<p class="cafe-editor-text">http://ppss.kr/archives/53276 우연히 고2학생이 작성한 논문을 봤는데 꽤나 신빙성있고 재밌는 글이였습니다.<br />수많은 카드조합이라도 저런식으로 시뮬레이션을 통해 검증된 덱을 만드는 프로그램이 가까운 미래에는 가능할것같습니다/ 솔직히 이번 알파고를 보니 좀 무섭기도하네요</p>
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@ksks당장 매온을 통해 수집되는 방대한 양의 자료에서도 큰 아키타입 분류 상에서도 너무나도 많은 바리에이션이 있고 그것들의 변화점 자체가 전혀 무의미하지 않은데, 과연 인공지능이 그 실행시간을 무시할 수 있을만큼 덱 레시피를 간결화할 수 있을까요? 전 여기서 막힌다고 봅니다.
소위 탑덱이나 여러 대회를 거치면서 나온 결과들은 결국 전문적으로 게임을 하는 사람들에 의해 '예측'되는 거죠 시간이 지난다고해도 그들이 처음 만들었던 덱에서 크게 벗어나지는 못합니다/즉 인공지능이 순식간에 수많은 시뮬레이션을통해 만들어진덱이 사람이 만든덱보다 못할 이유가 있을까요
일단 제 입장에서 정리하는 수준에서 인공지능이 가능한 범위는 이정도에요 1. 덱을 쥐어주면, 최적화된 플레이와 상대 행동을 예측하는 정도 2. 현재 온라인상에서 수집되는 덱들의 아키타입을 크게 분류하고, 각 개별 레시피에서 아키타입 당 최적화된 레시피를 도출함 여기까지는 데이터마이닝으로 충분히 가능합니다.
3. 하지만 인공지능이 내일 아침 당장 온라인 리그를 뛸 덱을 많은 아키타입 상에서 명확하게 스스로 '고르는' 데에는 실패. 이거에 대해서 좀 쓰고 싶은데 피곤하네요.
매직같은 TCG에서 유의미한 수준의(적어도 플레이어가 사람과 대전하고 있다는 느낌을 줄 수준) 보편AI는 일반적인 게임회사 규모로는 작성이 불가능합니다. 미리 디자인된 덱을 플레이하는 패턴화된 AI만이 가능할 뿐이죠. 카드 하나하나는 스태틱한 정보이고 이걸 AI가 사용하게 하는건 간단합니다만, 덱으로 구성되면 추상이 발생하는데 그 의미를 AI가 이해하려면 빅데이터와 부르트포스외엔 방법이 없어요. 덱을 구성하는 것과 플레이하는 것은 로직상으론 엄청난 차이예요. 하스스톤에서 이상적인 마나커브의 덱을 구성한 AI라도, 실제 자신이 뭘 만들고 있는지는 전혀 모르는거죠.
저는 그 부분은 동의해요. 최적의 효율성을 지닌 카드를 찾을 수는 있는 방법은 존재한다. 근데 문제는 효율의 최적화가 이기는 요소를 완벽하게 제어하고 있다고 생각하지는 않습니다. 앞 분이 말씀하셨듯이 메타는 계속 변화하고, 카드의 대응요소가 다 다르기 때문입니다. 바둑은 그래도 19x19로 제한되어 있으니까요. 매직은 최적의, 최상의 플레이를 하더라고, 그것이 이기는 길인지의 여부는 상대의 대응에 달렸다고 봅니다. 이기기 위해서 life를 소모해야 하는 부분과 생물을 소모해야하는 부분 중에 어느 쪽이 이기는 길인지 정확하게 알 수 있을까요? 몬테카를로 방법이라 하더라도 선택은 굉장히 어려울 것 같습니다.
바둑은 19x19라는 틀안에 있다고 그렇게 간단한게임이 아닙니다 기본적인 룰만 빼면 제약이 없기에 자유도가 엄청납니다 따라서 '대응'할수있는 가짓수도 어마어마 합니다.즉 매번 바둑알을 둘때마다 엄청많은 예측이 필요하죠 하지만 스탠다드 환경은 다릅니다. 대회에서 쓰는 덱은 한정되있으며 인공지능은 수많은 시뮬레이션을 할것이고 상대 덱을 파악한 후에는 비슷한 상황에 자신이 내린 통계를 따져 좀더 유리한 쪽으로 결정을 내릴겁니다.
이 연구 하스인벤에서 먼저 나왔을 때에 생겼던 문제. 자연습득하기에는 운적인 요소가 너무 큼 : 상대의 수를 다 학습해야되는데 상대의 수가 항상 최선이 될 수도 없고 내 수 또한 최선이 될 수 없음 즉 엄청나게 모집단이 커야됨. 뚜렷한 상성관계 : 실험자체는 동일한 덱을 상대로 동일한 AI를 상대로 사용됨 상대 별로 상성관계가 성립이 안되나 실전에 들어가면 다양한 플레이어 다양한 덱을 만나게 됨 누군가에게는 효율적이였던 카드가 누군가에게는 거지같은 카드가 됨 상대필드에 대한 상황 판단 부재 : 이게 없는 프로그램은 매크로나 다를바가 없음 그리고 이미 하스스톤에는 매크로가 있음 단지 매크로에 덱빌딩 능력이 추가된 것일
것일 뿐 판세를 읽는 능력이 없음 만약 타이밍을 맞춰야되는 카드라면 사용자가 직접 플레이 하는 프로그램이든 이사람이 원해서 직접 플레이 까지 하는 프로그램이든 잘못사용해서 승률이 떨어질 경우 좋은 카드지만, 승률이 떨어짐->나쁜 카드라고 판단 즉 이 사람이 말한대로 그냥 자연에만 맡기면 즉 상황을 많이 타는 스펠카드들은 빠지고 자연스럽게 생물 위주의 굿스터프가 됨 현실적인 경제성 : 메타를 계량화해서 상성관계를 무시하고 운까지 극복할려면 모집단을 극단적으로 늘려서 계산이 되야되고 100보 양보해서 이렇게 해서 최고승률을 낼 수있다고 해도 실용적인 승률에 도착할때까지의 시간이 너무 걸리고 하스스톤에서
미래의 어느 시점에선 어느정도 가능해 질 것이라고 봅니다. 다만 그 시점이 인간이 가진 감성과 감성과 이성 사이에서의 판단 기준에 대한 연구가 꽤 진행된 후 이겠죠. 하지만 이것도 제한적이 될 것이라고 봅니다. 그 이유는 인간이 인간적인 판단을 하는데에 있어서 그 지저에 깔린 기준이 인간의 육체에 기반하고도 있기 때문이죠. 따라서 인간 그대로 만들어내지 않았다면 인간과 같거나 그 보다 더 나은 판단을 하는데는 한계가 있을 수 밖에 없어요.
어떤 규칙 상에서 가장 가능성 높은 확률을 가진 케이스를 계산해 내는 AI는 쉽게 나오겠지만요..
첫댓글 아뇨 전 단적으로 불가능하다고 봐요. 특히 하스스톤이나 어느 특정 시점의 매직 스탠다드처럼 어느 덱이 어느 덱에 물리고 하는 순환형 메타게임이 형성된다면 더더욱요.
보충설명하자면, 이걸 인공지능에 접목시키려면 현재 수집되는 자료에서 바로 다음 메타게임을 견적 잡아내는게 중요한데 이건 명쾌하게 구체화되는 알고리즘이 없죠. 사람들마다 판단 기준도 제각각이고요.
논문 내용을 한번 읽어보셨나요/단순히 학생이 만든 실험에서도 덱의 승률이 높아지는것을 볼수있는데 전문적인 인공지능을 만든다면.. 전가능할거라 봅니다.
카드게임 특성상 무조건이기는 방향이아닌 효율적인 덱메이킹용으로 만든다면 더더욱이요
특히 글에서 제시한 자연 선택 기법의 경우, 실제 게임의 결과를 도출할 수 있는(+덱을 만들어낼 유의미한 자료가 수집되는) 시간보다 메타게임의 변동 속도가 빠르고 세부적인 내용의 변동이 심하면, 결과적으로 인공지능이 제시하는 해답 자체가 무의미해집니다.
@ksks 당장 매온을 통해 수집되는 방대한 양의 자료에서도 큰 아키타입 분류 상에서도 너무나도 많은 바리에이션이 있고 그것들의 변화점 자체가 전혀 무의미하지 않은데, 과연 인공지능이 그 실행시간을 무시할 수 있을만큼 덱 레시피를 간결화할 수 있을까요? 전 여기서 막힌다고 봅니다.
@적분호떡 메타게임의 흐름을 빠르게 잡도록 주기적으로 외부정보도 넣어주는 거죠/추가로 제가 생각하는 부분은 '리미티드'게임과 스탠쪽이 중심입니다
@ksks 그렇게 되면 인공지능의 standalone한 형태의 동작은 불가능하죠. 이렇게 되면 어디까지나 그 외부 정보를 투입하는 주체의 어시스턴트 정도가 되니까요.
봤던 거지만 다시 봐도 대단하네요.
여담으로, 학교 선생님 중 누구도 저 연구를 인정은커녕 이해조차 못했다는 사실이 참 안타깝습니다.
어쩔수 없죠 나이드신 분일수록 게임이라는 주제는 너무 생소할테니까요 해외보다 카드게임이 인지도 낮은것도 한몫할테니까요
@ksks 적어도 이해하려는 노력이라도 있었다면 안타까울 정도까지는 아니었을 듯 합니다. 어쩔 수 없다 는 아닌 거 같아요. 내용이 무엇이든 교사로서 학생의 연구결과물을 무시했다는 건 가장 기본적인 직업적 도리도 지키지 못한 것으로 생각합니다.
@낙천 한국의 교육환경이란게..ㅎㅎ 하지만 저런 논문을 쓸정도의 인재라면 어딜가서든 빛을 보게될거라 믿습니다
소위 탑덱이나 여러 대회를 거치면서 나온 결과들은 결국 전문적으로 게임을 하는 사람들에 의해 '예측'되는 거죠 시간이 지난다고해도 그들이 처음 만들었던 덱에서 크게 벗어나지는 못합니다/즉 인공지능이 순식간에 수많은 시뮬레이션을통해 만들어진덱이 사람이 만든덱보다 못할 이유가 있을까요
카드들이 간단 파워위주 환경이라 아브잔같은 효율좋은덱을 짜는거나 굴리는거정도면 상상이 가는데 스스로 콤보덱같은걸 창조할 수 있을까요? 완전 불가능할거다라고는 말 못하겠지만 바둑보다도 더 복잡할듯하네요.
서실 저논문을 알파고가 나오기 전까진 아무생각없었지만... 바둑이란게 사실 엄청나게 많은 경우의수를 가지고있는 게임이라(기원도 좀 다녀보고,바둑관련 논문도 봐왔던 저로써는) 이번 알파고사건을 통해 인공지능의 한계가 없어질꺼라는 확신이 드네요
@ksks 현실적인 생각은 만들수는 있으나 굳이 안할거같다...지만 흥미롭겠네요.
@[COP] Eron 알파고나 딥블루씨의 본래 목적이 사람이없어도 게임을 가르치는것이라/실제로 체스인공지능프로그램덕에 아프리카 오지에서 체스챔피언이 나타나기도 했구요/일단 만들어진다면 활용도는 꽤있겠죠 대회연습도 혼자 할수있다면 편리하지 않겠나요
일단 제 입장에서 정리하는 수준에서 인공지능이 가능한 범위는 이정도에요
1. 덱을 쥐어주면, 최적화된 플레이와 상대 행동을 예측하는 정도
2. 현재 온라인상에서 수집되는 덱들의 아키타입을 크게 분류하고, 각 개별 레시피에서 아키타입 당 최적화된 레시피를 도출함
여기까지는 데이터마이닝으로 충분히 가능합니다.
3. 하지만 인공지능이 내일 아침 당장 온라인 리그를 뛸 덱을 많은 아키타입 상에서 명확하게 스스로 '고르는' 데에는 실패.
이거에 대해서 좀 쓰고 싶은데 피곤하네요.
저는 이런 인공지능으로 초보자가 드랩이나 실덱을짤때 매우 도움될거라 봅니다 혼자서도 인공지능들과 드랩하며 감을 잡는거죠
@ksks 실덱이나 드랩은 어느 정도 가능할거라고 생각합니다. 이건 어디까지나 메타게임이 순환하지 않는 고정된 형태의 게임이라고 볼 수 있으니까요.
@적분호떡 카드게임 특성상 맞물리는 상관관계때문에 어느정도 맞는 말이긴 합니다만 제글의 의의는 '맞물린다'라는 개념이 통할만큼 사람들이 인정해주는 덱을 스스로 만들수있는 인공지능입니다
@ksks 덱을 만드는것과 덱을 플레이하는 것은 별개의 영역에서는 충분히 동작 가능할거라고 봅니다만, 여기서 중간 미싱 링크를 해결하는게 아직까지는 힘들거라고 봅니다.
저는 인공지능이 땅이말리면 무슨반응을 보일지궁금해요 ㅋㅋ
land joggachi malrine
fxxxing dark magic(...???)
흑마술이 한글로는 짝짝붙는데 영어로는 OTL
show me the money
아 그리고 한가지 빼먹은게 있는데 인공지능 상에서는 아마 The Solution은 더 이상 나오지 않을겁니다.
그렇게 생각하는 이유가 무엇인가요? 솔루션은 나올여지가 충분히 있다 생각하는데
@ksks 아니요 그 의미가 아니고요, 'The Solution'이라고, 과거에 크게 이슈가 되었던 안티-메타게임 형태의 덱에 대한 이야깁니다.
@적분호떡 아 그렇군요 ㅎ
최고의 플레이를 하는 건 쉽겠죠. 아키타입을 분석하여 최상의 승률을 자랑할 수 있는 덱을 만드는 것도 가능할지도.
매직같은 TCG에서 유의미한 수준의(적어도 플레이어가 사람과 대전하고 있다는 느낌을 줄 수준) 보편AI는 일반적인 게임회사 규모로는 작성이 불가능합니다.
미리 디자인된 덱을 플레이하는 패턴화된 AI만이 가능할 뿐이죠.
카드 하나하나는 스태틱한 정보이고 이걸 AI가 사용하게 하는건 간단합니다만, 덱으로 구성되면 추상이 발생하는데 그 의미를 AI가 이해하려면 빅데이터와 부르트포스외엔 방법이 없어요.
덱을 구성하는 것과 플레이하는 것은 로직상으론 엄청난 차이예요.
하스스톤에서 이상적인 마나커브의 덱을 구성한 AI라도, 실제 자신이 뭘 만들고 있는지는 전혀 모르는거죠.
알파고 제작자급의 기술진이 갖춰진다면 또 모르는얘기가 돼겠죠 국내 작은 게임회사랑은 스케일이 다르니까요.
저는 그 부분은 동의해요. 최적의 효율성을 지닌 카드를 찾을 수는 있는 방법은 존재한다. 근데 문제는 효율의 최적화가 이기는 요소를 완벽하게 제어하고 있다고 생각하지는 않습니다. 앞 분이 말씀하셨듯이 메타는 계속 변화하고, 카드의 대응요소가 다 다르기 때문입니다. 바둑은 그래도 19x19로 제한되어 있으니까요. 매직은 최적의, 최상의 플레이를 하더라고, 그것이 이기는 길인지의 여부는 상대의 대응에 달렸다고 봅니다. 이기기 위해서 life를 소모해야 하는 부분과 생물을 소모해야하는 부분 중에 어느 쪽이 이기는 길인지 정확하게 알 수 있을까요? 몬테카를로 방법이라 하더라도 선택은 굉장히 어려울 것 같습니다.
바둑은 19x19라는 틀안에 있다고 그렇게 간단한게임이 아닙니다 기본적인 룰만 빼면 제약이 없기에 자유도가 엄청납니다 따라서 '대응'할수있는 가짓수도 어마어마 합니다.즉 매번 바둑알을 둘때마다 엄청많은 예측이 필요하죠 하지만 스탠다드 환경은 다릅니다. 대회에서 쓰는 덱은 한정되있으며 인공지능은 수많은 시뮬레이션을 할것이고 상대 덱을 파악한 후에는 비슷한 상황에 자신이 내린 통계를 따져 좀더 유리한 쪽으로 결정을 내릴겁니다.
끊임없이 플래이를 하고 거기서 자신의 플레이스타일을 개선해 나가겠죠. 이런점이 인간과는 차별점을 둘수 있고요
메타를 읽고 덱을 스스로 짜는 능력이라...
다른 건 모르겠지만, 적어도 매온에서 개최되는 모든 대회 경기들을 관전시키게 하는 과정은 필요할 것 같네요.
이 연구 하스인벤에서 먼저 나왔을 때에 생겼던 문제.
자연습득하기에는 운적인 요소가 너무 큼 : 상대의 수를 다 학습해야되는데 상대의 수가 항상 최선이 될 수도 없고 내 수 또한 최선이 될 수 없음 즉 엄청나게 모집단이 커야됨.
뚜렷한 상성관계 : 실험자체는 동일한 덱을 상대로 동일한 AI를 상대로 사용됨 상대 별로 상성관계가 성립이 안되나 실전에 들어가면 다양한 플레이어 다양한 덱을 만나게 됨 누군가에게는 효율적이였던 카드가 누군가에게는 거지같은 카드가 됨
상대필드에 대한 상황 판단 부재 : 이게 없는 프로그램은 매크로나 다를바가 없음 그리고 이미 하스스톤에는 매크로가 있음 단지 매크로에 덱빌딩 능력이 추가된 것일
것일 뿐 판세를 읽는 능력이 없음 만약 타이밍을 맞춰야되는 카드라면 사용자가 직접 플레이 하는 프로그램이든 이사람이 원해서 직접 플레이 까지 하는 프로그램이든 잘못사용해서 승률이 떨어질 경우 좋은 카드지만, 승률이 떨어짐->나쁜 카드라고 판단 즉 이 사람이 말한대로 그냥 자연에만 맡기면 즉 상황을 많이 타는 스펠카드들은 빠지고 자연스럽게 생물 위주의 굿스터프가 됨
현실적인 경제성 : 메타를 계량화해서 상성관계를 무시하고 운까지 극복할려면 모집단을 극단적으로 늘려서 계산이 되야되고 100보 양보해서 이렇게 해서 최고승률을 낼 수있다고 해도 실용적인 승률에 도착할때까지의 시간이 너무 걸리고 하스스톤에서
이렇게 까지 해서 얻을 이득이 없음 하여간 인벤에서는 똥글이라고 식었던 글
인공지능 '드로앤고'가 GP에 참가하는 날이 올까요~ ㅎㅎ
모던 포맷 정도면 데이터를 많이 축적하면 할만할텐데 말이죠~
미래의 어느 시점에선 어느정도 가능해 질 것이라고 봅니다. 다만 그 시점이 인간이 가진 감성과 감성과 이성 사이에서의 판단 기준에 대한 연구가 꽤 진행된 후 이겠죠. 하지만 이것도 제한적이 될 것이라고 봅니다. 그 이유는 인간이 인간적인 판단을 하는데에 있어서 그 지저에 깔린 기준이 인간의 육체에 기반하고도 있기 때문이죠. 따라서 인간 그대로 만들어내지 않았다면 인간과 같거나 그 보다 더 나은 판단을 하는데는 한계가 있을 수 밖에 없어요.
어떤 규칙 상에서 가장 가능성 높은 확률을 가진 케이스를 계산해 내는 AI는 쉽게 나오겠지만요..