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의도적으로 멍청하게 설정해서 오히려 똑똑하다고 알려진 게임 AI.JPG

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2009년 4월, 토탈워 시리즈 제작사로 유명한


CA의 일부 직원들이


업무 외 남는 시간에 서로 노가리를 까다가


에이리언 시리즈에 대한 이야기를 하게 되었고


마침 해당 직원들은 다들 해당 IP의 광팬이었기에


관련해서 나오던 재미난 이야기가 업무 외 소규모 펫 프로젝트로 발전하게 됨.



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이들이 주목한 에이리언 시리즈는


제임스 카메룬의 영향을 받은 에이리언 2 보다는


리들리 스콧의 1편에 보다 초점을 맞추었음.


사람들이 총을 쏘고 제노모프를 잡는 게임 보다는


좁은 공간에서 술래잡기를 하는 형식으로 방향을 잡았고 


이들이 만든 프로토타입은 여러 형태로 제작되었는데


그 중 가장 임팩트 있었던 것은


한명의 에이리언 유저가 나머지 생존자를 쫓는 형태의 술래 잡기 게임이었음.


이러한 프로토타입을 플레이한 이들은


의외로 간단한 사실을 알게 되었는데


'좁은 공간에서 제노모프가 많은 것 보다는 오히려 소수인게 더 무섭다'


'쫓기는 인간은 약해야 한다'


'제노모프를 물리적으로 물리치는 것 보다 살아 남는 것이 재밌다'


'내가 숨어있는 곳 근처에서 탐색하는 것이 제일 무섭다' 이런 경험이었음.


마침 모회사 세가가 당시에 에이리언 IP의 게임과 관련된 권한이 있었기에 


이들은 업무 외 시간에 만든 소규모 프로젝트를 세가에 보여주게 됨.


세가 입장에서는 에이리언 IP를 기반으로 한 액션 FPS 게임은 이미 출시된 것들이 많았기도 했고 


당시에도 제작 중인 작품이 하나 있었던 상황이었기에 


해당 프로젝트를 보고 재밌다고 느껴 승인하게 됨.


이러한 제작 배경으로 기획되고 출시되어 


아직까지도 웰메이드 공포 게임을 하면 언급되는 게임이




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바로 에이리언 : 아이솔레이션.


근데 만약 해당 게임을 해봤거나 아는 사람들이라면


제목을 보고 의아해 할 수도 있음.


"아니 에이리언 : 아이솔레이션은 AI 존나 똑똑하기로 유명한 게임 아님?"


이라고 할 수 있는데


그러한 이미지는 제작진의 매우 재밌는 AI 트릭으로 만들어진 눈속임이었다는 것임.




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에이리언 : 아이솔레이션을 해본 유저라면 알겠지만


제노모프가 플레이어 주변을 강렬하게 탐색하는 느낌을 알게 될 것이고


플레이어가 숨는 패턴을 점차 '학습'하여 쫓는다고 느낄 수 있고 이러한 경험이 많이 알려져 있음.


대표적인 예시로 제노모프를 멀리 쫓아내기 위해 투척물을 던졌더니 


나중에는 던진 방향으로 쫓아온다거나 하는 등..


근데 이런게 전부 눈속임 방식이었음.



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토탈워 시리즈 제작 경험 덕분인지


대규모 AI 기능에 어느정도 숙살되어 있던 CA 팀은


본인들의 프로토타입 플레이 경험을 살려 


플레이어들도 쫄깃한 긴장감을 느끼기 위해 


색다른 AI 구조를 사용했는데


그건 바로 2중 AI 구조를 사용하는 것.


게임 전체 상황을 읽는 '감독 AI'와 '제노모프 AI'를 동시에 사용하는데


감독 AI는 말 그대로 게임 내 플레이어의 상황과 주변 환경을 전반적으로 읽고 통제하는 AI 임.


해당 AI는 플레이어의 위치를 당연히 알고 있고 


이와 관련해서 제노모프 AI 에게 명령을 내림.


예를들면 플레이어가 A라는 장소에 숨어있고 아이템을 탐색하는 중이라면 


멀리있는 제노모프 AI에게 A 라는 장소 '주변에' 플레이어가 있다.


라고 명령을 내리면 플레이어 주변으로 가서 탐색하는 것.


하지만 100% 정확히 알려주면 당연히 핵 키고 오는 상대에게 쫓기는 것이기에 


일부러 감독관 AI는 제노모프 AI에게 정확한 위치를 알려주지 않고,


앞서 말한대로 해당 지역 '주변'을 힌트로 알려주고


100% 기능을 사용해서 탐색하지 않게 설정함.


즉, 제노모프 AI를 의도적으로 '멍청하게' 탐색하게 만들어서 


감독 AI에게 받은 명령 대로 해당 지역 주변을 살피게 만든 것임.

  

따라서 대다수 플레이어가 경험한 내 주변으로 계속 따라와서 무언가 탐색하고 그런 것은 


감독 AI가 의도적으로 플레이어 주변에서 긴장감을 유지시키게 하려고 명령을 내려서 생기는 결과물임. 


다만, 제노모프 AI를 플레이어 주변에 배치시키고 탐색 시키는 것이기에


몇몇 플레이어들이 캐비넷에 숨었는데


탐색 과정에서 캐비넷 열고 이런건


제노모프 AI의 탐색 확률에 걸린 것임 ㅋㅋ 


참고로 앞서 말했듯이 감독 AI의 궁극적 목표는 플레이어 주변 환경을 통제하는 것이기에


만약 플레이어 주변에 제노모프가 지속적으로 있어 긴장감이 지속되는 상태라면 제노모프 AI를 더 멍청하게 만들어 


주변에서 조금 멀어지게 한다거나


아니면 플레이어 주변에 제노모프가 너무 바보짓을 하고 있어 너무 편안하게 탐색하여 파밍하고 스토리 진행이 원할하게 되고 있다면


의도적으로 제노모프 AI를 타이트하게 배치하는 방식을 사용함.


즉, 게임이 상황을 읽는 AI를 이용해서


간단한 탐색 AI를 매우 똑똑한 AI 처럼 보이게 눈속임 하는 방식을 영리하게 사용한 것. 



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제노모프의 탐색 AI도 까고보면 매우 간단하면서도 재밌는 로직을 가지고 있음.


개발진은 제노모프와 관련해서 의도적으로 처음부터 멍청하게 각종 제약을 걸어두었는데


플레이어의 진행도에 따라 


제약이 걸린 로직이 하나 하나 해금되는 방식을 사용함.


즉, 앞서 말한대로 플레이어가 투척물을 던졌을때는 처음에는 그걸 따라가다가


이후에 플레이어를 따라오는 것은


제노모프가 해당 행동을 학습한 것이 아니라


기존에 막혀있던 로직 제약이 풀려 플레이어를 쫓아가는 방식의 행동을 보여주는 것임.


이러한 다양한 행동 및 탐색 로직이 진행도에 따라 상당해서 


플레이어들마다 다양한 긴장 상황 경험을 유도하게 됨.




그렇다보니 이러한 정보가 없는 유저들이라면 


"에이리언이 내 행동을 보고 배운다!!" 같은 반응이 나오게 유도한 것.


사실 세가와 개발진 모두 


출시 전에는 플레이어들의 저런 반응이 나오게 머신 러닝처럼 학습하고 반응하는 것 처럼 보이도록 마케팅하기도 했음 ㅋㅋ


하지만 진실은 2가지 AI를 동시에 사용해서 만든 재밌는 눈속임이라는 것.




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CA가 에이리언 : 아이솔레이션에서 보여준 2중 구조 AI는 


의외로 간단해 보이는 2개의 AI를 2중 구조를 사용해서 보여준 재밌는 눈속임 전략이라는 점에서


게임 개발자들 사이에선 재밌는 활용 주제로 쓰임.







*참고하면 좋은 쿠키?


참고로 이러한 감독 AI 개념의 시초격인 게임은 


의외로 레프트 4 데드임.

(이하 레포데라 부름)



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레포데를 하는 많은 유저들도


잘 느끼지 못하는 재밌는 사실인데


앞서 말한 아이솔레이션의 감독 AI처럼


레포데에도 이러한 AI가 작동하고 있음.


감독 AI는 플레이어 4인의 상태 + 장비 상태 + 난이도 등을 고려해서


웨이브에서 나오는 좀비 숫자, 특수 좀비 숫자, 아이템 배치 등을 결정함. 



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밸브는 이러한 시스템과 관련해서 '절차상 내러티브'라는 용어로 표현했는데


그냥 쉽게 풀어주면


한 판 한 판 피로한 느낌보다는


유저들이 자연스럽게 긴장감 -> 절정기 -> 휴식기를 느끼는 구조를


감독 AI를 통해 구축했던 것.


L4D에 쓰인 감독 AI 방식은


이후 대다수의 PvE 협동 게임에 교과서 느낌으로 도입되었고


아이솔레이션과 일부 공포게임에도 큰 영향을 주었음.


다만, 이와 관련해서 간단한 로직으로 재밌는 눈속임을 보여준건 아이솔레이션이 거의 유일했기에


개발자들 사이에서 회자되는 편.




출처: 중세게임 갤러리 [원본 보기]

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  • 내잘못아님특정한 상황마다 해금되는 로직을 미리 다 생각해두었단 점에서, 똑똑한건 AI가 아닌 개발자들이겄제
  • ㅇㅇ펨보이랑 ai(에이 '아이') 만들기 어딨우
  • ㅇㅇ림월드 카산드라같은거우.?
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  • BinaryAI 잘만드는 놈들이 토탈워 AI는 왜 아직도 그모양이우...
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  • 쥐는어째서기여운걸까"한편, 이렇게 멍청하게 설계된 ai를 똑똑하게 활용한 인디게임이 또 하나 있는데..."
  • Posyel이칭기들 하이에나즈 만들었다가 다 잘렸다며
  • 용서하기사랑하기이 글도 제노모프 ai가 썼대..
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  • ㅇㅇ저런 제작진들도 하이에나를 쳐만들다 갈려나갔다고하네요
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  • 레오루너무조아유익 추
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