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게임 인공지능의 현황
소설희·오주비 기자 | 승인 2020.07.05 13:48

 

4승 1패. 구글 딥마인드가 개발한 알파고가 이세돌 9단과의 대결에서 받은 성적표다. 2016년 3월 9일부터 15일까지 있었던 대국에서 알파고는 사람보다 똑똑한 인공지능(Artificial Intelligence)의 등장을 알렸다.

인공지능은 인간의 지능작동 과정을 컴퓨터로 구현한 결과다. 이를 게임에 적용하면 게임 인공지능이 된다. 알파고가 대표적이다. 세기의 대결이었던 만큼 인공지능에 대한 관심이 국내에서 폭발적으로 증가했지만 연구 인력은 여전히 부족하다.

소프트웨어정책연구소 추형석 연구원은 “알파고 이후 게임 인공지능 연구 수요가 급증했는데 전문가가 많지 않아 연구 환경이 열악하다”고 말했다. 게임 소프트웨어 인력은 2018년 기준으로 약 4만 명이지만 이 중에서 게임 인공지능 연구 인력이 얼마인지는 알기 힘들다.

이런 환경에서 게임 인공지능을 연구하는 교수들을 만났다. 홍익대 게임학부 강신진 교수와 광주과학기술원(GIST) 김경중 교수다.

강 교수는 한국게임학회 게임인공지능 분과연구위원회 위원장 및 NC소프트 기획 자문을 맡고 있다. 산업계와 교육계를 넘나들며 게임 인공지능 발전에 힘쓰는 중이다.

김 교수는 GIST에서 융합기술학부와 인공지능대학원 교수를 겸임한다. IEEE 국제게임학회(IEEE International Conference on games)의 공동 주최자이기도 하다.

▲ 김경중 교수가 게임 인공지능 에이전트에 대해 설명하는 모습

이들은 게임 인공지능 연구를 크게 세 가지 분야로 나눠 설명했다. 프로게이머보다 게임을 더 잘하거나 일반인 정도의 실력을 갖춘 인공지능 에이전트 개발, 게임 그래픽 자동 생성, 이용자의 게임 데이터 분석을 통한 중도 이탈 방지.

학계에서는 게임 인공지능 에이전트 개발에 필요한 강화학습 기반의 딥러닝 알고리즘이 주목받고 있다. 이 기술을 적용한 인공지능은 인간의 지시 없이 게임을 스스로 한다. 알파고가 여기에 속한다.

강 교수는 알파고가 인공지능에 대한 대중의 관심을 이끌어 내는 데 중요한 역할을 했다고 강조했다. 전에는 인공지능이 크게 주목받지 못했다고 한다. “최근에는 알파고를 비롯한 게임 인공지능 에이전트가 바둑 기사에게 어드바이스(조언)를 제공한다.”

강 교수는 소니와 NC소프트 등 대형 게임 회사에서 5년간 일했던 경험을 바탕으로 산업계와 학계를 이으려 한다. “학계와 산업계가 서로 정보가 부족한 경우가 많아 협업에 어려운 점이 있다.” 그는 엔씨소프트 기획 자문으로 프로젝트를 진행하는 중이다.

대학 시절 생명공학을 전공한 강 교수는 게임과 만화를 좋아했다. 게임에 대한 흥미는 게임을 만들고 싶다는 생각으로 이어졌다.

그는 “당시에는 번듯한 (게임) 회사가 없었고 월급이 낮은 업종이었다. 게임을 개발하겠다는 말을 듣고 부모님이 굉장히 당황하셨다.” 정작 요즘에는 일이 바빠 게임 자체를 거의 하지 못한다며 멋쩍게 웃었다. 

▲ 강신진 교수

김 교수도 게임이 좋아 게임 인공지능을 연구하게 됐다. 전공이던 컴퓨터공학보다 뇌, 심리, 인지 등 다양한 영역이 맞닿아 있다는 점에서 흥미를 느꼈다고 한다. 연구실 컴퓨터에서는 ‘아타리’ 게임을 스스로 하는 게임 인공지능 에이전트가 작동하고 있었다.

“지금 하루 반 정도 스스로 게임을 하고 있어요. 처음에는 전혀 못 했는데 이제는 실패하지 않고 6457판까지 하고 있죠. 이 게임 인공지능을 다른 게임에 적용하고 싶어요.”

김 교수는 인공지능의 의사결정과 판단을 전문적으로 연구한다. 게임 인공지능은 가상공간에서 벌어지는 문제 상황을 해결해야 하기에 의사결정 및 판단 능력이 중요하다.

그는 2017년 스타크래프트 게임 인공지능 ‘MJ봇’을 개발했다. 미국 코넬대에서 소프트웨어를 1년 반 동안 연구하고 세종대 컴퓨터공학과 교수로 온 직후였다.

MJ봇은 당시 세종대가 주최한 ‘세계 스타크래프트 인공지능과 인공지능 간의 대회 게임 데이터마이닝 대회’에 참가해달라는 요청을 받고 개발했다. 2017년 3월에 시작해 대회가 열린 9월까지 학부, 석사과정 학생들과 함께 완성했다.

스타크래프트는 상대편의 전략에 따라 대응이 무궁무진해지는 전략 게임. 강화학습을 기반으로 하는 게임 AI를 6개월에 개발하기가 어려웠다.

연구팀은 스타크래프트를 잘하는 학생들의 지식을 MJ봇에게 최대한 학습시키는 일에 집중했다. 김 교수는 “희망 사항은 중수를 꺾는 일이었다. 고수를 꺾는다는 건 말도 안 되는 상황이었다”고 말했다.

MJ봇은 일반 참가자와의 대결에서 이겼지만 프로게이머 송병구 씨(33)에게는 졌다. 아프리카TV에서 방송을 진행하는 송병구 씨는 당시 MJ봇이 입력된 계산 값으로 정해진 과정만 한다는 느낌을 받았다고 했다.

김 교수는 알파고처럼 보드게임이 아닌 전략 게임에서 사람을 이길 수 있는 게임 인공지능 에이전트 개발은 아직 어려운 상황이라고 말했다. 사람과 인공지능이 지능을 잘 발휘하는 상황이 다르기 때문이다.
 
두 교수는 게임 인공지능의 장점으로 연구 플랫폼 역할을 강조했다. 현실에서 직접 실험하기보다는 게임이라는 가상 시공간에서 시뮬레이션함으로써 안전성과 효율성을 확보하는 역할을 말한다.

예를 들어 자율 주행 자동차의 성능을 도로에서 실험하면 중앙차로를 침범하거나 교통사고를 낼 수 있지만 게임에서는 이런 위험이 없다. 기술을 현실에 바로 적용하기 전에 현실을 본뜬 게임을 통해 안전성을 확보하자는 취지다.

소프트웨어정책연구소의 안성원 연구원은 “충분한 검증과 실험에 대한 비용 및 노력이 현실에서보다 덜 들어가기 때문에 경제적 관점에서 보면 게임만큼 인공지능을 쉽고 빠르게 적용하기 좋은 영역은 없다”고 말했다.

김 교수 역시 “게임은 현실 세계의 축소판이기에 복잡한 게임 환경 속에서 인공지능이 작동된다면 현실에 진짜로 적용했을 때 사람의 판단보다 더 정확하고 우수한 판단을 내릴 수 있다고 생각한다”고 했다.

 

 

 

 

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