함
  • 다음 효과 발생 고려하는 부분이 AI에 부족함
  • ex) 앵그리버드
• 텍스트 기반 게임
  • 텍스트 또는 언어를 통해 게임
  • AI는 정적으로 게임을 진행하는 데 유리함
  • ex) Overcooked!
• 목적이 다양한 게임
  • 캐릭터 키우기, 건물 짓기, 사교 게임 등등 목적이 다양함
  • 목적이 다양한 게임에서의 AI는 어떻게 구현해야 하는가 연구 필요

궁극적으로 AI가 어떤 목적을 가지고 개발되어야 하는가?

• 재미를 위해 밸런스를 맞출 수 있을까?
• 실수도 할 수 있는, 친구 같은 AI

콘텐츠 자동생성

• 대부분의 게임 콘텐츠는 사람의 디자인
• 점차 인공지능이 자동으로 만드는 콘텐츠 등장

게임 플레이어 모델링

• 게임 플레이어 데이터 분석
• 행동 분석을 통한 이해

나무 생성

AI가 만든 나무들

• 다양한 파라미터를 조정하면 자유자재로 만들어 낼 수 있음

지형 생성

AI가 만든 지형

• 컴퓨터가 완벽하지 않더라도 사람이 만든 수준으로 제작할 수 있으면 유용함
• 단순한 알고리즘을 통해 자연과 유사한 지형 생성 가능

게임 산업에서 PCG의 활용

게이머 쪽으로의 활용

• 고퀄리티 콘텐츠를 원함
• 고퀄리티 콘텐츠 알고리즘 제작 한계
• 게임 산업에서 제한적 사용
• 대부분 레벨 자동 생성에 이용

과거 게임에서 활용

• 컴퓨터 사용 낙후
• 컨텐츠를 줄이기 위한 알고리즘 사용

최근 게임에서의 활용

• 방대한 스케일의 게임에서 사용
• 게임할 때마다 레벨을 바꾸는 데 사용

스펠렁키(2009)

• 게임을 할 때마다 레벨이 자동으로 만들어짐
• 디자이너가 적은 인디게임 회사에서도 무한대의 레벨을 만들 수 있는 가능성

인피니티 마리오(2009)

• 제한적이지만 플레이 가능한 맵 자동 생성

Galactic Arms Race(2010)

• 레벨, 아이템, 무기 자동 생성
• 무기 패턴 변종 생성 과정
  • 플레이어들이 컴퓨터가 자동으로 만든 무기 패턴 사용
  • 사람들이 많이 쓰면 비슷하지만 조금씩 다른 변종 생성
  • 사용할수록 변종 다양화
  • 미사용 무기 패턴의 경우 소멸

No Man’s Sky(2016)

• 세계관
  • 거대한 우주 세계
  • 각각의 행성마다 서로 다른 환경과 캐릭터, 조건이 주어짐
  • 사람이 게임 내부의 우주 행성을 모두 돌아보는 것은 불가능함
  • AI가 각 행성별로 행성의 특징을 만들어내고, 우주 생명체를 자동으로 만듦
  • 완성도를 보장하기 어려움

게임 플레이어 모델링

상업적 주제

• 게임 플레이어의 행동 분석
• 게임 플레이어 이해
• 게임 피드백

궁극적 주제

궁극적으로 맞춤형 게임, 게임의 개인화라는 비전을 가지고 있음

게임에서의 예

Halo(2007)

• 출시전, 사용성 테스트 진행
  

Assassin’s Creed(2012)

• 실제 플레이어들의 이동 경로
  

패러글라이딩을 통해 넘어가야하는 경로를 지상 경로를 이용해 가는 플레이어도 있음

• 게임 디자이너, 개발자가 알지 못했던 게이머를 이해하는 단서 발견이 가능
• 궁극적으로 게임 플레이어 데이터 분석 후 다양한 형태로 제공할 것을 목표로 함
• easy, medium, hard 등 개인 맞춤 난이도 제공을 위한 비전

몰입

• 플레이어 분석을 통해 다양한 시도가 가능해질 것을 전망