유니티 오지현 리드 "AI 통한 QA 자동화로 사람이 찾지 못한 빈틈 발견"

한국게임학회 게임인공지능연구회는 24일 '게임 개발에서의 인공지능 활용. Ulity ML-Agents' 온라인 세미나를 진행했다.

이번 세미나는 AI가 활발하게 사용되고 있는 게임 산업에서 최신 AI 기술이 게임 개발에 어떻게 사용되고 활용될 수 있는지를 공유하기 위해 마련됐다.

연사로 자리한 유니티 테크놀로지 코리아 오지현 크리에이티브 에드보케이트 리드는 과거 주산 학원을 다니다가 컴퓨터를 접하게 되고 컴퓨터 활용에 관심을 가지게 된 자신의 경험을 공유하며 이런 경험이 3차 산업의 시작을 의미하는 것이라고 설명했다.

이어서 현 세대는 그 수혜를 받은 세대이며 다가오는 4차 산업혁명에서는 AI가 그 중심이 될 것이라 덧붙였다.

오지현 리드는 유니티의 머신러닝 에이전트에 대한 소개도 간략하게 이어갔다.

유니티는 파치토치를 유니티에 연결할 수 있는 툴킷을 제공한다. 이용자는 이를 이용해 유니티 엔진으로 가상환경을 만든 후 여러 환셩을 테스트하고 시뮬레이션 한 후에 이를 유니티 엔진 내에서 실행할 수 있다.

이 과정에서 머신러닝의 기본이 되는 강화학습도 진행된다.

오지현 리드는 강화학습을 강아지 배변 훈련으로 비유했다. 강아지가 배변훈련 중 실수를 하면 혼나고 잘하게 되면 보상을 받는 과정을 반복하다가 자연스럽게 학습을 하는 것처럼 여러 트레이닝을 거치며 보상을 주고 이 과정에서 목적이 무엇인지를 스스로 알고 규칙을 찾아내도록 하는 것이 머신러닝의 기본이라는 이야기다.

실제로 유니티 엔진을 통해 진행되는 머신러닝 활용 데모도 시연됐다. 해당 데모는 코딩으로 일일이 행동을 지정하지 않은 정육면체의 캐릭터 여럿이 자신의 머리 위에 올려진 공을 떨어트리지 않기 위해 계속해서 자세를 바꾸는 모습을 구현했다.

처음에는 공을 떨어트리던 캐릭터들이 시간이 지날수록 방법을 학습해 공이 떨어지지 않는 움직임을 스스로 적용하는 것이 해당 데모의 목적이다.

오지현 리드는 이런 방식의 머신러닝은 더 빠르게 반복해 학습시간을 줄이는 장점이 있다고 말하고 여러 에이전트를 통시에 실행해 학습 속도를 높일 수 있다고 덧붙였다.

또한 이런 방식의 머신러닝은 게임 출시 전 거쳐야 하는 QA 시스템에도 적용할 수 있다는 설명도 이어졌다.

오지현 리드는 "퍼즐 게임의 경우 레벨이 굉장히 많다. 이런 모든 상황을 테스트할 수 없고 하게 되더라도 시간도 오래 걸린다. 또한 사람이 테스트해봐야 QA 인력에 한계가 있기에 결국은 정식 출시 후에 이용자 몇십만 명을 마주하게 되고 버그 발생이나 어뷰징 등의 문제를 겪을 수 있다"라고 말했다.

이어서 "AI를 활용한 QA 자동화를 통해 시간을 줄이고 사람이 미처 찾지 못한 빈틈을 쉽게 찾아내는 환경을 구성할 수 있다"라고 덧붙였다.