인공 지능(AI)은 우리가 알고 있는 세상을 혁신하고 있습니다. 이미지의 간단한 물체 감지 및 위치 파악 알고리즘에서 실시간 건강 관리 모니터링 시스템 구현에 이르기까지 AI는 수많은 부문을 크게 개선했습니다. 수십 년 동안 AI를 사용해 온 분야 중 하나는 비디오 게임 산업입니다.
이 문서에서는 비디오 게임에서의 구현과 함께 AI 및 기계 학습의 기본 사항을 다룹니다. 게임 개발에 관심이 있으신 분은 기계 학습 또는 둘 다, 이 포스트는 당신을 위한 것입니다!
인공 지능 및 기계 학습
인공 지능은 일반적으로 어느 정도의 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 스마트 머신을 구축하는 데 중점을 둔 데이터 과학 분야의 응용 프로그램입니다. 이 모의 지능은 추상적 사고로 구성되지 않습니다. 오히려 주어진 문제에 대해 더 스마트하거나 가장 스마트한 솔루션 경로를 선택하기 위한 수단입니다.
기계 학습 (ML)은 컴퓨터 알고리즘이 경험과 데이터 사용을 통해 자동으로 개선하려고 하는 AI의 하위 분야입니다. 이러한 알고리즘은 주어진 데이터 세트에 대한 통계 분석을 사용하여 모델을 구축하고 교육합니다. 예상하다 또는 그렇게 하도록 명시적으로 프로그래밍되지 않은 결정.
게임의 AI/ML
AI는 수십 년 동안 게임 산업에서 사용되어 왔습니다. 그러나 그래픽 처리 장치(GPU), 향상된 디지털 아트 소프트웨어, 거대한 플레이어 데이터 세트와 같은 최신 도구와 기술이 도입되면서 AI와 ML의 잠재력이 급증했습니다!
다음은 비디오 게임에서 AI/ML의 주요 구현입니다.
1. 똑똑한 NPC
NPC(Non-Playable Character)는 메인 플레이어가 아닌 게임의 캐릭터입니다. 전통적으로 NPC는 상태 머신을 사용하여 사전 스크립트 작업으로 프로그래밍되었습니다. 그들의 행동이 스토리 라인과 연결되거나 플레이어의 행동에 대한 반응으로 연결되어 NPC의 행동이 제한적이고 예측 가능하다는 것을 의미합니다.
그러나 AI와 ML을 통해 NPC는 이제 플레이어의 게임 스타일을 학습하고 역동적인 행동 세트를 가질 수 있으므로 예측하기 어렵고 플레이어가 플레이하기가 더 어려워집니다. 상대방으로부터 배우는 바로 이 전략을 통해 AlphaZero와 같은 최첨단 체스 엔진을 만들 수 있었습니다.
2. 동적 렌더링
비디오 게임 회사가 AI 및 ML을 사용하여 제거하려는 문제 중 하나는 관점 왜곡입니다. 이 현상은 플레이어가 멀리 있을 때 개체가 좋아 보이지만 플레이어가 해당 개체에 가까워지면 왜곡되고 픽셀화되는 경우에 발생합니다.
게임 회사는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 이미지와 렌더링을 동적으로 향상시키고 있습니다. 이렇게 하면 이미지 왜곡 효과에 대응하고 플레이어에 가까워질수록 개체가 더 미세하게 표시됩니다.
3. 대화 생성 및 사실적인 상호 작용
우리는 이미 AI와 ML을 사용하여 NPC 행동을 개선하는 방법을 살펴보았습니다. 그러나 이러한 기술은 보다 정확하고 사실적인 NPC 응답을 공식화하여 게임 경험을 개선하는 데에도 사용할 수 있습니다.
많은 롤 플레잉 게임은 대화 메커니즘을 사용하며, 이는 자연어 처리 및 감정 분석 ML 알고리즘을 사용하는 기술. 고급 AI 대화 및 사실적인 상호 작용의 좋은 예는 다음과 같은 게임에서 볼 수 있습니다. 엘더 스크롤 IV : 망각.
4. 세계 세대
게임 개발에서 ML의 또 다른 강력한 적용은 세계 생성입니다. 등의 인기 게임 다수 마인 크래프트 Grand Theft Auto 시리즈는 오픈 월드 게임 플레이 시나리오를 사용합니다.
이러한 게임은 특정 세계 생성 기능 없이는 만들기가 매우 어려울 것이며 지형을 동적으로 매핑하고 NPC를 생성하며 전리품을 숨길 수 있는 더 좋은 방법은 다음과 같습니다. 기계 학습 기술.
5. 몰입형 게임 만들기
비디오 게임 개발자의 최우선 순위 중 하나는 몰입도가 높고 가능한 한 실제 세계에 가까운 게임을 만드는 것입니다. 그러나 실제 세계를 모델링하는 것은 매우 어려운 과정이 될 수 있습니다.
이 프로세스는 기계 학습 기술의 도움으로 훨씬 쉽게 만들 수 있습니다. ML 알고리즘을 사용하여 플레이어 행동의 다운스트림 효과를 예측하거나 게임의 날씨와 같은 것을 모델링할 수도 있습니다.
결론
인공 지능 및 기계 학습은 비디오 게임 산업에서 몇 가지 강력한 응용 프로그램을 발견했습니다. 현대 비디오 게임 회사는 게임에서 제공하는 플레이어 경험을 개선하기 위해 AI 및 ML을 구현하는 데 막대한 투자를 하고 있습니다. 기술이 발전하는 속도를 감안할 때 상상할 수 없는 비디오 게임 경험을 머지않아 처분할 수 있게 되는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 당신은 흥분?
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