AI 제어 전투기, 시뮬레이션 전투에서 인간 조종사 제압

최근에 AI 제어 전투기와 인간 조종사를 대결하는 가상 전투가 열렸으며, 그 결과 AI가 인간 조종사를 제압하여, 인간을 상대로 극도로 복잡한 작업에서도 우수한 성능을 보이는 또 하나의 예가 되었다.

DefenseOne에 따르면, 최근의 가상 전투는 미국 군대가 자율 에이전트가 전투기와의 공중전에서 승리하는 능력을展示하기 위한 시리즈의 일부로 조직되었다. 이 프로젝트는 AlphaDogFight 챌린지라고 불린다. 국방고등연구계획국(DARPA)은 다양한 국방 계약업체들이 개발한 8개의 AI 팀을 선정하여 가상 전투에서 서로 대결시켰다. 이 토너먼트의 승자는 Heron Systems가 개발한 AI였으며, 이후 이 AI는 VR 헬멧을 착용하고 비행 시뮬레이터에 앉은 인간 조종사와 대결하였다. 보고에 따르면, AI는 5라운드 중 모두 승리하였다.

Heron Systems가 개발한 AI는 심층 강화 학습 시스템이었다. 심층 강화 학습은 에이전트가 환경에서 반복적으로 실험을 수행하고, 시도와 오류를 통해 학습하는 과정이다. Lockheed Martin의 AI는 이 대회에서 2위를 차지했으며, 이는 또한 심층 강화 학습 시스템을 사용했다. Lockheed Martin의 엔지니어와 감독들은 공중전에서 잘 수행하는 알고리즘을 개발하는 것이 단순히 비행과 특정 방향 및 고도를 유지하는 알고리즘을 설계하는 것과는 매우 다른 작업임을 설명했다. AI 알고리즘은 특정 행동에 대한 패널티가 존재한다는 것을 이해해야 하며, 모든 패널티가 동일하게 가중되지 않는다. 일부 행동은 매우 심각한 결과를 초래할 수 있으며, 이를 위해 모든 가능한 행동에 가중치를 할당하고, 에이전트의 경험에 따라 이러한 가중치를 조정해야 한다.

Heron Systems는 모델을 40억 번의 시뮬레이션을 통해 훈련시켰으며, 모델은 그 결과로 약 12년의 경험을 얻었다고 한다. 그러나, AI는 실제 전투 시뮬레이션에서 자신의 경험에서 학습할 수 없었다. 모델이 대회 라운드에서 학습할 수 있었다면 결과가 어떻게 달라졌을지 불분명하다. 대회가 더 길었다면 결과가 달라졌을 수도 있다. 인간 조종사는 몇 라운드 후에 AI의 전략에 적응하여 게임 말미에 AI와 더 오래 대결할 수 있었다. 그러나 조종사가 적응한 때가 이미 늦었다.

이것은 두 번째로 AI가 시뮬레이션 전투에서 인간을 이긴 경우이다. 2016년에, AI 시스템이 전투기 교관을 제압하였다. 최근의 DARPA 시뮬레이션은 2016년 시도보다 더 강력했으며, 이는 여러 AI가 인간 조종사와 대결하기 전에 서로 대결하여 최고의 AI를 찾기 위한 것이었다.

DARPA의 전략 기술 사무소 소장인 Timothy Grayson은 이 시도가 기계와 인간이 상호작용하는 방식을 더 잘 이해하고, 더 나은 인간-기계 팀을 구축하기 위한 것이라고 말했다. Grayson은 다음과 같이 인용되었다.

“오늘날 우리가 보는 것은 인간-기계 심비오시스의 시작이라고 생각합니다… 인간이 조종석에 앉아, 이러한 AI 알고리즘에 의해 비행하는 것을真正한 무기 시스템으로 생각합시다. 여기서 인간은 인간이 가장 잘하는 일을 수행하고(예를 들어, 더 높은 수준의 전략적思考), AI는 AI가 가장 잘하는 일을 합니다.”