인공지능(AI), 모바일 게임 개발에도 적용할 수 있을까?

‘시리야 노래 틀어줘’ 애플의 자사의 모바일 디바이스인 아이폰에 탑재되어 있는 ‘시리(Siri)’를 소개할 때 사용되었던 멘트입니다. 그러고 지금 한국에서도 네이버, 카카오등 IT 기업에서 인공지능이 탑재된 블루투스 스피커 제품을 내놓았죠. 이렇게 많은 분야에서 활용되고 잇는 인공지능, 게임산업에서는 어떻게 사용하고 있을까요?

by Mintegral 2019-11-27

 

글로벌 경영컨설팅 회사 맥킨지에 따르면, 인공지능(AI)은 2030년까지 전 세계적으로 다양한 분야에서 약 13조 달러(약 1,500조 원)의 가치를 추가 창출할 것으로 전망됩니다. 포브스(Forbes)지는 세계 100대 기업의 80%가 인공지능에 투자하고 있고, 향후 대부분의 비즈니스가 인공지능에 의해 고도화 될 것으로 전망하였습니다.

 

그리고 그 성장을 인증하듯이 요즘 인공지능은 마케팅 및 영업, 물류 및 제조분야 등의 비즈니스 에서 많이 사용 되고 있는 것을 볼 수 있습니다.  온라인 쇼핑에서는 내 취향을 맞춘 제품들이 우선 노출 되고, 유튜브에서도 이미 본 동영상을 분석 해 알고리즘을 통해 자동적으로 추천 동영상을 보여주죠. 그리고 페이스북에서는 비즈니스 공식계정들을 위하여 질문을 바로 받을 수 있는 챗봇을 제공하여 편의를 제공하고 있죠. 아직 먼 얘기인 것 같았지만 어느새 인공지능은 우리 일상생활에 깊게 침투해 있습니다. 그럼 게임 산업에서는 어떻게 활용 하고 있을까요?

 

 

 

2016년, 전세계적 이슈였던 인간 대 인공지능의 바둑 게임 경기

(이세돌 9단 VS 알파고)

 

 

 

현재 게임 산업에서 사용되는 AI

 

그럼 도대체 AI란 무엇일까요? AI는 사전적으로 “컴퓨터가 인간의 지능 활동을 모방할 수 있도록 하는 것을 인공지능이라 한다. “ 라고 정의되어 있습니다. 대량의 데이터를 기계에게 업로드하여 그 내용들을 훈련하고 학습하여 인간처럼 업무를 수행할 수 있도록 만드는 것이죠. 이런 방식이 게임에서도 적용이 되어 있습니다. 게임에서 볼 수 있는 AI 내용은 크게 2가지로 구분이 됩니다.

 

  • 경로찾기(Pathfinding): 경로찾기는 모든 게임에서 사용되고 있는, 두 지점 간의 가장 짧은 경로를 파악하는 AI입니다. 우리가 가장 익숙하게 아는 일본 난코사의 게임 ‘팩맨(Pacman)’ 유령이 유저에게 가는 가장 빠른 길을 탐색하는 것이 바로 이 타입의 대표적인 예입니다.

 

  • 유한상태기계(Finite state machines): 게임 디자이너는 유한상태기계를 이용해 복잡한 행동을 디자인할 수 있습니다. 게임을 할 때 유저의 행동에 따라 경우의 수를 계산하고 다양한 옵션을 적용하여 자동적으로 대응할 수 있도록 하는 것이 인공지능의 역할입니다.

 

 

유령을 피하여 다녀야 하는 게임인 ‘팩맨’

 

이 두 가지 기법은 1980년대와 1990년대부터 사용되었는데요, 지금도 게임 개발사들이 이 기법들을 활용하는 방법은 그 때와 크게 달라지지 않았습니다. 프로세싱 파워가 발전하면서 두 구성요소는 더욱 정교하게 보이게 되었지만 그 원리와 기본 개념은 거의 변하지 않았죠.

 

 

 

게임에 AI 가 필요한 세 가지 이유

 

시대의 발전에 따라 유저들도 더 높은 퀄리티의 게임 플레이를 요구하고 있습니다. 이에 따라 AI를 활용하여 게임 업그레이드를 하면 유저들의 변화된 요구도 쉽게 충족시킬 수 있을 것으로 예상됩니다.  

 

1.게임을 더욱 빠르게 개발할 수 있다.

우선 AI는 개발자들은 게임 레벨을 만들고 인공지능이 스스로 학습하도록 하면 게임을 만드는 과정을 가속화할 수 있습니다. 또한 유저들의 성향을 분석하고, 게임의 수를 계산하는 등 시간들을 절약하여 게임 개발 첫단계의 시간도 단축할 수 있죠. 즉, 더 짧은 시간 동안 더욱 복잡하고 정교한 환경과 함께 더욱 규모가 크고 뛰어난 게임이 나올 수 있다는 것입니다. AI는 특히 자원이 부족한 소형, 인디 개발사들에게 도움이 될 것으로 보입니다.

 

2.각각의 유저에게 맞춤형 게임을 제공할 수 있다.

개발사들은 AI를 이용해 게임의 규칙을 유저에 따라 유연하게 바꿀 수 있습니다. 인공지능은 플레이어 개인이 무엇을 좋아하고 싫어하는지 학습하여 유저의 취향에 따라 변경되어 완전히 개인화된 경험을 제공할 수도 있을 것입니다. 게임 디자인이 이렇게 자동화된다면 게임이 지속적으로 진화하여 게임을 할 때마다 처음 그 게임을 하는 것과 같은 기분이 들 것이고 게임이 지루하게 느껴질 일이 없을 것 같습니다.

 

 

한동안 유행 했었던 ‘포켓몬 고’도 유저의 위치 등 개인화를 시켜

큰 인기를 얻었음

 

3.자기 학습 캐릭터가 가능해질 날이 온다.

세 번째로 곧 현실화되지는 않겠지만, 게임 내의 캐릭터가 자기 학습을 할 날도 다가올 것입니다. 캐릭터들은 인간과 마찬가지로 스스로 변화하고 성장할 것으로 예상됩니다. 영화 ‘2001 스페이스 오디세이의’ 의 HAL 9000같은 자아를 가지고 로봇이 생기는 날이 올 수도 있겠죠.

 

 

이런 이유들도 인하여, AI는 게임 요소 디자인의 미래이며 우리가 또한 받아들여야 하는 대상입니다.

 

 

 

 

대형 IT사에서도 앞장서 개발하는 AI툴

 

게임과 앱에서 새로운 기능을 구현하기 위해 사용할 수 있는 AI 도구들이 이미 많이 나와있습니다. 온라인 조사를 통해 찾은 다섯 가지 도구들을 간단히 소개드립니다.

 

  • 페이스북의 카페2(Caffe2) – 카페2는 딥러닝(대량의 데이터를 통해 인공신경망 학습이 이루어지는 곳)을 체험할 수 있는 쉬운 방법을 제시하고 잇습니다. 카페2는 다양한 플랫폼을 지원하며 모바일 개발을 위해 안드로이드 스튜디오, 비주얼 스튜디오, X코드와 연동됩니다.

 

  • 애플의 코어ML(Core ML) – 훈련된 기계학습 모델을 iOS 앱에 통합하기 위해 사용할 수 있습니다. 코어 ML은 온디바이스 성능을 위해 설계되었기 때문에 메모리와 전력 소모가 적습니다.

 

  • 구글의 ML 키트(ML Kit) –구글 검색 엔진의 경험을 모바일에서 구현할 수 있도록 개발된 키트이며, 바로 사용할 수 있는 OOTB 솔루션과 커스텀 모델이 공개되었습니다. 마찬가지로 구글에서 개발한 텐서플로우(TensorFlow)는 기계 학습 모델을 구축하기 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리입니다. 유연한 아키텍처 덕분에 쉽게 데스크톱, 모바일, 엣지 디바이스에서 사용할 수 있습니다.

 

  • 마이크로소프트의 인지서비스(Cognitive Services) – AI를 통해 비즈니스 문제를 해결하는 방법으로 홍보되고 있는 마이크로소프트의 인지 서비스는 유저의 니즈를 보고, 듣고, 말하고 이해하며 해석하는 지능적인 알고리즘을 적용할 수 있도록 도와줍니다.

 

 

유저들의 새롭고, 창의적인 게임 경험을 위하여서는 지금까지의 기법 뿐만 아니라 새로운 요소들도 적극 활용할 필요가 있습니다. 하루하루 업그레이드 되어 가고 있는 기술들을 다른 분야의 IT 기업들은 이미 적용해 나가고 있는 것으로 보입니다. 게임 분야도 서둘러서 움직여야 하지 않을까요?

 

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