Tianmei의 AI 레이아웃을 보고 나면 정말 명확한 아이디어가 있다는 느낌이 들었습니다.

게임과 AI의 결합의 힘은 여러분의 상상을 훨씬 뛰어넘을 수도 있습니다.

텍스트/Isaac

최근 상하이에서 세계인공지능회의(WAIC 2023)가 열렸습니다. 말할 필요도 없이 이번 컨퍼런스의 금은 수많은 튜링상 및 노벨상 수상자, 국내외 과학자, 그리고 다수의 유수의 AI 기업들이 컨퍼런스에 참여하고 있다는 점이다. 회의에서 몇 가지 발전 상황을 본 후 Putao씨는 정말 감동받았습니다.

제가 마지막으로 WAIC에 참여한 것이 2021년이었기 때문에 AI의 모멘텀이 지금처럼 활발하지 않았고, AI에 대한 이해도도 별로 좋지 않았습니다. 그런데 올해 우리나라 AI 핵심 산업 규모가 5000억 위안에 이르렀고, 컴퓨팅 파워 규모는 세계 2위, 기업 수는 4300개를 넘었다… 컨퍼런스에는 30개가 넘는 대형 모델이 전시됐다. 홀로. AI 시대가 거침없이 다가오고 있다.

컨퍼런스에서 게임 관련 현장도 꽤 활기가 넘쳤습니다. 결국 게임 산업은 AI와 가장 밀접한 산업 중 하나이기 때문에 이는 놀라운 일이 아닙니다. 하지만 이런 측면에서 AI가 대중화되던 시기에 경험해본 바에 따르면, 게임플레이에 큰 지장을 초래할 수 있는 솔루션은 아직 업계에서 대규모로 구현되지 않은 것 같습니다. 게임×AI의 향후 방향에 대해서는 업계에서도 의견이 엇갈려 결론을 내리기는 어렵다. 따라서 대부분의 사람들은 AI 혼란의 시기에 진입한 것 같습니다. 그들은 이 길이 미래라는 것을 이해하지만 정확히 어떻게 가야할지 모릅니다.

물론, 이때 게임회사의 목소리는 필수입니다. 올해 컨퍼런스에서는 처음으로 '게임 AI 응용 및 게임 기술' 포럼을 열었습니다. 컨퍼런스 참석자들은 게임 × AI에 대한 생각과 사례를 공유했습니다. 그중에서도 Tianmei의 공유는 매우 흥미롭습니다. 일반적인 환경이 다소 혼란스러운 상황에서 메이저 제조업체인 Tencent의 게임 x AI에 대한 비교적 드문 체계적인 사고를 보여주는 것 같기 때문입니다.

Tianmei가 공유한 내용을 간략히 요약하면 다음과 같이 대략적으로 이해할 수 있습니다. 게임 × AI에 대한 계획은 내부와 외부의 두 부분으로 나뉩니다. "내부"는 AI 관련 기술을 사용하여 게임 내 경험을 향상시키는 것을 의미합니다. , '외부'는 게임을 사용하여 AI 및 기타 기술 개발을 피드백하는 것을 의미합니다. 내부적 측면과 외부적 측면을 모두 배양할 수 있다면 그 둘은 서로를 보완하고 좋은 폐쇄 루프를 형성할 것입니다.

이를 좀 더 구체적인 관점에서 보면, AI에 대한 이해와 적용 측면에서 Tianmei는 AI를 결합하여 많은 게임 콘텐츠에 질적 변화를 가져왔고, 또한 AI로 활용될 수 있는 많은 실용적인 기술을 개발했다는 ​​것을 알 수 있습니다. 참조.

01

AI 가 게임 경험을 얼마나 향상시킬 수 있나요?

우선 게임 경험을 향상시키기 위해 AI를 활용하는 것과 관련하여 현재 가장 자주 논의되고 있는 것은 AI NPC입니다. 그러나 실제로 이와 관련하여 보다 완전한 경험을 얻으려면 매우 장기적인 반복이 필요합니다. 대조적으로, 프로젝트와 플레이어의 요구 사항을 결합하고 일부 하위 수준 시나리오에 집중한다면 AI 애플리케이션의 잠재력이 크다는 것을 알게 될 것입니다.

대표적인 사례는 Tianmei J3의 애플리케이션입니다. FPS에 주력하며 '카운터 워', '크로스파이어: 킹 오브 건즈'(CFM), '콜 오브 듀티 모바일'(CoDM) 등의 게임을 개발해왔다. 개발 중인 '역전 모바일 게임'을 보면 이미 많은 프로젝트에서 AI 기술을 활용했으며, FPS AI 기술의 개발과 적용을 탐구한 업계 최초의 팀 중 하나라고 볼 수 있습니다.

물론 FPS AI는 "큰 구덩이"이고 FPS의 환경적 요인, 상태 분석, 상황 판단 등 개발과 적용이 모두 매우 어렵기 때문에 처음에는 약간 혼란스러울 수도 있지만... 사람들에게는 매우 자연스러운 설정이지만 AI의 경우 이러한 요소로 인해 발생하는 복잡성은 2D/2.5D 게임보다 몇 배 더 높습니다. 다양한 고급 규칙과 게임 플레이에서 더 높은 수준의 완성도를 달성하는 것은 말할 것도 없습니다.

이러한 전제 하에서 FPS AI에 대한 올바른 연구 방향을 찾는 것이 매우 중요합니다. 따라서 다양한 제품 유형의 게임 요구 사항을 고려한 후 J3는 주로 두 가지 일반적인 방향을 정리했습니다.

첫번째 방향은 FPS의 '의인화 AI', 일반인의 말로는 '인간-기계 전투'입니다.

하지만 우리가 과거에 이해했던 인간-기계 모델과 달리 이러한 의인화 AI는 경쟁 경험을 향상시키기 위한 것입니다. FPS와 같은 하드코어 경쟁 게임에서 플레이어에게 가장 필요한 것은 균형 잡힌 역동적인 게임에서 끊임없이 도전하고 자신의 능력을 돌파하는 것입니다. J3는 2018년부터 회사의 인공 지능 연구소인 Tencent AI Lab과 협력하기 시작했습니다. "의인화된 AI"를 방향으로 삼아 게임플레이와 경험을 확장해 보세요.

기술적으로 첫 번째 어려움은 3D 환경이 가져오는 복잡성을 어떻게 극복할 것인가입니다.

또한 연구 개발 효율성을 높이고 AI가 다양한 모드에 적응할 수 있도록 성능 최적화 외에도 OneModel 공동 훈련 프레임워크도 설계했습니다. AI는 지도 환경의 일반화된 공유 모델링, 여러 지도의 공동 훈련 등의 방법을 통해 새로운 지도를 신속하게 다룰 수 있는 능력을 갖췄습니다.

이 문제를 해결한 후에 우리는 AI 훈련의 어려움에 직면해야 합니다. 그들의 접근 방식은 가장 단순한 1V1 모드부터 모델 연구 및 훈련을 시작한 다음 천천히 5V5의 복잡한 모드를 정복하는 것입니다. Tencent AI Lab과 J3는 공동 팀의 협력을 통해 업계 최고의 FPS 전체 이미지 의인화 AI 솔루션을 공동으로 구현했습니다.

이 기술은 심지어 제품이 돌파하는 획기적인 기술이 되었습니다.

2020년 CFM은 Gal Game과 유사한 인터랙티브 스토리 모드를 개발하여 PVP 외에도 경쟁 콘텐츠를 고려하여 동반자 경험을 제공할 계획입니다. 이런 "필요"와 "원함" 소리를 어떻게 내나요? 그들은 실제 프로 선수를 기반으로 한 새로운 버전의 "E-스포츠 레전드"를 출시했습니다. 의인화 AI를 사용하여 게임 데이터와 운영을 학습함으로써 플레이어는 다양한 캐릭터 및 도전적인 플레이어와 상호 작용하는 느낌을 가질 수 있습니다.

이 모드가 출시되자 2017년 '사막섬 수련' BR 모드 업데이트 이후 가장 높은 유지율을 보이는 모드가 되었습니다. 이후 CoDM은 2022년에도 'E-스포츠 챌린지' 모드를 출시해 그해 프로마스터즈 챔피언십에서 우승한 Q9 팀의 주요 선수들을 게임에 투입했다. 다수의 플레이어의 실제 게임 데이터를 수집, 분석해 프로팀의 'AI 클론'을 커스터마이징해 플레이어가 5v5로 대결할 수 있도록 했다. 게임 플레이가 출시된 후, 게임의 60개 이상의 역사적 모드 중 "E-스포츠 챌린지" 기록이 상위 8위에 올랐을 정도로 인기가 높았습니다.

두 번째 방향은 PVE를 위한 'AI 액션 생성'입니다. 우리가 이 방향을 지향하는 이유는 '역전 모바일 게임'이 수많은 보스 퍼포먼스와 전투, 그리고 몬스터들이 등장하는 FPS PVE 게임이기 때문입니다. 동일한 화면에서 전투 장면, NPC 및 기타 캐릭터 액션은 게임의 몰입형 콘텐츠와 전투 경험에 있어 매우 중요한 부분입니다. 오늘날 더 나은 결과를 얻으려면 좀 더 최첨단 기술을 적용하는 것이 분명히 필요합니다.

예를 들어 거대한 비헤이비어 트리와 애니메이션 리소스를 쌓는 것은 실감나는 콘텐츠를 만드는 데 불가능하지는 않지만 많은 에너지를 소비하게 되며 메모리를 많이 차지하고 유지 관리 비용이 많이 든다는 단점도 있습니다. 물론 최근에는 해외 3A 제조업체에서도 MotionMatching, HyperMotion과 같은 더욱 발전된 애니메이션 기술을 개발하여 기존 솔루션의 문제점을 일부 해결했습니다.

Tianmei의 방향은 또 다른 방향입니다. 2019년 말 "Reverse War Mobile Game"은 Tencent Robotics X Laboratory와 협력하여 자동 회귀 신경망 알고리즘 모델(ARNN 모델)을 목표로 삼았습니다.

날씨, 교통예보 등 시계열적으로 널리 사용되는 데이터 분석 알고리즘입니다. 캐릭터 애니메이션은 본질적으로 일종의 시계열 데이터인데, 이 알고리즘을 제대로 활용한다면 대량의 모션 캡쳐 데이터를 통해 AI 모델을 학습시켜 액션 시퀀스 프레임의 다음 프레임을 예측하는 것이 가능할 수도 있다. 자연스러운 풀 캐릭터 액션을 형성합니다.

이 기술은 이미 일부 3A 제조사에서 연구되었지만 업계에서는 대규모로 구현되지 않았으며 온라인 게임/모바일 게임 제품 분야에 발을 디딘 사람도 거의 없습니다. 따라서 '역전 모바일 게임'의 적용은 온라인 게임에서 ARNN 모델을 최초로 시도한 것으로 보아야 할 것이다.

게임에서 이 기술을 사용하는 NPC의 액션 반응은 미리 작성된 애니메이션이 아닌 플레이어의 액션을 기반으로 실시간으로 생성되며 운동학 원리를 기반으로 현실적인 액션 형태를 독립적으로 생성하고 조정할 수 있습니다. 이렇게 말하는 것이 직관적이지 않을 수도 있습니다. J3 팀은 우리에게 기술적 효과를 시연했습니다. 이 기술을 사용한 다중 몹 추적 효과 애니메이션에서 AI로 생성된 몹 캐릭터의 움직임이 실시간으로 수행되는 것을 볼 수 있습니다. 기존의 효과보다 더욱 생생하고 다양하며, 환경과 지형에 따라 다양한 변화를 줄 수도 있습니다.

지능형 에이전트 액션 생성 기술이 적용된 동일한 화면

여러 몹의 추적 효과에 대한 지침

이 효과는 무엇을 의미하나요? 대규모로 적용할 수 있다면 플레이어들은 게임 내에서 더욱 자연스럽고 몰입도 높은 실감나는 액션 퍼포먼스와 전투 효과를 볼 수 있을 것이며, 이 기술은 일부 NPC와 몬스터에 계속 사용될 예정이다. 또한 이러한 방식으로 제작 효율성도 향상됩니다. 예를 들어 기존 아트 워크플로에서 완료하는 데 최소 2개월이 걸리는 콘텐츠를 AI 액션 생성을 통해 2주 만에 완료할 수 있습니다. 반면에 이는 게임의 플레이 가능성도 향상시킵니다. 결국 팀은 더 풍부한 콘텐츠 제작에 더 많은 에너지를 쏟을 수 있습니다.

02

게임 × AI의 힘, 아마도상상 그 이상

물론, 게임 × AI 사이의 화학적 반응은 그 이상입니다. 게임 내 경험을 향상시킨 후 이러한 AI 기술은 게임을 통해 현실의 모든 측면으로 확장되어 피드백 효과를 얻을 수도 있습니다. 적어도 이는 다음 세 가지 측면에서 볼 때 사실입니다.

첫째, 보다 수직적이고 기술 지향적인 시나리오의 경우 게임은 신기술을 위한 훌륭한 테스트 장이 될 수 있습니다. 앞서 FPS AI의 연구 및 개발이 매우 복잡하다고 언급했지만, 바로 그 복잡성 때문에 그 가치가 크다고 언급했습니다. FPS의 3D 환경은 실제 세계와 더 유사하며 2.5D/2D AI 훈련과 비교할 때 , 더욱 실제 환경에서 인간의 성과에 가까울 수 있으므로 교차 분야 연구 가치를 제공할 수 있는 기회가 더 많아집니다.

예를 들어, "Counter War 모바일 게임"에 사용되는 AI 액션 생성 기술은 Robotics의 로봇 연구와 상호 보완할 수 있는 반면, 생물의 이동 성능은 "레벨 업" 속도를 높일 수도 있습니다. 엔진의 가상 환경을 통해 게임 속 로봇의 모습을 구현합니다. 실제로 '카운터워 모바일게임'과 로보틱스의 협력은

텐센트, 4족 보행 로봇 Max를 독자적으로 개발

둘째, 더 넓은 범위의 삶 중심 시나리오에서 게임 × AI는 우리의 삶을 더 좋게 만들 수 있습니다. 예: Tianmei의 하위 브랜드인 Tianmei Health는 AI 기술을 기반으로 한 'Tianmei Health 지능형 피트니스 매직 미러'를 개발했으며 이 매직 미러도 그날 컨퍼런스에 전시되었습니다. 기술 수준에서는 AI 모션 캡처 및 기타 기술을 사용하여 스포츠 데이터 분석 및 결과 피드백을 제공하고 사용자가 과학적인 훈련 계획 및 평가를 공식화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 게임 IP 콘텐츠와 결합하면 원래 지루했던 스포츠를 더욱 지능적이고 흥미롭게 만들 수 있습니다.

셋째, 게임 × AI는 미래에 전체 산업의 발전을 촉진할 수도 있습니다. 우리는 AI 산업과 교육이 실제로 현재 큰 문제점, 즉 인재 불안을 안고 있다고 방금 이야기했습니다. 이 신흥 분야는 불과 몇 년 동안 발전해 왔으며 중국에는 아직 특별히 완전하고 확립된 교육 시스템이 형성되지 않았습니다. 동시에 일시적인 이익을 위해 공부하기보다는 더 많은 사람들이 이 분야에 실질적인 관심을 가질 필요가 있습니다. . 이러한 문제는 단기간에 자연스럽게 해결되지 않을 수도 있습니다.

하지만 게임에 AI 기술이 결합되면 상당한 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 'Honor of Kings'와 Tencent AI Lab이 공동으로 만든 개방형 AI 연구 플랫폼 'Tencent Enlightenment Platform'은 북경대학교, 칭화대학교, 중국 과학기술대학교 등 19개 최고 대학과 협력하여 개발했습니다. 학생들이 머신 러닝, 강화 학습, 다중 에이전트 의사 결정 및 기타 지식 포인트를 보다 흥미로운 방식으로 이해할 수 있도록 하는 코스입니다. 현재 계몽관련 강좌는 총 630명의 학생에게 제공되고 있다. 얼마 전 플랫폼에서 진행되는 AI 대회가 곧 전국적으로 개최될 예정이라고 발표하기도 했다.

이러한 강좌, 자료, 공모전이 전국 대학의 AI 전공자들에게 홍보될 수 있다면 의심할 여지 없이 우리 AI 교육에 큰 혜택을 가져다 줄 것이며 심지어 많은 학생들의 삶을 변화시킬 것입니다. 게임×AI의 힘은 상상을 훨씬 뛰어넘는다고 말하는 이유다.

03

Tianmei는 게임 × AI에 대해 어떻게 이해합니까?

게임과 AI를 내부적으로나 외부적으로 결합한다는 아이디어 아래 Tianmei의 전반적인 AI 적용은 매우 효율적인 수준에 도달했습니다.

예를 들어 Tianmei T1 Studio의 프로그램 리더인 Lin Zhichao의 공유에서 그는 개발 중인 오픈 월드 액션 게임이 있으며 개발의 거의 모든 측면이 AI 기술과 결합되어 개발 프로세스를 개선한다고 말했습니다. 오픈 월드는 자유롭고 개방적인 특성을 뒷받침하기 위해 본질적으로 풍부한 액션과 내러티브 리소스가 필요하기 때문에 이는 자연스러운 일입니다. AI는 종종 많은 개발 문제점을 해결할 수 있습니다.

예를 들어 립싱크 애니메이션 생성의 경우 규칙 및 딥러닝 기반 생성 솔루션을 적용하여 오디오에서 음소 시퀀스를 추출하고 이를 복셀 시퀀스로 변환한 다음 해당 복셀 곡선을 생성하고 이를 액션 단위 곡선으로 변환하여 애니메이션을 구동합니다. 이 접근 방식은 기존 솔루션보다 다양한 언어에 더 잘 적응할 수 있으며 실시간 상호 작용 및 맞춤형 음성도 달성할 수 있습니다.

예를 들어 일러스트레이션 생성 파이프라인에서는 AI 페인팅을 결합하여 내러티브 플롯을 생성하고 효율성을 향상하기도 합니다. 일반적으로 팀은 먼저 원고를 그리고 AI를 사용하여 캐릭터를 그린 다음 스타일 이전과 수동 개선을 수행합니다. 마지막으로 활용 가능한 고품질의 원본 그림을 2일 이내에 완성할 수 있습니다. 또한 후속 대량 생산을 촉진하기 위해 ControlNet을 통해 모델 및 제어 세부 사항을 통해 미술 자원을 교육할 것입니다.

이러한 사고와 적용을 통해 AI는 실제로 게임 개발과의 통합이 그리 어렵지 않고 게임 개발 모델을 완전히 바꾸고 다양한 파이프라인에 침투했다고 볼 수 있습니다. 이것이 제가 Tianmei가 자신도 모르게 큰 일을 많이 했다고 말하는 이유입니다:

우선 정말 "감히 사용한다"는 점입니다. 많은 사람들이 여전히 AI에 대해 혼란스러워하고 있는 상황에서 AI를 프로젝트에 대규모로 적용하는 것은 매우 발전된 일입니다. 이를 위해서는 뛰어난 기술뿐만 아니라 이에 상응하는 인지도 필요합니다. 예를 들어 AI가 자동으로 생성하는 액션이나 애니메이션과 같은 기술은 기존의 일괄적 사고를 깨뜨려야 합니다.

둘째, 인내심이 충분합니다. 많은 기술은 개발을 결정한 후 시험해 보는 데 최소 3~5년이 걸립니다. 이 기간 동안 눈에 띄는 이점은 높지 않을 것입니다. 이는 AI에 대한 투자가 단기적인 배당을 위한 결정이 아닌 장기적인 결정인 경우가 많다는 것을 보여준다.

마침내 그들의 이해는 충분히 깊습니다. 현재 게임×AI에 대한 업계의 상상은 대부분 점선형이거나 선형적입니다. Tianmei와 같은 3차원적 사고. 이런 생각을 하면 게임 업계에서 AI를 활용하는 기업이 더 많아질 것이라고 믿습니다. 앞으로도 우리 업계의 AI에 대한 이해와 활용은 결코 뒤처지지 않을 것입니다.

물론, 미래에는 게임×AI가 분명 더 큰 에너지로 폭발할 것입니다. 이번 포럼에서 Tianmei J3 Studio의 CoDM 책임자이자 "Reverse War 모바일 게임"의 개발 이사인 Yu Dong은 두 가지 아이디어를 언급했습니다.

첫 번째 아이디어는 R&D 과정에서 AI 자동화 테스트입니다. 테스트 자동화 정도는 DevOps 분야에서 매우 중요한 지표이지만, 복잡한 로직과 풍부한 콘텐츠를 갖춘 PvE 게임에 대해 산업용 소프트웨어 수준의 자동화된 테스트를 구현하는 것은 여전히 ​​어렵습니다.

그러나 미래에는 AI가 점차 환경과 분위기를 인지하는 능력, 실시간 분석 능력, 테스트 경계와 조건에 대해 독립적인 결정을 내릴 수 있는 능력을 갖추게 되면 아마도 이 시나리오가 실현될 것입니다. AI는 실제 사람처럼 게임 내 명령을 실행하고, 경험을 탐색하고, 자세한 테스트 및 피드백 보고서를 생성할 수 있습니다. 이는 게임 테스트의 품질과 효율성을 크게 향상시켜 게임 품질을 보장하고 향상시킬 것입니다.

두 번째 아이디어는 AI 기술을 사용하여 모든 NPC가 살아있는 것처럼 보이는 더욱 생생하고 자율적이며 실제적인 가상 세계를 구축하는 것입니다. 이런 점에서 이미 실제로 연구에 투자하고 AI 사회의 프로토타입을 개발한 팀들이 있다. 예를 들어, 올해 스탠포드 대학과 구글의 연구원들은 25명의 AI 에이전트가 "자율적으로 생존"하고 다른 AI와 상호 작용하고 사교할 수 있는 "가상 마을"을 만들었습니다. 이 실험에 대한 논문이 공개된 후 업계에서는 큰 관심과 논의를 불러일으켰습니다.

이런 사회를 더욱 완벽한 '세상'으로 만들고 싶다면 적어도 AI가 자연어, 행동 및 의사결정, 사회적 상호작용을 할 수 있도록 만드는 등 몇 가지 문제를 극복해야 합니다.

이에 앞서 우리의 AI 탐구는 여전히 현실적이고 단계별로 진행되어야 합니다. 이 프로세스의 필수 단계는 Tianmei와 같은 더 많은 팀이 연구에 장기적인 에너지를 쏟고, 내부적으로 게임 경험을 개선하고, 외부적으로 획기적인 기술을 생산하는 것입니다. 점점 더 많은 팀이 이렇게 한다면 '웨스트월드'의 현실도 멀지 않다고 생각합니다.

게임포도 모집 콘텐츠 에디터,

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