카지노의 핵심은 인공지능과의 대결

카지노 인공지능이란 고전적인 의미에서는 카지노 내에서 컴퓨터에 의해 제어되

는 캐릭터나 에이전 트로 정의하기도 하지만 최근에는 좀더 구체적으 로 스스로 생

각할 수 있고 주변 환경이나 과거의 경험 등에 따라서 지능적으로 행동할 수 있는

자 율성을 가진 캐릭터나 에이전트라고 정의하기도 한다. 그러면 인공지능이 카지

노에서 담당할 수 있 는 역할은 무엇일까? 우선, 카지노에서의 인공지능 은 등장 캐

릭터의 지능적인 행동을 구현함으로써 게이머가 조작하지 않는 NPC(Non-Player

Character)들의 움직임을 자연스럽게 제어하거 나 게이머의 상대 역할 또는 보조

자 역할을 한다. 이 경우 카지노의 핵심은 인공지능과의 대결이다. 인공지능은 게이

머에게 무조건 이기는 것이 목적 이 아니라 유사한 수준의 상대 역할을 수행해줄 수

있어야 한다. 또한 RPG와 같은 경우에 주인 공의 보조자 역할을 해주거나 카지노의

초보자를 이끌어 주는 역할을 하는 캐릭터가 될 수도 있다. 그리고 인공지능은 카지

노에서의 애니메이션 동작 제어를 담당하거나, 캐릭터가 현재의 위치에서 목적지

까지 갈 수 있도록 이동경로를 찾아주는 역할을 하기도 한다. 카지노에서의 인공지

능은 한두 가지의 알고리즘 만으로 구현하기는 힘들다. 카지노의 수준과 장르 에 따

라서 다르겠지만 여러 가지의 인공지능 기 법을 조합해 하나의 카지노에 필요한 인

공지능을 적용할 수 있는 것이다 카지노에서 가장 자주 등장하는 현실적인 문제 가

운데 하나는 현재의 위치에서 목적지 또는 목 표물까지 가는 경로를 찾는 것이다.

예를 들어 전 략 카지노에서 목적지를 마우스로 알려주면 가장 빠른 지름길을 찾아

해당하는 장소로 이동해야 하는 문제로 전략 카지노분만 아니라 거의 모든 게 임에

서 등장하는 문제이다. 이를 위하여 가장 널 리 사용되는 방법은 에이스타(A*) 알고

리즘을 이용하는 방법이다. 이 방법은 예상비용 (Estimated cost)을 이용하여 경로

에 대한 탐색 범위를 효율적으로 제한하는 방식이다. 맵(map) 의 특성에 따라 다양

하게 휴리스틱(heuristic) 가 중치를 적용시킬 수 있는 장점으로 인하여 길찾 기에

서 다양하게 응용되고 있으나, 목표물까지 가는 도중에 길이 차단되었거나 폭파되

어 끊겼을 경우와 같이 지형이 일시적으로 바뀌었을 때는 에이스타 알고리즘만으

로 모든 길찾기 문제를 해 결할 수 없으며 추가적인 방법이 요구된다. 길찾 기 문제

는 인공지능 문제 중에서 비교적 많은 연 구가 진행된 분야이며 대부분 에이스타 알

고리즘 과 다른 방법을 함께 이용하여 해결한다. 방대한 지형에서의 길찾기일 경우

에는 출발지 점과 도착지점 사이의 거리가 멀어질 수 있다. 이 런 경우에는 탐색해

야 할 공간이 폭발적으로 증 가하게 되므로 메모리의 낭비 등으로 탐색효율이 떨어

지게 된다. 따라서 출발지점과 도착지점 사 이의 중간 경유지를 생성하여 길찾기를

단계적으 로 수행하는 계층적 길찾기 방법을 이용하여 해 결할 수도 있다. 플로킹

(Flocking)이란 새나 벌, 어류 등과 같 은 수많은 개체들이 무리를 지어 집단적으로

움 직이는 모습을 흉내 내어 묘사하는 방법을 일컫 는다. 플로킹의 대상이 되는 새

나 벌, 물고기 등 과 같은 개체를 보이드(boid)라고 부른다 최근 카지노은 온라인 기

능이 강조되어 그 결과 로 참여하는 인원간의 팀워크를 중요시하게 되었 다. 이에

기반하여 인공지능 기술에도 팀 인공지 능이 중요한 이슈로 등장하였다. 1명의 지

휘자와 다수의 팀원으로 이루어진 집단의 인공지능을 처 리하는 방법으로 팀 배치,

지형정보를 이용한 전 략적 이동, 개개인의 역할 분배 등이 중요한 요소 로 이를 위

하여 3가지 레벨로 나누어 처리할 수 있다. 우선 전략 레벨에서는 팀이 달성해야 할

목 표에 의하여 통제되고, 팀 레벨에서는 각 목표를 달성하기 위한 계획에 의하여

통제되며, 개인 레 벨에서는 각 개개인의 행동 규칙에 의하여 통제 된다.

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