연구자들, 새로운 비디오 게임 레벨을 만들 수 있는 AI 도구 개발

기계 학습과 인공지능이 더 발전함에 따라, 비디오 게임은 인공지능 알고리즘과 모델을 테스트하고 검증하는 유용한 환경으로 chứng명되었습니다. 비디오 게임은 관찰 가능하고 측정 가능한 메커니즘, 객체 및 메트릭을 가지고 있기 때문에, 인공지능 개발자들은 자신의 모델의 다용도性과 신뢰성을 테스트하는 데 편리한 방법을 제공합니다. 비디오 게임이 인공지능 엔지니어에게 도움이 된 반면, 인공지능은 또한 비디오 게임 디자이너가 자신의 게임을 만들 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 최근 앨버타 대학교의 연구자들은 단순한 플랫폼 게임을 자동으로 생성할 수 있는 알고리즘 세트를 설계했습니다.

매튜 구즈딜은 앨버타 대학교의 조교수이자 인공지능 연구자입니다. 타임誌에 따르면, 구즈딜과 그의 팀은 사이드 스크롤링 플랫폼 게임에서 자동으로 레벨을 생성할 수 있는 인공지능 알고리즘을 개발했습니다. 이러한 자동 레벨 디자인은 게임 디자이너가 더 많은 시간과 에너지를 절약할 수 있도록 해줍니다. 구즈딜과 그의 팀은 플랫폼 게임 레벨을 생성하기 위해 인공지능을 훈련시켰습니다. 구즈딜은 원래 슈퍼 마리오 브라더스, 카비의 모험, 메가맨과 같은 게임을 포함하여 많은 시간의 플랫폼 게임 플레이에 대한 훈련을 받았습니다. 초기 훈련 이후, 인공지능은 게임의 규칙/메커니즘에 대한 예측을 생성하도록 지시받았습니다. 구즈딜은 게임의 규칙을 해석한 후에, 연구자들은 유사한 훈련 방법을 사용하여 완전히 새로운 레벨을 생성했습니다.

구즈딜과 그의 팀은 “게임 그래프”를 만들었습니다. 이는 모델의 규칙에 대한 믿음과 레벨 디자인에 대한 가정을 결합한 것입니다. 게임 그래프는 게임의 모든 중요한 기능을 하나의 표현으로 결합하여, 게임을 재현하는 데 필요한 모든 정보를 포함했습니다. 게임 그래프에 포함된 모든 정보는 새로운 레벨과 게임을 설계하는 데 사용되었습니다. 모델의 관찰 결과는 새로운 방식으로 결합되었습니다. 예를 들어, 인공지능은 슈퍼 마리오 브라더스와 메가맨의 플랫폼 메커니즘을 결합하여 새로운 레벨을 생성했습니다. 이 과정을 반복하면, 클래식 플랫폼 게임과 비슷하지만 독특한 새로운 게임이 생성될 수 있습니다.

구즈딜에 따르면, 프로젝트의 아이디어는 게임 개발자가 코드를 작성할 필요 없이 자신의 레벨과 게임을 설계할 수 있는 도구를 만드는 것입니다. 구즈딜은 이미 이 개념을 실행하고 있는 슈퍼 마리오 메이커를 지적했습니다.

구즈딜과 연구 팀의 다른 구성원들은 이 개념을 더 발전시키고자 합니다. 사용자가 특정 “느낌” 또는 “외観”을 지정하면, 모델은 새로운 게임과 고유한 레벨을 생성할 수 있습니다. 모델은 두 개의 게임 프레임만으로도 이를 수행할 수 있으며, 두 프레임 사이의 차이를 외삽하여 새로운 게임을 생성할 수 있습니다. 사용자는 모델이 레벨을 생성하는 동안 피드백을 제공할 수 있으며, 모델은 제공된 피드백을 기반으로 새로운 레벨을 생성할 수 있습니다.

“우리는 인터페이스에 몇 가지 마무리 작업을 하고 있으며, 인간 주제 연구를 수행하여 올바른 방향으로 가고 있는지 확인할 것입니다.”라고 구즈딜은 타임지에 말했다.

소비자용 버전의 응용 프로그램은 아직 먼 미래의 일입니다. 구즈딜은 게임 산업이 인공지능 기술을 채택하는 데 느릴 수 있다는 우려를表明했습니다. 이는 인공지능이 인간 게임 디자이너의 필요성을 줄일 수 있기 때문입니다. 그러나 구즈딜은 독립 게임 개발자가 이러한 도구를 사용하여 흥미로운 실험적인 게임을 만들 가능성이 높다고 생각합니다.

“나는 완전히 상상할 수 있습니다. 우리는 이러한 기술을 가지고 노는熱情적인 독립 개발자들이 이상하고, 재미있고, 흥미로운 작은 경험을 만들어내는 것을 얻을 것입니다.”라고 구즈딜은 말했다. “하지만 나는 그것이 트리플 에이 게임 개발에 곧 영향을 미칠 것이라고는 생각하지 않습니다.”