인간은 일부 사람들이 인식 할 수있는 것보다 더 많은 게임을 통해 이익을 얻습니다. 게임은 스트레스를 해소하면서 문제 해결 기술을 배우거나 연마하는 편안한 접근 방식이 될 수 있습니다. 그러나 게임 플레이는 일반적으로 우리가 최선의 움직임이라고 생각하는 것을 결정하기 위해 수학적 및 통계적 고려 사항을 포함하는 상당한 의사 결정을 수행합니다. 따라서 게임은 인간 두뇌의 많은 인상적인 기능과 내부 작용을 보여 주므로 인공 지능 (AI) 연구를위한 훌륭한 테스트 베드이자 놀이터가됩니다.
많은 게임에 공통된 한 가지 측면은 현재 및 잠재적 인 미래 게임 상태에 대한 불확실한 정보를 기반으로 한 의사 결정입니다. 숙련 된 플레이어는 게임의 현재 상태에서 '미리보기'를 할 수 있고 여러 차례의 턴 또는 라인 아래로 이동할 수있는 상황을 분석하여 그에 따라 전략을 세울 수 있습니다. 특히, 이러한 정신적 프로세스는 게임 해결뿐만 아니라 다양한 응용 분야의 일반적인 컴퓨팅 작업에서 일부 검색 알고리즘이 수행하도록 설계된 것과 유사합니다. 그러나 우리는이 분야들 사이에 공식적인 연결을 어떻게 설정합니까?
일본종합과학연구소에서 Technology (JAIST) 이이다 히로유키 교수의 연구 그룹은 순전히 객관적인 관점과 심리적 관점 모두에서 게임과 게임 플레이의 다양한 측면을 분석하고 궁극적으로 이해하기 위한 새로운 이론을 개발하고 있습니다. 최근 연구에서 연구자들은 컴퓨팅 개념과 게임 플레이 경험을 연결하려고 시도했습니다. 이를 위해 검색 트리 알고리즘에 사용할 두 가지 지표인 확률 기반 증명 번호(PPN)와 단일 음모 번호(SCN)를 제안하고 이를 다양한 턴 기반 게임에 적용했습니다.
이러한 검색 지표는 검색 트리 알고리즘이 원하는 목표에 대한 진행 상황을 '평가'하기 위해 계산하는 값입니다. 예를 들어, 게임을 할 때 검색 알고리즘에 기반한 AI는 검색 지표를 사용하여 잠재적 인 미래 상태를 분석하면서 주로 이길 가능성을 극대화하는 플레이를 찾습니다. 궁극적으로 사용되는 컴퓨팅 리소스를 최소화하기 위해 검색 표시기와 알고리즘을 신중하게 만들어야합니다. 가능한 모든 플레이를 자세히 고려해야하는 것은 아니지만 이길 가능성이있는 플레이 만 고려해야합니다.
연구원들은 Chess, Chinese Chess, Connect 4, Othello 및 2048을 포함하여 서로 다른 게임의 맥락에서 검색 트리 프레임 워크에이 두 가지 지표를 적용했습니다. 그 결과 각 지표가 테이블에 제공하는 내용에 대한 흥미로운 정보가 드러났습니다. “PPN 기반 검색은 게임에서 사용할 수있는 정보의 품질을 결정하는 수단을 제공했으며 인간의 직관과 유사한 방식으로 작동하는 것처럼 보였습니다. 반대로 SCN 기반 검색은 플레이어의 경험과 결정을 내릴 때 위험을 관리하는 방법을 이해할 수있는 플랫폼을 제공했습니다.”라고 Iida 교수는 설명합니다.
또한 SCN 기반 검색 접근 방식은 Iida의 연구실에서 개발 한 또 다른 이론적 프레임 워크 인 모션 개념과 연결되었습니다. 이 접근 방식은 고전 역학과 같은 물리학의 모션 관련 개념과 유사점을 그려서 수학적인 방식으로 게임 플레이 경험의 다양한 객관적이고 주관적인 측면을 분석합니다. 연구진은 SCN을 이러한 게임 동작의 비유와 비교함으로써 기본 계산이 싱글 플레이어 및 XNUMX 인 경쟁 게임에서 발생하는 진동 (패에서 승리 위치까지)과 직접 관련이 있음을 발견했습니다.
이 연구에서 분석 된 두 가지 검색 접근 방식 모두 게임 영역 내부와 외부에 적용됩니다. 예를 들어, PPN은 최적화 문제, 계획, 스케줄링 및 시뮬레이션과 같은 집중적 인 컴퓨팅 작업 중에 귀중한 리소스와 시간을 절약하는 데 사용할 수 있습니다. 한편 SCN은 가치를 최적화하고 위험을 최소화 할 수 있기 때문에 중요한 결정을 내려야하거나 장기적인 계획이 필요한 상황에서 유용합니다. “PPN과 SCN은 모두 다음 분야의 연구에 중요한 구성 요소가 될 수 있습니다. 인공 지능, 진화 적 계산과 고성능 컴퓨팅을 포함합니다.”라고 Iida 교수는 말합니다.“또한 둘 다 정보 과학 관점에서 엔터테인먼트를 측정하는 데 디딤돌을 제공합니다.”
더 많은 다 학제 적 연구는 우리가 엔터테인먼트, 정보 과학 및 인간의 마음 사이에 더 많은 연관성을 찾는 데 도움이 될 것입니다. 바라건대, 장기적으로 우리는 더 주관적이고 목적 지향적 인 관점에서 게임을 맞춤화하여 즐거움을 극대화하고 다른 많은 방법으로 유용 할 수 있기를 바랍니다.