5만 개 에피소드 즐긴 AI로 팩맨을 다시 만들어 낸 엔비디아
이전까지 AI로 사람처럼 조작하는 게임 방법을 학습한 뒤 사람과 대결하면서 그 실력을 인정받았다면 이번 사례는 전혀 다릅니다. 인공 지능이 게임의 방법을 스스로 학습한 다음 똑같은 규칙을 가진 게임으로 다시 만든 것이기 때문입니다.
엔비디아는 이 작업을 위해 기존 게임 엔진을 대신하는 신경망 기반 게임 환경인 GameGAN(생성적 대립 신경망, Generative Adversarial Network)을 구축했습니다. 엔비디아 AI 리서치 랩(NVIDIA AI Research Lab)은 쿼드로 GV100 GPU가 장착된 4대의 엔비디아 DGX 시스템으로 녹화된 게임 플레이에서 키스트로크 정보을 수집해 학습하는 레이아웃을 만든 다음, 팩맨 에피소드(총 수백만 프레임)의 신경망과 게임을 플레이하는 AI 에이전트의 키스트로크 데이터를 짝을 지어 훈련시켰습니다.
이를 통해 5만 개의 팩맨 에피소드를 훈련한 뒤 신경망으로 실행되는 메모리, 다이나믹 엔진, 렌더링 엔진 등 세가지 모듈로 만들어 낸 팩맨으로 AI가 플레이한 영상을 공개했습니다. 아직 초기 단계라 180×180 픽셀에 50프레임으로 게임을 표시합니다.
이번 연구를 주도한 김승욱 엔비디아 연구원 겸 프로젝트 수석 저자는 “GameGAN은 GAN 기반 신경망을 활용해 게임 엔진을 모방한 최초의 연구”라고 전하고, “우리는 AI가 게임 속 움직이는 에이전트의 스크린 플레이만 보고 주어진 환경의 규칙을 학습할 수 있는지 확인하고 싶었다. 그런데 AI가 이를 해냈다”고 말했습니다.
엔비디아는 인공지능으로 만든 팩맨을 하반기에 AI 플레이그라운드를 통해 공개할 예정이라고 밝혔습니다.
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