연구자들, 새로운 비디오 게임 레벨을 만들 수 있는 AI 도구 개발

기계 학습과 인공 지능이 더 발전함에 따라, 비디오 게임은 AI 알고리즘과 모델을 테스트하기 위한 자연스럽고 유용한 시험장으로 chứng명되었습니다. 비디오 게임에는 관찰 가능하고 측정 가능한 메커니즘, 객체 및 지표가 있으므로 AI 개발자가 모델의 다용도성과 신뢰성을 테스트하기 위한 편리한 방법을 제공합니다. 비디오 게임이 AI 엔지니어에게 모델을 개발하는 데 도움이 된 반면, AI는 잠재적으로 비디오 게임 디자이너가 자신의 게임을 만들 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 최근 앨버타 대학교의 연구자들은 단순한 플랫폼 비디오 게임을 자동으로 생성할 수 있는 알고리즘 세트를 설계했습니다.

매튜 구즈달은 앨버타 대학교의 조교수이자 AI 연구자이며, 타임誌에 따르면, 구즈달과 그의 팀은 사이드 스크롤링 플랫폼 비디오 게임에서 자동으로 레벨을 생성할 수 있는 AI 알고리즘을 개발 중입니다. 이 자동 레벨 디자인은 게임 디자이너가 더 어려운 작업에 집중할 수 있도록 시간과 에너지를 절약할 수 있습니다.

구즈달과 그의 팀은 플랫폼 게임 플레이의 많은 시간을 통해 AI를 플랫폼 게임 레벨을 생성하도록 훈련시켰습니다. 구즈달은 슈퍼 마리오 브라더스와 같은 게임을 포함하여 키비의 모험 및 메가맨을 포함합니다. 초기 훈련 후에, AI는 게임의 규칙/메커니즘에 대한 예측을 렌더링하도록 지시받고, 그 가정은 게임의 테스트 영상과 비교합니다. AI가 게임이 작동하는 규칙을 해석한 후, 연구자들은 모델의 규칙을 테스트할 수 있는 완전히 새로운 레벨을 구성하기 위해 유사한 훈련 방법을 사용합니다.

구즈달과 그의 팀은 “게임 그래프”를 만들었습니다. 이것은 모델의 규칙에 대한 믿음과 규칙을 사용하는 레벨에 대한 가정의 결합입니다. 게임 그래프는 게임의 모든 중요한 기능을 하나의 표현으로 결합하여, 게임을 재생산하기 위해 필요한 모든 정보를 포함합니다. 게임 그래프에 포함된 모든 정보는 새로운 레벨과 게임을 설계하는 데 사용됩니다. 모델의 관찰 내용은 새로운 고유한 방식으로 결합됩니다. 예를 들어, AI는 슈퍼 마리오 브라더스와 메가맨의 측면을 결합하여 두 게임의 플랫폼 메커니즘을 사용하는 새로운 레벨을 생성했습니다. 이 프로세스가 반복되면, 결과는 고전적인 플랫폼 게임과 매우 유사하지만 고유한 완전히 새로운 게임이 될 수 있습니다.

타임지에 인용된 구즈달에 따르면, 프로젝트의 아이디어는 게임 개발자가 코드를 배우지 않고도 자신의 레벨과 게임을 설계하기 시작할 수 있는 도구를 만드는 것입니다. 구즈달은 이미 슈퍼 마리오 메이커가 이 개념을 채택하고 실행 중이라고 지적했습니다.

구즈달과 연구 팀의 다른 구성원들은 개념을さらに 발전시키고, 사용자가 특정 “느낌” 또는 “외观”을 지정하여 새로운 레벨이나 게임을 생성할 수 있는 도구를 만들 수 있도록 노력하고 있습니다. 모델은 지정된 사양을 받은 후 고유한 레벨과 규칙이 있는 새로운 게임을 생성할 수 있습니다. 모델은 이를 수행하기 위해 게임의 두 프레임만 필요할 것입니다. 사용자는 모델이 레벨을 생성하는 동안 피드백을 제공할 수 있으며, 모델은 제공된 피드백을 기반으로 새로운 레벨을 생성할 것입니다.

“우리는 인터페이스의 마지막 작업을 하고 인간 주제 연구를 실행하여 올바른 길을 걷고 있는지 확인할 것입니다.” 구즈달은 타임지에 말했다.

소비자용 버전의 해당 응용 프로그램은 아직 미래에 있지만, 구즈달은 게임 산업이 인간 게임 디자이너의 필요성이 줄어들 수 있으므로 기술을 채택하기가 느릴 수 있다는 우려를 표명했습니다.尽管如此, 구즈달은 독립 게임 개발자가 흥미로운 실험적인 게임을 만들기 위해 도구를 사용할 가능성이 가장 높다고 생각했습니다.

“나는 열정적인 인디 [개발자]가 이러한 기술을 가지고 놀면서 재미있고 흥미로운 작은 경험을 만드는 것을 상상할 수 있습니다.”라고 구즈달은 말했다. “하지만 나는 그것이 트리플 A 게임 개발에 곧 영향을 미칠 것이라고 생각하지 않습니다.”