
영국의 퀸 메리 런던대학교 연구팀이 흥미로운 기술을 개발했다. 바로 컴퓨터가 다른 컴퓨터의 게임하는 방식을 자동으로 분석할 수 있는 인공지능이다. 이전까지는 전문가가 직접 "이 AI는 공격적이다", "저 AI는 방어적이다"라고 판단해야 했지만, 이제는 컴퓨터가 스스로 게임 영상만 보고도 각 AI의 특징을 파악할 수 있게 됐다. 연구팀은 실시간 전략 게임에서 13개의 서로 다른 게임 AI들이 어떻게 플레이하는지 관찰하고, 각각의 독특한 게임 스타일을 자동으로 구분해 내는 데 성공했다.
13개 게임 AI 분석 결과, 각자만의 독특한 게임 방식 확인
연구팀은 마치 서로 다른 성격을 가진 13명의 게임 플레이어처럼 행동하는 AI들을 분석했다. 이들 중에는 아무것도 하지 않는 '소극적 AI', 무작위로 행동하는 '랜덤 AI', 일꾼으로 적을 공격하는 '워커러시 AI' 등이 있었다. 각 AI는 12x12 크기의 게임 맵에서 10번씩 경기를 했고, 연구팀은 이 모든 게임 과정을 기록했다. 분석 결과, 컴퓨터가 게임에서 취하는 '행동'에 집중한 방법이 가장 정확하게 AI들을 구분할 수 있었다. 마치 사람이 "아, 이 사람은 항상 공격적으로 게임하네"라고 알아차리는 것처럼, 인공지능도 각 AI의 행동 패턴을 보고 스타일을 파악한 것이다.

게임 AI들의 숨겨진 특성까지 발견...실수하는 AI도 있어
더 놀라운 것은 이 기술이 각 AI의 세밀한 특징까지 찾아낸다는 점이다. 예를 들어, 여러 AI를 섞어 만든 '혼합봇'이 그 중 하나인 '티아맷'과 비슷하게 행동한다는 것을 자동으로 알아냈다. 또한 매우 강한 AI인 '마야리'도 때로는 실수를 한다는 것을 발견했다. 이 AI는 보통 자원을 효율적으로 모으고 강한 유닛을 빠르게 만드는 똑똑한 전략을 사용하지만, 가끔 일꾼 배치를 잘못해서 비효율적으로 움직이는 경우가 있었다. 마치 실제 사람처럼 완벽하지 않은 모습을 보인 것이다.
미래 게임 산업에 혁신 가져올 전망... 개인 맞춤형 게임 가능
이 기술이 상용화되면 게임 산업에 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다. 게임회사들은 플레이어 개개인의 게임 스타일을 실시간으로 파악해 그에 맞는 게임 경험을 제공할 수 있게 된다. 예를 들어 공격적인 플레이어에게는 더 많은 전투 상황을, 신중한 플레이어에게는 전략적 요소를 강화한 콘텐츠를 자동으로 제공하는 식이다.
가장 직접적인 혜택은 개인 맞춤형 난이도 조절이다. 게임이 플레이어의 실력과 스타일을 파악해서 너무 쉽지도 어렵지도 않은 적절한 레벨로 자동 조정해 준다. 초보자에게는 쉬운 적을, 고수에게는 강한 적을 배치하는 것이다. 마치 개인 트레이너가 운동 스타일에 맞춰 운동법을 추천하는 것과 비슷하다.
또한 게임 속 AI 캐릭터들도 더 다양하고 인간적인 행동을 보일 수 있게 될 것이다. 획일적이지 않고 각기 다른 성격의 AI와 게임할 수 있어 플레이어들이 지루함을 느끼지 않게 된다. 어떤 AI는 예측 가능한 패턴을 보이고, 어떤 AI는 변화무쌍해서 매번 새로운 재미를 선사할 수 있다.
게임 개발자들에게도 큰 도움이 된다. 플레이어들이 실제로 어떤 스타일로 게임하는지 데이터로 파악할 수 있어, 더 인기 있는 기능은 강화하고 불필요한 기능은 제거할 수 있다. 또한 특정 전략이나 캐릭터가 너무 강하거나 약한지 객관적으로 판단해 공정한 게임 환경을 만들 수 있다.
게임 넘어 일상생활까지... AI 개성 파악 기술의 무한 가능성
이 기술의 활용 범위는 게임을 넘어 일상생활까지 확장될 가능성이 크다. 미래에는 AI 어시스턴트나 로봇이 사용자의 성향을 파악해서 그에 맞게 반응할 수 있게 될 것이다. 예를 들어 급한 성격의 사람에게는 빠른 응답을, 신중한 성격의 사람에게는 자세한 설명을 제공하는 식이다.
교육 분야에서도 큰 변화가 예상된다. 학습자의 학습 패턴을 파악해서 맞춤형 교육을 제공할 수 있다. 암기형 학습자와 이해형 학습자를 구분해서 각각 다른 방식으로 가르치는 것이 가능해진다. 쉽게 말해 "사람마다 다른 취향과 스타일이 있듯이, AI도 그런 개성을 파악하고 활용할 수 있게 된다"는 것이 이 기술의 핵심이다.
FAQ
Q: 이 기술이 기존 방법보다 좋은 점은 무엇인가요?
A: 이전에는 전문가가 직접 "이런 행동은 공격적 스타일이다"라고 정의해야 했지만, 이제는 컴퓨터가 게임 영상만 보고도 스스로 플레이어의 특징을 찾아냅니다. 사람의 주관적 판단 없이도 더 정확하고 객관적인 분석이 가능해진 것입니다.
Q: 이 기술의 핵심 원리를 쉽게 설명하면?
A: 마치 사람이 다른 사람의 게임하는 모습을 보고 "이 사람은 성급하네", "저 사람은 신중하네"라고 판단하는 것처럼, 인공지능이 게임 화면과 플레이어의 행동을 학습해서 각자의 독특한 패턴을 자동으로 찾아내는 기술입니다.
Q: 실제 게임에서는 어떻게 활용될 수 있나요?
A: 게임이 플레이어의 스타일을 실시간으로 파악해서 그 사람에게 맞는 난이도나 콘텐츠를 자동으로 제공할 수 있습니다. 예를 들어 빠른 액션을 좋아하는 사람에게는 더 역동적인 상황을, 차근차근 계획 세우는 사람에게는 전략적 요소를 더 많이 제공하는 식입니다.
해당 기사에 인용된 논문 원문은 arvix에서 확인 가능하다.
논문 명: Play Style Identification Using Low-Level Representations of Play Traces in MicroRTS
해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.
■ 이 기사는 AI 전문 매체 ‘AI 매터스’와 제휴를 통해 제공됩니다. (☞ 기사 원문 바로가기)
AI 리포터 (Aireporter@etnews.com)