패널토론 - 딥마인드 AI가 스타2에 도전하는 방법

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[정보] 패널토론 - 딥마인드 AI가 스타2에 도전하는 방법

게임뉴스 | 기자: 김상균 기자 | 댓글: 11개 | 11-06

6일 오전 2시 (한국 시각), ‘블리즈컨 2016’이 열리고 있는 애너하임 컨벤션 센터 1층 Hall D, 메인 스테이지에서 ‘스타크래프트 2’ 미래 AI(인공지능)에 대한 패널토론이 진행됐다.

이 자리에는 게임 해설가 '댄 스템코스키(Dan Stemkoski)와 구글 리서치 연구자 오리올 빈얄스(Oriol Vinyals), 그리고 스타크래프트 2 시니어 소프트웨어 엔지니어 케빈 칼데론(Kevin Calderone)이 참여했다. 이들은 '스타크래프트 2' AI와 구글 '딥마인드(DeepMind)' 콜라보 소개와 미래 AI에 대한 토론을 진행해, 많은 게이머의 이목을 사로잡았다.

■ 구글 딥마인드(DeepMind)의 도전

딥마인드는 AI의 장벽을 넘기 위한 과학적 접근이며, 아무 도움 없이 배우고 복잡한 문제를 해결해나 갈 수 있는 인공지능 프로그램이다. 현재 그 기능을 향상 시키기 위해 다양한 플랫폼에 적용하는 시도가 이루어지고 있다. 이에 게임은 이를 발전시키기 위한 완벽한 환경이다. 게임 내 환경을 통해 딥마인드를 개발하고 테스트할 수 있으며, 더욱 복잡한 알고리즘은 가진 AI를 빠르고 효과적으로 만들어 낼 수 있다. 또한 직접적이고 빠른 피드백을 기반으로 얼마나 임무를 수행했는지 확인할 수 있다.

과거 5년 동안 구글은 딥마인드를 게임 내 적용하며 AI의 새로운 길을 개척했다. *머신 러닝(machine learning)을 운영하는 AI 연구 환경과 강화 학습(reinforcement learning)연구를 아타리(Atari) 게임, full 3D 게임, 바둑 등 다양한 장르 게임에 적용해 AI 발전에 이바지했다.

*머신 러닝(machine learning): 인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법

▲ 아타리 게임에 딥마인드가 활용된 연구 환경 표본

2016년 3월 딥마인드는 어려운 과제인 바둑에 도전했었다. 딥마인드에서 개발한 인공지능인 '알파고(AlphaGo)'는 인간의 바둑 경기를 보고 모방하는 것을 통해 바둑을 두는 방법을 스스로 배워나갔고, 바둑의 규칙과 전략을 배워 나가며 결국 세계 챔피언 이세돌 9단을 상대로 승리를 거두었다.

인공지능 기술들은 에너지, 의료, 과학 등의 실생활과 연관된 분야에 유의미한 혁신을 가져오는 데 활용될 수 있다.

스타크래프트는 현재 AI 연구에 있어서 흥미로운 환경이다. 그 이유는 게임 내 일어나는 다양한 현상이 복잡한 현실 세계와의 연결고리를 제공하기 때문이다. 게임 내 에이전트(agent)를 위한 기술은 궁극적으로 현실 세계 현상과 잘 연결된다.

어떻게 자원을 채취하는지, 기본 건물들을 어떻게 배치하고 건설할 것인지, 어떠한 방법으로 지도를 정찰하고 드러나지 않은 적을 찾아낼 것인지를 배워야 한다. 또한, 유닛을 더 생산할 것인지 아니면 새로운 방어 건물을 지을 것인지, 적에게 초반 공격을 할 것인지 아니면 테크를 올리는 것에 집중할지 등에 대한 판단이 필요하다.

스타크래프트를 플레이하기 위해서는 이처럼 복합적인 요소들을 모두 배워 나가야 하지만, 컴퓨터가 화면을 보는 것만으로도 이러한 요소 중 하나라도 스스로 배울 수 있다는 것은 그야말로 최첨단 연구 과제라 할 수 있다.

딥마인드는 스타크래프트라는 집약적인 연구 환경 속에서 이러한 문제들을 해결하려는 방법을 모색하고 있다. 그리고 스타크래프트 게이머도 인공지능 연구의 현 상황을 더 발전시켜 나가는 과정에 함께 할 수 있도록 딥마인드와 블리자드는 함께 연구한 플랫폼을 개방한다.

■ 스타크래프트 2와 딥마인드의 콜라보

딥마인드와 블리자드는 스타크래프트 2를 활용한 인공지능 연구를 지원할 목적으로 API를 제공한다. 프로그램에 따라 개별 유닛을 조종할 수 있도록 전통적인 스크립트 인터페이스를 지원하고 인간의 경험을 모방할 수 있는 이미지 기반의 인터페이스 또한 개방된다.

스크립트 인터페이스를 통해 전체 게임 상황 또는 플레이어에게 보이는 게임 상황에 접근할 수 있는 권한이 허용된다. 태그를 통해 유닛을 식별할 수 있으며, 개별 유닛 또는 유닛 그룹에 명령을 내리는 것이 가능하다. 그리고 가시도를 위한 눈금과 점막을 표시하는 2D 배열이 포함된다. 그 외 이동 경로를 위한 메커니즘, 디버그 표시기와 디버그 텍스트, 디버그 카메라 배치 설정 등 다양한 기능이 추가된다.

이미지 기반 인터페이스는 맵, 미니맵, 다양한 옵션을 각각 다른 카테고리의 레이어에 저화소 이미지 데이터로 출력할 수 있다. 지형 높이 값, 가시도, 점막, 카메라, 유닛(플레이어 소유권, 유닛 유형, 선택 상태, 체력, 에너지, 보호막)등 과 같은 요소가 나타나며, 화면 공간 내 선택과 목표 지정이 가능해진다.

▲ 스타크래프트 2 환경 내 딥마인드가 이미지 인터페이스로 전투 상황을 파악하고 있는 모습

케빈 칼데론은 "구글 딥마인드와의 콜라보레이션은 정말 흥분된다"며 "작업한 결과물을 모두에게 공유하고 싶다"고 소감을 밝혔다. 구글 관계자인 오리올 빈얄스는 "아직 갈 길이 멀었지만 하루 빨리 프로게이머와 딥마인드의 경기를 보고 싶다"며 "우리가 블리자드와 함께 진행한 작업이 AI 연구자들에게 유용한 테스트 플랫폼으로 제공되기를 희망한다"고 말하며 패널토론을 마무리 했다.

블리즈컨2016 특별취재팀(=미국 캘리포니아 애너하임)
오의덕(Vito), 김지연(KaEnn), 석준규(Lasso), 이명규(Sawual) 기자