Unreal AI의 핵심 이론

블루프린트를 사용한 AI 소개 (unrealengine.com)

 

기초 지식

AI 작업을 시작할 때는 많은 부분이 동시에 진행되는 것처럼 보이기 때문에, 대체 어디서부터 시작해야 할지 파악하기가 어려울 수 있습니다. 우선 AI를 구성하는 프로세스를 기본적으로 살펴보면서 마치 단일화 되어 있는 것처럼 보이는 작업을 좀 더 작게 쪼개 보겠습니다. 여기서 멘탈 모델을 살펴볼 텐데, 이는 AI를 다음과 같은 세 부분으로 나눕니다: 감지, 생각, 행동.

 

감지

감지의 의도는 AI의 현재 상태를 스냅샷으로 취하는 겁니다. 이 부분에서는 시각이나 촉각과 같은 실질적 감각을 다루지만, 이런 정보는 다른 AI로부터 전송된 '보이지 않는' 정보를 감지하는 등 보다 추상적일 수 있습니다. 감지 후에는 기본적인 필터링을 시행하는 것도 고려해야 합니다. 다른 감각에 우선권이 있다면 정보를 무시하기로 결정하는 것이죠.

 

 

생각

AI라 하면 보통 '생각' 부분을 떠올리지만, 생각은 더 큰 그림의 일부일 뿐입니다. 생각 과정에서는 감각으로 수집한 정보를 취하여 자신이 위치한 현재 월드의 모습을 만들어낼 수 있습니다. 그런 다음 생각 과정에 내재된 목표를 활용하여 이 정보와 목표를 취해 어떤 행동을 취할지 결정하게 됩니다. 

 

 

행동

감지로 정보를 취하고 생각으로 결정을 내린 후에는 act 그 정보를 갖고 행동을 취해야 합니다. 이런 행동은 달리기나 점프처럼 시각적으로 표시가 됩니다. 다른 과정은 타 AI와 교류를 하거나 보이지 않는 경로를 결정하는 등 눈에는 보이지 않죠. 행동은 AI에서도 가장 눈에 잘 보이는 부분입니다. 행동 부분에서 결론이 나면 AI는 루프를 타고 돌아가 감지에서부터 다시 시작하게 됩니다.

 

 

루프

일단 행동을 취한 뒤, AI는 루프를 타고 최초의 감지로 돌아가 감지를 하고 생각을 한 뒤 행동을 취한 다음, 다시 루프로 돌아갑니다. 이 루프는 AI가 활성화된 동안 계속해서 이어지며, 이전 단계에서 다음 단계로 계속 정보를 제공합니다. 각 부분 중에 고립된 채 작동하는 부분은 없으며, 모두가  상호 의존적입니다. AI는 정보 없이 결정을 내릴 수 없고, 결정을 내리지 않고 행동을 취할 수 없습니다. 이런 상호 의존성은 의도된 것으로, AI가 외부에 주는 전체 인상이 각 부분의 합보다 더 굉장해 보이도록 만듭니다.

 

 

 

결론

AI 루프의 세 가지 주요 부분을 분석해 보았습니다. 바로 감지, 생각, 행동입니다. 각 단계는 이전 단계에서 제공받은 정보를 기반으로 작동하며, 각 단계를 계속 루프하면서 마치 이 월드에서 살아 숨쉬는 주체 같다는 느낌을 플레이어에게 제공하게 됩니다. 이 프레임 워크는 AI 설계 및 구현에 있어서 가장 중요한 주제에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 바로 목표 설정과 목표 달성을 위한 단계 설정, 그리고 목표 완수 여부 파악이죠.