딥러닝으로 클래시 로얄 정복: 시각 정보만으로 게임하는 AI 등장!

본 기사는 시각 정보만을 이용하여 클래시 로얄 게임을 플레이하는 비내장형 AI 에이전트 개발에 성공한 연구에 대한 내용을 다룹니다. 연구진은 자체 생성 객체 감지 데이터셋과 강화학습 기반 전략을 통해 실시간 게임 플레이를 가능하게 했으며, 이는 AI 게임 연구 및 실세계 응용 분야에 중요한 시사점을 제공합니다.

최근 AI는 바둑, 스타크래프트와 같은 게임에서 놀라운 성과를 거두고 있습니다. 하지만 기존 AI들은 게임의 내부 정보에 직접 접근하는 '내장형' 방식이 대부분이었습니다. 이는 마치 게임의 속을 들여다보며 플레이하는 것과 같아, 인간 플레이어와의 공정한 경쟁이 어려웠습니다.

Tianyang Wu 등 연구진은 이러한 한계를 극복하고, 인간처럼 화면만 보고 게임하는 '비내장형' AI 에이전트 개발에 도전했습니다. 선택된 게임은 바로 클래시 로얄! 복잡한 카드 조합과 빠른 전개 속도로 유명한 이 게임에서 시각 정보만으로 AI가 실시간 전투를 벌일 수 있도록 하는 것은 매우 어려운 과제였습니다.

연구진은 강화학습 기반의 독창적인 학습 전략을 고안했습니다. 문제는 클래시 로얄의 객체 감지 데이터셋이 부족하다는 것이었습니다. 이에 연구진은 스스로 객체 감지 데이터셋을 생성하는 혁신적인 방법을 사용했습니다. 최첨단 객체 감지 및 광학 문자 인식 모델을 활용하여 게임 화면에서 필요한 정보를 추출, 실시간 이미지 획득, 정보 융합, 의사 결정, 그리고 조작까지 모바일 기기에서 수행하는 시스템을 구축했습니다.

결과는 놀라웠습니다. 개발된 AI 에이전트는 내장형 AI 상대를 성공적으로 물리쳤습니다. 이는 시각 정보만으로 복잡한 카드 게임을 실시간으로 플레이할 수 있는 AI 에이전트 개발에 성공했다는 것을 의미합니다. 더욱 고무적인 것은 모든 코드가 오픈소스(https://github.com/wty-yy/katacr) 로 공개되어, AI 게임 연구 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

이 연구는 단순한 게임 AI 개발을 넘어, 인간과 같은 방식으로 복잡한 환경을 인지하고 반응하는 AI 개발에 한 걸음 더 다가선 중요한 성과입니다. 앞으로 이러한 기술은 다양한 분야, 특히 실제 세계와의 상호 작용이 필요한 로보틱스, 자율주행 등에 널리 활용될 것으로 예상됩니다.

🎉 이 연구는 AI가 단순한 게임 이상의 영역에서 인간과 유사한 능력을 발휘할 수 있음을 보여주는 흥미로운 사례입니다! 🎉