알파고? 인공지능 개발 선두 주자는 ‘게임’이죠

이세돌 9단과 알파고의 대결은 ‘세기의 대전’으로 전세계 이목을 집중시켰다. 경우의 수가 무한대에 달하는 ‘바둑’으로 인간과 인공지능(AI)이 정면으로 충돌하는 것은 그 장면만으로 큰 인상을 남겼다. 여기에 알파고가 2연승을 거두며 인공지능에 대한 관심은 더 높아졌다. 대국을 앞두고 한국 정부가 ‘K-알파고’를 외치며 AI 개발에 팔을 걷어 부칠 정도다. ‘알파고’에 집중되는 시선에 정부가 움직인 셈이다.

게임과 AI는 뗄래야 뗄 수 없는 관계다. 수준 높은 게임을 만들기 위해서는 좋은 AI가 필요하기 때문이다. 한국 게임산업 초창기라 할 수 있었던 2001년 당시 인공지능에 투입되는 개발 비용은 전체 개발비의 30%에서 40%를 차지하는 것으로 조사됐다. 게임에서 AI의 역할은 난이도 조절과 불필요한 반복동작 제거, 흥미를 높이는 것 등 3가지로 압축된다.

초창기 AI는 게임을 돕는 수준에 머물렀다. 가장 쉽게 볼 수 있는 종류는 온라인 RPG에서 자주 볼 수 있는 ‘몬스터’다. 초반부는 쉽게, 중간부터 어려워지게 구성해 도전의식을 자극하는 것이 통상적이다. 특히 MMORPG가 발전하며 ‘보스’ 역시 단순 공격에서 벗어나 특정 타이밍에 도달하면 전투 패턴이 바뀌는 식으로 행동이 다양해졌다.

인공지능이 많이 활용된 또 다른 분야는 PvP가 주를 이루는 게임이다. 다른 사람과 싸우기 전에 AI와 연습대전을 즐기며 실전경험을 얻는 것이다. ‘스타크래프트’에서 즐길 수 있었던 스토리를 기반으로 AI와 대결하는 ‘싱글 플레이’나 AI 대전이 여기에 속한다. FPS에서는 사람과의 싸움을 부담스러워하는 유저들이 좀 더 가벼운 마음으로 즐기는 콘텐츠가 됐다. ‘카운터 스트라이크 온라인’의 ‘좀비’ 콘텐츠가 대표적인 예시다. 여러 유저가 함께 강력한 ‘좀비’를 물리치며 ‘사람과 싸운다’는 부담감을 덜고 ‘데스매치’와는 또 다른 재미를 안겨줬다.

유저를 돕는 ‘도우미’로도 맹활약했다. 이 ‘도우미’는 두 가지로 나뉜다. 하나는 사냥이나 물약 사용, 이동 등을 스스로 하는 ‘자동’ 기능이다. 특히 ‘자동’은 모바일게임이 대세로 떠오르며 이동 중 잠깐 즐기거나, 일을 하는 짬짬이 게임을 병행할 수 있는 여유를 줬다. 소위 ‘자동 걸어놓고 구경하는 맛’에 한다고 이야기되는 ‘몬스터 길들이기’나 ‘히트’ 등이 대표적인 예시다.

또 다른 활용은 말 그대로 ‘도우미’다. 캐릭터 하나는 유저가 다른 캐릭터는 AI가 대신 조종해 함께 싸워나가는 식이다. 실제로 여러 캐릭터를 동시에 키운다는 콘셉을 앞세웠던 ‘그라나도 에스파다’는 주인공은 유저가, 용병은 AI가 조작해 함께 싸워나간다. ‘서든어택 2’에도 비슷한 콘텐츠가 들어간다. AI 캐릭터와 같이 ‘분대’를 이뤄 전투하는 ‘스쿼드 워’가 그 주인공이다.

완성도 높은 AI로 유명한 게임은 해외에서 등장했다. 베데스다의 대표작 ‘엘더스크롤 5: 스카이림’이다. ‘스카이림’에 등장하는 AI 캐릭터는 마치 살아 있는 사람처럼 행동한다. 유저 선택에 따라 조금씩 달라지는 반응을 선보이며 아침, 점심, 저녁 등 시간 흐름에 맞춰 다양한 활동을 벌인다. 이러한 AI를 기반으로 생생한 ‘판타지 세계’를 그려낸 것이 ‘스카이림’의 장점으로 손꼽혔다.

AI 기술은 빅데이터를 기반으로 한 ‘머신러닝’과 함께 새로운 국면을 맞이했다. 기존에는 사람이 짜둔 대로 움직였던 ‘AI’에 새로운 것을 배우는 ‘학습’이 열렸기 때문이다. 이세돌 9단을 두 번이나 누른 구글 인공지능 ‘알파고’ 역시 ‘머신러닝’이 탑재된 AI다. 방대한 데이터에서 필요한 수를 찾고, 수많은 경험을 단시간에 쌓으며 실전에서 사용할 전술을 스스로 터득해가는 ‘알파고’는 ‘머신러닝’이 가진 가능성을 가장 잘 보여준 사례다.

그러나 ‘알파고’ 이전에도 게임업계에서는 ‘머신러닝’을 기반으로 새로운 분야 발굴에 나섰다. 가장 대표적인 것이 지난 1월 26일에 추가된 ‘블레이드앤소울’의 신규 콘텐츠 ‘무한의 탑’이다. 유저와 AI가 1:1로 맞붙는 ‘무한의 탑’에는 스스로 발전하는 ‘머신러닝’이 탑재되어 있다. ‘무한의 탑’ 개발 의도는 유저들이 재미있게 승부를 즐길 수 있는 ‘PvE’ 대전 제공이다.

‘머신러닝’이 탑재된 AI 캐릭터의 공격 패턴은 ‘공략’을 마련할 수 없을 정도로 다채로워졌다. 기존 AI 캐릭터가 미리 정해준 패턴 4~5개를 반복하는 수준이었다면 이제는 AI가 상황을 파악하고 이에 최적화된 전술을 스스로 선택해 싸우는 수준에 도달한 것이다. 나무토막 같은 기계가 아니라 살아 있는 사람을 상대하는 듯한 생생한 전투 경험을 제공하는 것이 ‘무한의 탑’의 목표다.

운영 효율화에도 ‘머신러닝’ 기반 인공지능 사용 사례가 나타나고 있다. 넷마블게임즈가 2015년부터 추진 중인 ‘콜럼버스 프로젝트’가 대표적인 예시다. 일명 ‘유저 맞춤형 서비스 엔진’이라 이름이 붙은 ‘콜럼버스’는 유저가 어떤 게임을 좋아하는지, 또한 게임을 어떻게 즐기는지를 파악하고 취향에 맞는 서비스를 제공하는 것이다. 가령, 게임 진행이 막혔을 경우 유료 아이템을 사용해 해결하는 경향이 강하다면 진행에 도움이 되는 상품을 추천한다. 반대로, 유료 아이템을 쓰지 않고 반복적으로 도전하는 유저라면 공략에 도움을 주는 팁을 제시하는 것이다.  

국산은 아니지만 해외에도 ‘머신러닝’을 도입한 게임이 있다. 한국에서도 많은 인기를 끌고 있는 ‘리그 오브 레전드’가 그 주인공이다. ‘리그 오브 레전드’는 일면식도 없는 유저가 한 팀을 이루는 경우가 많으며 팀플레이가 깨지면 질 우려가 높다. 이에 마음에 들지 않는 유저에게 욕설을 퍼붓거나 일부러 게임을 지게 만들고 그 반응을 즐기는 ‘트롤링’이 골칫거리로 떠올랐다. 이를 해결하기 위해 선택한 것이 ‘머신러닝’이다. 단순히 한 단어, 행동 하나만 보는 것이 아니라 전체 게임 맥락을 파악해 ‘비매너 행위’를 저질렀다고 판명되는 유저에게 바로 제재를 가하는 것이다.

게임과 인공지능은 수십 년 간 동고동락해왔다. 한국만 따져도 20년 가까이 함께 해왔다. 한국 정부는 ‘인공지능’ 기술 육성을 발표하며 한국 기술이 선진국보다 2년 6개월 뒤쳐졌다고 덧붙였다. 이 격차를 빠르게 좁힐 수 있는 가장 대표적인 창구는 ‘게임’이다. 인공지능을 실제로 만져보고, 이를 기반으로 제품을 만들며 다양하게 응용해본 수많은 경험을 가지고 있기 때문이다. 즉, 게임업체의 ‘AI’ 기술이 한국의 ‘인공지능’ 산업 발전속도를 끌어올릴 촉매가 될 수 있다.