VOL.111 · July 13 · 2018
차세대콘텐츠연구본부 양성일 책임연구원
온라인 게임 속 가상세계는 게이머들의 행동이 대규모로 동시에 이뤄진다. 마우스를 한번 까딱하는 것까지 데이터가 되는 이 가상세계는, 전 세계 인공지능 과학자들의 관심사다. 이에 ETRI 차세대콘텐츠연구본부에서도 인공지능 엔진으로 대규모 행동을 학습해, 플레이어들의 행동결과를 예측하는 연구를 진행 중이다. 또, 문제 발생에 대한 대응책까지 자동으로 생성해 제안할 수 있는 기술개발에 심혈을 기울이고 있다.
| 게임 인공지능에 ‘딥마인드’ 같은 글로벌 회사들이 관심을 보이는 가장 큰 이유는 무엇일까? 바로 의료, 국방, 교통 등과 같은 다양한 분야에 활용 가능성이 크기 때문이다. 인공지능 과학자들에 의하면, 순간순간 판단해야 하는 게임을 통해 개발된 인공지능은 실세계 활용 가능성 측면에서 매우 유리하다. 이는 향후 인간에게 이상적인 삶을 제공하는데 큰 역할을 할 것이라 말한다. |
| _ |
| 양성일 책임연구원 |
| “저희가 발표한 게이머 행동예측 평가 셋은 엔씨소프트에서 개발한 ‘블레이드 앤 소울’이라는 게임의 실제 상용데이터를 사용했습니다. 상용데이터란, 실제 사용자들이 게임에 접속해 벌어졌던 일들을 그대로 기록한 데이터입니다. 이를 토대로 게이머 행동예측 분야에서 세계적으로 인정받는 국제공인평가체계를 최초로 공개하였으며, 국내 게임산업이 주도하는 게임 인공지능 기술개발의 활로가 모색되었다는 것에 큰 의미가 있습니다.” |
| 차세대콘텐츠연구본부에서 발표한 평가 셋처럼 대규모의 실제 사용자들이 게임에 접속해 아이템을 사고, 플레이된 데이터가 공식적인 평가체계와 함께 공개된 바는 지금까지 없었다. 이런 점에서 이번 평가 셋 발표는 큰 의미가 있으며, 평가 셋의 구성요소는 세 가지로 정리된다. 첫 번째는 게임에 대한 데이터다. 두 번째는 평가를 진행할 수 있는 도구 및 환경이고, 마지막으로 어떤 잣대로 평가하느냐의 정형화된 기준이다. 이 세 가지를 하나로 통칭해 이번 평가체계를 구축했다. |
| 게임 인공지능에 ‘딥마인드’ 같은 글로벌 회사들이 관심을 보이는 가장 큰 이유는 무엇일까? 바로 의료, 국방, 교통 등과 같은 다양한 분야에 활용 가능성이 크기 때문이다. 인공지능 과학자들에 의하면, 순간순간 판단해야 하는 게임을 통해 개발된 인공지능은 실세계 활용 가능성 측면에서 매우 유리하다. 이는 향후 인간에게 이상적인 삶을 제공하는데 큰 역할을 할 것이라 말한다. | |
| 양성일 책임연구원 |
“저희가 발표한 게이머 행동예측 평가 셋은 엔씨소프트에서 개발한 ‘블레이드 앤 소울’이라는 게임의 실제 상용데이터를 사용했습니다. 상용데이터란, 실제 사용자들이 게임에 접속해 벌어졌던 일들을 그대로 기록한 데이터입니다. 이를 토대로 게이머 행동예측 분야에서 세계적으로 인정받는 국제공인평가체계를 최초로 공개하였으며, 국내 게임산업이 주도하는 게임 인공지능 기술개발의 활로가 모색되었다는 것에 큰 의미가 있습니다.” |
| 차세대콘텐츠연구본부에서 발표한 평가 셋처럼 대규모의 실제 사용자들이 게임에 접속해 아이템을 사고, 플레이된 데이터가 공식적인 평가체계와 함께 공개된 바는 지금까지 없었다. 이런 점에서 이번 평가 셋 발표는 큰 의미가 있으며, 평가 셋의 구성요소는 세 가지로 정리된다. 첫 번째는 게임에 대한 데이터다. 두 번째는 평가를 진행할 수 있는 도구 및 환경이고, 마지막으로 어떤 잣대로 평가하느냐의 정형화된 기준이다. 이 세 가지를 하나로 통칭해 이번 평가체계를 구축했다. | |
| 기존의 인공지능 알파고는 바둑을 두는 것을 보고 학습해서 깨우쳤다. 차세대콘텐츠연구본부에서 현재 연구진행하고 있는 형태가 알파고와 비교했을 때 한 가지 다른 점이 있다. 바로 잘하는 사람을 보고 배우는 게 아니라 10만 명, 20만 명의 불특정 일반 사용자들을 보고, 집단행동을 배우는 것이다. 이에 따라 인공지능 엔진은 ‘게임에 변화가 생기면, 기존에 행동했던 유저들이 바뀐 환경에서 어떻게 행동할까?’ 라는 예측을 할 수 있게 된다. 이처럼 예측까지 가능한 게임 인공지능의 적용분야는 어떤 것들이 있을지 궁금해졌다. |
| _ |
| 양성일 책임연구원 |
| “지금과 같은 흐름으로 봤을 때, 거의 모든 실생활에 적용 가능합니다. 의료, 교통, 기계, 국방, 교육, 심지어 기사를 작성하는 것까지 사건발생 결과를 예측하고 구체적인 요인을 탐지한다는 측면에서 활용범위가 무궁무진해요. 예를 들어 국방에 적용했을 때를 생각해볼까요? 전쟁이 난다면, 우리의 전력과 적군의 전력을 비교했을 때 우리가 이길 가능성이 몇 퍼센트인지 예측해야 합니다. 여기에는 여러 가지 요소와 변수가 있지만, 결론은 이길 것이냐 질 것이냐를 예측하는 것입니다. 또한, 우리가 진다는 리스크가 감지되면, 이기기 위해 어떤 전략을 펼쳐야 하는지, 어떤 게 필요한지 사람 머리로 생각하는 데는 한계가 있습니다. 이걸 보완하기 위해 기계지능을 활용하는 겁니다.” |
| 가령 게임 속 가상세계에서 산이 있던 장소에 길을 만들었다고 해보자. 게이머는 기존에 있던 산을 좋아했는데, 변화가 생기면 게임의 흥미가 떨어질 수도 있다. 이런 게이머들의 행동을 게임 인공지능을 통해 예측하는 것이다. 이를 알기 위해 개개인의 예측은 쉽지 않다. 하지만 개인이 아닌 대규모 단위의 집단행동은 예측이 가능해진다. 큰 흐름이 생기기 때문이다. |
| _ |
| 양성일 책임연구원 |
| “예를 들어 한 달 뒤에 해당 게임회사의 매출이 절반으로 떨어지는 예측상황이 발생됐다고 생각해봅시다. 위기상황이죠? 위기상황이 예측됐으면, 이를 극복하기 위한 방법이 필요해요. 그 최적화된 해결책을 인공지능이 자동으로 만들어 제시하는 것입니다. 어떻게 하면 지금 탈퇴하려고 했던 사람들이 줄어드는지, 어떻게 개선하면 사람들 불만이 충족되는지에 대한 방법을 제공하는 것입니다. 한 마디로 예측함으로써 예상되는 리스크를 파악하고, 극복할 방안을 제공하는 기술이라 생각하시면 됩니다.” |
| 기존의 인공지능 알파고는 바둑을 두는 것을 보고 학습해서 깨우쳤다. 차세대콘텐츠연구본부에서 현재 연구진행하고 있는 형태가 알파고와 비교했을 때 한 가지 다른 점이 있다. 바로 잘하는 사람을 보고 배우는 게 아니라 10만 명, 20만 명의 불특정 일반 사용자들을 보고, 집단행동을 배우는 것이다. 이에 따라 인공지능 엔진은 ‘게임에 변화가 생기면, 기존에 행동했던 유저들이 바뀐 환경에서 어떻게 행동할까?’ 라는 예측을 할 수 있게 된다. 이처럼 예측까지 가능한 게임 인공지능의 적용분야는 어떤 것들이 있을지 궁금해졌다. | |
| 양성일 책임연구원 |
“지금과 같은 흐름으로 봤을 때, 거의 모든 실생활에 적용 가능합니다. 의료, 교통, 기계, 국방, 교육, 심지어 기사를 작성하는 것까지 사건발생 결과를 예측하고 구체적인 요인을 탐지한다는 측면에서 활용범위가 무궁무진해요. 예를 들어 국방에 적용했을 때를 생각해볼까요? 전쟁이 난다면, 우리의 전력과 적군의 전력을 비교했을 때 우리가 이길 가능성이 몇 퍼센트인지 예측해야 합니다. 여기에는 여러 가지 요소와 변수가 있지만, 결론은 이길 것이냐 질 것이냐를 예측하는 것입니다. 또한, 우리가 진다는 리스크가 감지되면, 이기기 위해 어떤 전략을 펼쳐야 하는지, 어떤 게 필요한지 사람 머리로 생각하는 데는 한계가 있습니다. 이걸 보완하기 위해 기계지능을 활용하는 겁니다.” |
| 가령 게임 속 가상세계에서 산이 있던 장소에 길을 만들었다고 해보자. 게이머는 기존에 있던 산을 좋아했는데, 변화가 생기면 게임의 흥미가 떨어질 수도 있다. 이런 게이머들의 행동을 게임 인공지능을 통해 예측하는 것이다. 이를 알기 위해 개개인의 예측은 쉽지 않다. 하지만 개인이 아닌 대규모 단위의 집단행동은 예측이 가능해진다. 큰 흐름이 생기기 때문이다. | |
| 양성일 책임연구원 |
“예를 들어 한 달 뒤에 해당 게임회사의 매출이 절반으로 떨어지는 예측상황이 발생됐다고 생각해봅시다. 위기상황이죠? 위기상황이 예측됐으면, 이를 극복하기 위한 방법이 필요해요. 그 최적화된 해결책을 인공지능이 자동으로 만들어 제시하는 것입니다. 어떻게 하면 지금 탈퇴하려고 했던 사람들이 줄어드는지, 어떻게 개선하면 사람들 불만이 충족되는지에 대한 방법을 제공하는 것입니다. 한 마디로 예측함으로써 예상되는 리스크를 파악하고, 극복할 방안을 제공하는 기술이라 생각하시면 됩니다.” |
| 2017년 10월 국내 최초로 인간과 인공지능 간의 스타크래프트 대결이 있었다. 프로게이머 송병구 선수는 인공지능과의 4경기를 모두 이겼다. 송 선수는 초반 컨트롤이 정교해 다소 어렵지 않나 생각했지만, 후반으로 갈수록 승기를 확실히 잡을 수 있다고 전했다. 이런 배경에서 스타크래프트와 같이 바둑보다 경우의 수가 더 많은 게임에서는 아직 인간이 우세하다는 이야기가 나왔다. 하지만 단순히 경우의 수로 게임진행의 어려움을 판단하기보다 ‘인간과의 경쟁’이라는 측면은 좀 더 고려해야 하는 부분이 많은 것은 사실이다. |
| _ |
| 양성일 책임연구원 |
| “인공지능이 스타크래프트 같은 전략게임에서 인간을 이기려면 아직 시간이 필요합니다. 현재로서 5~6년 안에 인공지능이 인간 수준으로 발전할 것으로 보고 있습니다. 하지만 단편적인 게임 진행이 아닌 인간 심리 기반 전략 · 전술을 고려한 인공지능 기법은 장기간의 연구가 필요합니다. 즉, ‘모든 게임’으로 분야를 확장하는 경우에는 게임의 기준이 모호해지기 때문에 직접적인 확신이 어렵습니다. 게임의 종류는 정말 다양하기 때문에 이에 따라 인공지능이 접근할 수 있는 방식이 완전히 달라집니다. 그렇다면 여기에서도 ‘어느 정도가 인간 수준인데?’ 라는 의문점이 생기겠죠. 이런 것들을 객관적인 지표로 만들기 위한 연구를 진행 중입니다. 인간 수준에 대한 판단기점을 승패를 포함하여 다양한 각도의 시각으로 보여주는 것이죠.” |
| 스타크래프트는 바둑처럼 상대방이 두는 수를 보고서 하는 게임이 아니라 정찰을 통해 전략을 세우고 기지를 짓는 등 다양한 변수가 존재한다. 이 때문에 현재 상황을 완전하게 관찰할 수 있는 바둑보다 게임 인공지능이 극복해야 할 문제는 훨씬 어렵다. 인공지능은 순간순간 상황판단이 필요한 전략 게임에서 인간 행동의도를 이해하고 다음을 예측하는 영역을 넘기에는 아직 부족하기 때문이다. 하지만, 많은 전문가들은 게임의 복잡도에 따라 걸리는 시간이 다를 뿐, 인간보다 인공지능이 게임을 잘 할 수 있음은 정해진 미래로 보고 있다. |
| 2017년 10월 국내 최초로 인간과 인공지능 간의 스타크래프트 대결이 있었다. 프로게이머 송병구 선수는 인공지능과의 4경기를 모두 이겼다. 송 선수는 초반 컨트롤이 정교해 다소 어렵지 않나 생각했지만, 후반으로 갈수록 승기를 확실히 잡을 수 있다고 전했다. 이런 배경에서 스타크래프트와 같이 바둑보다 경우의 수가 더 많은 게임에서는 아직 인간이 우세하다는 이야기가 나왔다. 하지만 단순히 경우의 수로 게임진행의 어려움을 판단하기보다 ‘인간과의 경쟁’이라는 측면은 좀 더 고려해야 하는 부분이 많은 것은 사실이다. | |
| 양성일 책임연구원 |
“인공지능이 스타크래프트 같은 전략게임에서 인간을 이기려면 아직 시간이 필요합니다. 현재로서 5~6년 안에 인공지능이 인간 수준으로 발전할 것으로 보고 있습니다. 하지만 단편적인 게임 진행이 아닌 인간 심리 기반 전략 · 전술을 고려한 인공지능 기법은 장기간의 연구가 필요합니다. 즉, ‘모든 게임’으로 분야를 확장하는 경우에는 게임의 기준이 모호해지기 때문에 직접적인 확신이 어렵습니다. 게임의 종류는 정말 다양하기 때문에 이에 따라 인공지능이 접근할 수 있는 방식이 완전히 달라집니다. 그렇다면 여기에서도 ‘어느 정도가 인간 수준인데?’ 라는 의문점이 생기겠죠. 이런 것들을 객관적인 지표로 만들기 위한 연구를 진행 중입니다. 인간 수준에 대한 판단기점을 승패를 포함하여 다양한 각도의 시각으로 보여주는 것이죠.” |
| 스타크래프트는 바둑처럼 상대방이 두는 수를 보고서 하는 게임이 아니라 정찰을 통해 전략을 세우고 기지를 짓는 등 다양한 변수가 존재한다. 이 때문에 현재 상황을 완전하게 관찰할 수 있는 바둑보다 게임 인공지능이 극복해야 할 문제는 훨씬 어렵다. 인공지능은 순간순간 상황판단이 필요한 전략 게임에서 인간 행동의도를 이해하고 다음을 예측하는 영역을 넘기에는 아직 부족하기 때문이다. 하지만, 많은 전문가들은 게임의 복잡도에 따라 걸리는 시간이 다를 뿐, 인간보다 인공지능이 게임을 잘 할 수 있음은 정해진 미래로 보고 있다. | |
| 양성일 책임연구원은 평가 셋 발표 이후 자율진화, 자가적응, 성향모사 및 협력학습 기반 최적화 전술전략 탐색에 대한 연구를 진행 중이다. 이런 것들을 통합해 ‘Human-Comparable’이라는 실제 사람 수준의 게임 인공지능을 구현하는 것을 목표로 하고 있다. 과정이 어렵지만 그래서 더 즐겁다는 말을 들으니 그의 최종 목표도 궁금해졌다. |
| _ |
| 양성일 책임연구원 |
| “사람이 상상도 못 했던 전략이 나올 수도 있습니다. 인공지능이 우리 상상을 뛰어 넘는 콘텐츠를 만드는 것이죠. 궁극적으로 인공지능은 우리의 상상력 한계점을 높이는 계기가 될 것으로 생각합니다. 지금으로 봤을 때는 이상점일 뿐이지만, 이상에 가까워지기 위한 연구를 차근차근 밟아가고 있습니다.” |
| 이상과 가까워지기 위해서는 강 인공지능(Strong AI) 시대로 도약해야 한다. 하지만 현재는 이제 막 뛸 준비를 하는 단계일 뿐, 모든 걸 이해하고 스스로 깨닫는 인공지능은 먼 미래로 보인다. 하지만 전 세계 인공지능 연구자들은 먼 미래가 있다는 기정사실 하에 다가가기 위한 연구에 매진하고 있다. 양성일 책임연구원도 마찬가지다. 차세대콘텐츠연구본부는 이상에 가까워지기 위한 연구를 위해 높이 도약할 준비를 하고 있다. |
| 양성일 책임연구원은 평가 셋 발표 이후 자율진화, 자가적응, 성향모사 및 협력학습 기반 최적화 전술전략 탐색에 대한 연구를 진행 중이다. 이런 것들을 통합해 ‘Human-Comparable’이라는 실제 사람 수준의 게임 인공지능을 구현하는 것을 목표로 하고 있다. 과정이 어렵지만 그래서 더 즐겁다는 말을 들으니 그의 최종 목표도 궁금해졌다. | |
| 양성일 책임연구원 |
“사람이 상상도 못 했던 전략이 나올 수도 있습니다. 인공지능이 우리 상상을 뛰어 넘는 콘텐츠를 만드는 것이죠. 궁극적으로 인공지능은 우리의 상상력 한계점을 높이는 계기가 될 것으로 생각합니다. 지금으로 봤을 때는 이상점일 뿐이지만, 이상에 가까워지기 위한 연구를 차근차근 밟아가고 있습니다.” |
| 이상과 가까워지기 위해서는 강 인공지능(Strong AI) 시대로 도약해야 한다. 하지만 현재는 이제 막 뛸 준비를 하는 단계일 뿐, 모든 걸 이해하고 스스로 깨닫는 인공지능은 먼 미래로 보인다. 하지만 전 세계 인공지능 연구자들은 먼 미래가 있다는 기정사실 하에 다가가기 위한 연구에 매진하고 있다. 양성일 책임연구원도 마찬가지다. 차세대콘텐츠연구본부는 이상에 가까워지기 위한 연구를 위해 높이 도약할 준비를 하고 있다. | |
인간의 사고방식을 근본적으로 이해하고, 모든 상황에 범용적인 활용이 가능하도록 인공지능을 구현하는 것이 최종 목표이자 이상점이다. 새로움을 모색하고 이해하는 방식을 갖춘 인공지능이 탄생한다면, 상상력의 한계점을 크게 바꾸는 세상이 도래될 것이다.
