게임의 AI는 입력된 몇 개의 패턴만을 구사하던 예전과는 다르게 스스로 생각하고 진화하는 단계까지 발전해 왔다. 이번 강연은 AI가 발전해 오면서 어떻게 진화했는가를 알게 해 줄 시간이 될것이라고 생각한다. /연세디지털게임교육원 김명수 학생기자
※ 디스이즈게임은 연세디지털게임교육원 학생기자단과 KGC 2009 참관기를 제작합니다. 관람객의 입장에서 보고 들은 상세한 내용과 강연에 기대했던 점, 소감 등을 블로그 글쓰기 형식으로 정리했습니다. 참관기의 내용과 의견은 디스이즈게임의 편집방향과 다를 수 있음을 밝혀 둡니다. /디스이즈게임 취재팀 |
어포던스(Affordances)는 주변 환경을 자신의 신체에 맞춰서 특정 동작을 하는 것을 의미한다.
위의 이미지를 보면 화이트보드를 돌릴 수 있고, 좁은길은 지나가지고 못 하고, 넓은 공간은 지나갈 수 있다. 이러한 동작을 취할수 있는 것을 어포던스라고 한다.
<팩맨>의 AI는 주변 환경에 따라서 위/아래, 혹은 왼쪽/오른쪽으로 이동하게 돼 있다. <헤일로>의 AI는 플레이어가 어떤 웨이포인트에 이동했을 때 위치에 대한 AI를 저장하고 그 환경(어포던스)에 맞춰서 AI가 행동을 취한다.
AI가 보는 화면은 색에 따라서 이동할 수 있는 곳, 이동할 수 없는 곳, 이동하기 힘든 곳으로 구분된다.
에이전트는 AI가 어떠한 것을 감지하고, 그 행동을 취할 것을 인식한다. 그리고 자신에 신체에 맞게 이동한다.
요이치로 미야케는 Agent of Game의 기술 중 플래닝 기술을 설명하면서 플래너의 알고리즘은, AI가 스스로 행동하고 움직인다는 것이라고 말했다.
예를 들어 AI는 신체 내부에 [목이 마르다]는 파라미터가 있는데, 이 파라미터가 시간이 지나면서 목이 마름을 느낀다. AI는 그렇지 않기 위해서 이동하고 물을 마시는 행동을 한다.
이것은 <F.E.A.R>에 적용된 것으로 AI가 어떠한 목표(GOAL)를 가지고 있는데, 그 목표에 필요한 전제조건을 AI가 스스로 인식한다. 만일 전제조건이 없다면 그 전제조건을 목표로 한 플래너를 체이닝(전제조건을 목표로 해서 찾아가는 것)해서 스스로 찾아간다는 것이다.
요이치로 미야케는 “이러한 AI 구조가 스크립트를 사용하지 않고, AI가 스스로 생각해서 행동하는것”이라고 말했다.
정해진 동작이나 일정한 행동 패턴에 움직이는 과거의 AI에서 현재는 AI가 주변의 환경과 시간, 공간 뿐만 아니라 자신의 신체 등 다양한 영향을 받고 움직인다.
마지막으로 요이치로 미야케는 게임 AI와 관련된 서적들과, AI 개발자에게 도움이 되는 사이트를 추천해 주면서 강연을 마쳤다.
게임을 할 때 항상 패턴화를 하는 습관을 갖고 있었는데, 그 틀을 깨는 좋은 강의였다. 플래닝 기법은 신선한 충격이었고, 간단해 보였던 AI가 이젠 종잡을 수 없게 변할 수도 있겠다는 생각을 하게 됐다.
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