구글은 혁신적인 인공지능(AI) 동반자를 개발하여 다중 플레이어 게임 세계를 혁신하고 있습니다. 기존의 상대 또는 슈퍼 봇과는 달리, 이 AI는 게임 경험을 향상시키는 협력적인 친구로 디자인되었습니다. 이 혁신적인 AI인 Scalable Instructable Multiworld Agent(SIMA)는 언어적 명령을 따르고 속하는 가상 세계를 이해할 수 있습니다.
DeepMind 기술을 활용하여 구글은 SIMA를 테스트하기 위해 Valheim, Goat Simulator 3, 그리고 No Man’s Sky와 같은 게임들에서 8 개의 게임 스튜디오와 협력했습니다. 이러한 오픈 월드 게임들은 SIMA가 학습을 통해 일반적인 게임 기술을 습득할 수 있도록 선택되었습니다. 현재 SIMA의 버전은 네비게이션, 물체 상호 작용, 메뉴 사용 등 약 600가지 기본 게임 작업을 수행하는 데 능숙합니다.
게이머로서, SIMA와 같은 AI 동반자가 가지는 잠재적인 혜택을 우리 모두가 인정할 수 있습니다. 예를 들어 No Man’s Sky에서는 자원 수집 및 건설이 지루한 과정일 수 있으며, AI 플레이어에 일을 완료하도록 지시하면 그 지루한 측면을 상당히 완화할 것입니다. 이를 통해 플레이어가 탐험과 전투에 보다 집중할 수 있게되며, 사소한 작업에 지나치게 많은 시간을 사용하지 않아도 됩니다.
구글의 연구로부터 얻은 초기 결과는 희망적입니다. 훈련된 SIMA 에이전트는 특정 게임에 특히 훈련된 에이전트와 거의 동등한 성능을 보여주었습니다. 이는 진정한 게이머들에게 중요한데, AI 동반자는 게임플레이 처음부터 실제적으로 가치 있어야합니다. 게임 플레이가 종종 수십 시간에서 수백 시간에 이르기 때문에 플레이어들은 게임 전체에서 적응하고 높은 수준에서 수행하는 AI가 필요합니다.
그러나 일정 수준의 회의를 유지하는 것이 중요합니다. SIMA는 큰 가능성을 보여주지만, 여전히 실제의 인간 플레이어처럼 실시간으로 반응하고 적응하며 행동하는 능력은 어느 정도 제한되어 있습니다. 진정한 시험은 지도에 있는 상대편의 정교한 헤드샷과 같은 복잡한 행동을 실행하는 능력에 있습니다.
비디오 게임에서 AI 통합은 새로운 개념은 아니지만, SIMA는 이 분야에서 중요한 발전을 나타냅니다. 이전의 특정 게임을 위해 하드 코딩된 이전 AI 모델과는 달리, SIMA의 다재 다능성과 적응성은 일반적인 게임 플레이에 깊은 영향을 미칠 수 있도록 합니다. 이를 두드러지게 하는 것은 SIMA가 소스 코드나 API에 액세스할 필요가 없다는 것입니다; 그저 화면의 시각적 정보와 플레이어가 제공하는 명령에 의존합니다.
구글은 SIMA와의 연구가 아직 초기 단계에 있다고 강조합니다. AI가 더 많은 게임으로부터 배우면 그 능력이 더욱 놀랍게 발전할 것으로 예상됩니다. 다음 다중 플레이어 협동 파트너가 AI가 될 수 있을까요? 어느 누구나 아닌, 우리의 게임 경험을 현격히 향상시키는 AI가 될 수 있을까요? 이 기술이 어떻게 발전되고 향후 다중 플레이어 게임의 미래에 미칠 잠재적인 영향을 지켜보는 것이 흥미 롭기만 합니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
SIMA는 무엇인가요?
SIMA는 Scalable Instructable Multiworld Agent의 약어로, 구글이 개발한 다중 플레이어 게임에서 협력적인 동반자로 작동하는 인공지능(AI)입니다.
SIMA는 어떻게 작동하나요?
SIMA는 언어적 지시를 따르고 플레이 중인 게임의 가상 세계를 이해하도록 훈련됩니다. DeepMind 기술을 통해 학습하며 다양한 게임 작업을 수행할 수 있습니다.
SIMA와 함께 어떤 게임이 테스트되었나요?
구글은 Valheim, Goat Simulator 3, No Man’s Sky와 같은 게임들을 포함한 여덟 개의 게임 스튜디오와 협력하여 SIMA를 테스트했습니다.
플레이어에게 SIMA가 제공하는 이점은 무엇인가요?
SIMA는 게임에서 지루한 작업을 완화시켜주어 플레이어가 탐험과 전투와 같은 더 즐거운 측면에 집중할 수 있습니다.
SIMA는 비디오 게임에서 전통적인 AI 상대와 어떻게 비교되나요?
SIMA는 특정 게임에 대해 하드 코딩되지 않았기 때문에 다양한 게임 환경에서 보다 적응적이고 다재다능합니다.
SIMA의 한계는 무엇인가요?
SIMA는 미래에 약속을 보여주지만, 실시간으로 반응하고 적응하는 능력은 아직 제한되어 있습니다. 정교한 작업과 같은 복잡한 행동은 여전히 어려움이 남아 있습니다.
다중 플레이어 게임에서 SIMA를 사용할 수 있나요?
현재 구글의 SIMA에 대한 연구는 아직 초기 단계에 있으며, 플레이어들에게 제공될 가능성은 아직 결정되지 않았습니다.
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