날짜2016.08.16
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- 게임에서의 인공지능은 양질의 게임을 제작하기 위해 필수적인 요소
- 인공지능 기술의 발전에 따라 복잡한 기능을 갖춘 게임 인공지능 개발이 가시화 단계에 진입
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개 요
- 게임 인공지능은 인간의 지능을 모사하여 NPC(Non-Player Character)의 지능적 행동을 구현하는 분야
- 게임 상에서 특정 기능을 수행하기 위해 일정한 패턴을 주입시키거나 학습하기 때문에 고도의 지능적 추론이나 판단이 필요치 않음
- 난이도 조절, 콘텐츠 자동 생성 등 게임의 전반적인 퀄리티를 높이기 위한 도구로 사용
- • 최근에는 게임 플레이에 대한 데이터를 분석하여 개선 방향을 모색
- 학술적 게임 인공지능 연구와 실제 게임에 구현되는 상업적 게임 인공지능과 차이가 존재
- 체스 챔피언을 물리친 Deep Blue와 바둑 챔피언에게 승리한 AlphaGo는 고가의 고성능 컴퓨터 사용
- • 상업적 게임은 그 플랫폼이 범용 PC나 비디오 콘솔 게임기에 한정
- 학술적인 게임 인공지능에서 개발된 이론이 점차 상용 게임에 적용
- 장르별 게임 인공지능과 방법론
- 일인칭슈팅, 레이싱, 액션RPG, 보드게임 등 서로 다른 게임 장르에서 NPC의 역할이 구분
- • 보드게임의 경우 정보가 완전히 공개된 반면 일인칭슈팅의 경우 공정한 방법으로 플레이어의 정보를 모두 확보할 수 없음
- 학습기반의 인공지능으로의 진화
- • 단순한 규칙 기반(rule-based)의 접근방법은 플레이어에게 쉽게 패턴이 노출될 수 있음
- • 따라서 플레이어의 플레이 스타일을 학습하여 더욱 역동적인 NPC 구현 가능
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- 게임 인공지능 알고리즘 동향
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결 론
- 게임 인공지능은 지능적 행동을 수행하는 NPC를 통해서 양질의 게임을 제작하기 위한 핵심 도구
- 최근 딥러닝을 통한 인공지능 기술의 발전으로 게임 내에 탑재되는 인공지능 기술이 고도화되어 플레이어에게 신선함을 선사
