40년전 일본에서 처음으로 출시된 이후 글로벌 게임 업계의 전설로 남은 ‘팩맨(PAC-MAN)’이 AI의 도움을 받아 재탄생했다.

엔비디아 블로그에 따르면 엔비디아 연구소는 5만여편의 팩맨 에피소드를 훈련하는 방식으로 기본적인 게임 엔진없이도 팩맨 게임을 스스로 할수 있는 인공지능인 ‘게임(Game) GAN’을 개발했다.

게임GAN은 생성 대립 신경망(GAN·Generative Adversarial Network)을 활용해 컴퓨터 게임 엔진을 모방한 최초의 신경망 모델이다. GAN 기반 모델은 생성모델과 분류모델이라는 두 개의 신경망으로 구성돼 있으며 새로운 콘텐츠를 본래 데이터라고 착각할 정도로 원본과 흡사하게 생성하는 방법을 학습한다.

엔비디아 연구진은 게임GAN 훈련을 위해 게임 제작사 반다이 남코 엔터테인먼트(BANDAI NAMCO Entertainment)의 연구 개발사인 반다이 남코 연구소(BANDAI NAMCO Research Inc.)로부터 팩맨 데이터를 제공받았다.

엔비디아 연구진은 엔비디아 DGX 시스템을 기반으로 팩맨 에피소드(총 수백만 프레임)의 신경망과 게임을 플레이하는 AI 에이전트의 키스트로크 데이터를 짝을 지어 훈련시켰다. 또 게임 속에서 적용되는 간단한 규칙에서 복잡한 핵심 규칙까지 모두 학습했다.

연구팀에 따르면 게임GAN 에디션은 기존 게임 엔진 대신 신경망을 기반으로 팩맨 게임 환경을 생성한다. AI는 한 프레임에서 다른 프레임으로 이동할 때마다 시각적인 일관성을 유지하기 위해 앞서 무엇이 생성됐는지 기억하면서 가상 세계를 추적하게 된다. GAN은 게임의 종류와 상관없이 단순히 과거에 했던 게임 플레이가 녹화된 스크린과 에이전트의 키스트로크(keystroke) 정보를 수집하면서 규칙을 학습할 수 있다. 게임 개발자는 이런 도구를 사용해 기존 게임 레벨의 스크린 플레이를 학습 데이터로 삼아 해당 게임의 새로운 레이아웃을 자동으로 구성할 수 있다는 설명이다.

게임 GAN 개발에는 엔비디아 연구원 산자 피들러, 김승욱, 조나 필리언(Jonah Philion), 토론토 대학생 유하우 저우(Yuhao Zhou), MIT 교수 안토니오 토랄바(Antonio Torralba)가 참여했으며 관련 논문은 6월 열릴 예정인 CVPR(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)에서 발표된다.

김승욱 엔비디아 연구원 겸 프로젝트 수석 저자는 “게임GAN은 GAN 기반 신경망을 활용해 게임 엔진을 모방한 최초의 연구”라며 “이번 연구를 통해 AI가 게임 속에서 움직이는 에이전트의 스크린 플레이만 보고 주어진 환경의 규칙을 학습할 수 있는지 확인했다”고 말했다.

반다이 남코연구소의 코이치로 츠츠미(Kichita Tsutsumi) 연구원은 “AI가 게임 엔진 없이 대표적인 고전 게임인 팩맨을 재현했다는 것을 믿을 수가 없었다”며 “이번 연구는 게임 개발자들이 새로운 레벨의 레이아웃, 캐릭터, 심지어 게임 자체를 개발하기 위한 창의적인 프로세스를 어떻게 가속화할 수 있을지에 대한 가능성을 보여준다”고 했다.

이번 연구는 영상을 보고 스스로 학습하는 인공지능 연구에 기여할 전망이다. 엔비디아 리서치 랩 디렉터 산자 피들러(Sanja Fidler)는 “영상을 보면서 에이전트가 어떤 행동을 취하는 지 단순히 보기만해도 운전 규칙이나 물리학 법칙을 모방해 학습할 수 있는 AI가 개발될 수도 있다”며 ‘게임GAN은 이 방향으로 나아가는 첫 걸음이다“라고 했다.

엔비디아는 올해 하반기에 누구나 엔비디아 'AI 플레이그라운드(AI Playground)'에서 이번에 개발된 데모 게임을 경험할 수 있도록 하겠다고 밝혔다.