우리는 오늘 인리스티드에서의 AI에 중요한 요소인 '상황 인식'에 관해 이야기할것입니다.더 구체적으로는 우리가 어떻게 위협과 우선 목표를 식별하기 위해 여러분의 AI를 훈련시키는가에 관한 것이죠.

이 데브로그를 시작하기 전에 한가지 중요한 주의사항을 알려드리겠습니다;일반적으로 게임에서 'AI'란 여러분의 분대원이 자율적으로 판단할수 있게 하는 일련의 알고리즘을 의미합니다.

"모스크바 전투" 플레이테스트후 우리는 여러분의 컴퓨터 동료들의 지능에 관한 작업을 계속했습니다. 우리는 그들에게 장애물을 넘고,지휘관의 명령을 따르며 은엄폐를 할뿐 아니라 수류탄을 던지도록 교육했습니다.최근 공개 테스트를 통해 우리는 AI 요소에서 가장 중요한것들을 알아낼수 있었는데 그것들중 하나는 위험과 목표에 접근하는것이였습니다.

"어그로 척도" 위험 축적 시스템

지난 두번의 플레이테스트동안 여러분은 최적화된 "어그로 척도"시스템을 사용한 AI 병사와 함께 플레이 했으며 이것들은 군인의 시야에 보이는 타겟이 동료들을 죽이거나 부상시킬수 있는 '위험'지수를 축적했습니다.이 시스템은 작동했으나 낮은 '위험'지수를 가졌음에도 사격이 손쉬운 대상에게는 잘 작동하지 않는 문제가 있었습니다.모든 장단점을 검토한 결과 우리는 "유틸리티 펑션"이라는 다른 방식을 위해 시스템을 완전히 재작업하기로 결정했습니다.

이 요소들은 다른 병사들을 향하며 표시된 방향에서의 위험의 비중을 나타내준다

이것이 AI 병사들이 보고 접근하는 위험이다.

새로운 "유틸리티 펑션"알고리즘과 머신러닝

기술적으로 말하면 새로운 방식은 입력값 이상의 수학적 함수의 집합이다.최종적으로는 AI가 결과를 하나로 얻을수 있게 하는데 이는 AI가 적으로부터 위협을 분류해 목표를 이루게 하는 것이다.이 접근법은 구현 가능한 많은 매개변수를 만들어내 한 세션에서도 AI의 움직임에 방해가 된다.

이것들이 의미하는것은 "유틸리티 펑션" 알고리즘을 통해 목표를 선택하는 AI 병사들의 반응이 급변하는 전장 상황에서 더욱 대응이 빠르다는것을 의미한다.이미 첫번째 내부테스트에서 AI 병사들의 반응이 실제 플레이어들과 유사해졌다는것을 알아냈다,그들은 위험에 더 빠르게 반응하고 목표를 더 빠르게 전환합니다.

특히 흥미로운점은 새로운 알고리즘에서 AI 병사들의 행동을 지속적으로 개선할수 있는 머신러닝의 가능성을 발견했다는 것입니다.

우리는 하나의 AI 시스템(머신러닝 기능을 사용한)이 다른 AI 시스템(머신러닝 기능을 사용한)을 가르쳐 전투에서 더 나은 결과를 보여줄수 있게 가르칠수 있다고 말할수 있습니다.

우리는 여전히 AI의 학습을 위한 올바른 기준을 선택중이며 생존및 성과라는 다른 기준에 대하여 AI를 훈련시킬것이다.방어중인 군인이 가장 큰 위협을 가하는 대상,나를 공격중인 대상,가장 사살하기 쉬운 목표를 택해야 한다고 가정해보자,이 목표들이 항상 일치하는것이 아니란것은 확실하다.현재 AI 분야 발전 상황의 학습을 통해 이것들을 적절히 결합하여 미래에 유용하게 적용하여 전장에서 병사들의 행동을 개선할수 있다.

인리스티드에서의 AI 훈련의 잠재력

이미 우리는 모든 게임 세션에서의 거대한 데이터 흐름을 가지고 있으며 이를 통해 실시간으로 AI를 훈련시켜 위험이 어디서 올지 예측해 그들의 시선을 적절히 선택할수 있도록 하고 있다.우리는 이미 전투중 일련의 사건들을 검색하여 AI의 시선을 선택하게 하는데 이 알고리즘을 사용하고 있지만 실제 플레이어들의 플레이 데이터를 적용해 이 시스템을 더 강력하게 할수 있다!또한 엔지니어가 설정한 우선순위가 AI가 처한 모든 상황과 일치하는것은 아닌데 여기서 우리는 머신 러닝의 가능성을 엿볼수 있다.AI의 적절한 선택을 위한 거대한 데이터를 제공해주는 오픈테스트의 하루하루가 우리에게는 큰 도움이 된다.또한 AI의 에임도 플레이어의 방식을 사용해 더 개선시킬수 있다.

이것은 머신러닝을 통해 AI의 기능을 향상시키는것중 시작에 불과하다.곧 우리는 AI가 적 사격을 피해 어떻게 은엄폐 하는가에 관해 알려줄것이다.인리스티드 데브로그를 보고 뉴스에 집중해주길 바란다.

https://enlisted.net/en/news/show/37-ai-in-enlisted-situational-response-en/#!/