Age Of Empire 인공지능 개발자의 개발 후기 다음은 Steve Woodcock (아마 3D Realms의 인공지능 개발 고문일 겁니다. 게임 인공지능 계의 대부격인것 같더군요.)의 홈페이지에 실린, Age Of Empire의 인공지능에 관한 글입니다. Current Games 라는 링크를 따라가면 나옵니다. 원문 그대로 번역한 것은 아니고 적절히 편역을 했습니다. 그럼, 시작. Ensemble Studio (AOE의 개발사) 의 개발자 Dave Pottinge 는 AOE의 인공지능 설계에 대해 다음과 같은 글을 전해왔다. (여기까지 스티브의 말) 데이브의 글: AOE에 대해 우리는 제한된 학습 기능을 부여했고, 그래서 인공지능에 대해 상당히 직접적으로 접근할 수 있었다. 컴퓨터는 정면 돌격을 포함한 일반적인 전략 등 여러 가지 전략을 구사할 수 있다. 플레이어가 캠페인 시나리오를 처음 진행하면, 게임은 공평하다, 그러나 시나리오를 다시 진행하면 사람은 그 전의 경험으로부터 얻은 정보가 생긴다. 그래서 우리는 컴퓨터 측에도 같은 기능을 주었다. 컴퓨터는 플레이어가 어디를 공격했는지, 또 자신이 플레이어의 어떤 곳을 공격했는지 기억한다. 또한 컴퓨터 측은 사용자의 일반적인 플레이 경향도 기억할 수 있기 때문에 임의로생성되는 게임에서도 플레이 실력이 향상된다. 이런 점때문에 인공지능의 질이 상당히 좋아졌다. 실제로 시판된 게임의 인공지능은 플레이어를 속이지 않는다.(역주: 속인다는 것은, 예를 들면 검게 가려진 부분은 플레이어에게 보이지 않지만 컴퓨터는 다 알고 행동하는 것 등 공평하지 못한 인공지능의 행동을 말합니다.) 그러나 "Doom 식의 악몽" 모드, 즉 인공지능이 처음부터 모든 정보를 가지고 명백히 플레이어보다 유리한 입장에서 진행하는 방식도 선택할 수 있다. 이는 다만 이런 식을 더 좋아하는 플레이어에 대한 배려일 뿐이다. 시나리오 리플레이 학습 기능은 실제로는 첫 판에서 이기지 못한 플레이어가 다시 시도했을 때 좀 더 다른 게임 경험을 얻을 수 있도록 하기 위해 만들어진 것이다. 여기서 목표는 플레이어가 다섯 번 내리 졌다고 했을 때(같은 판을) 다음 번에 이기기 위해 전략을 완전히 뒤바꾸지 않고 같은 식으로 플레이해도 그 판을 깰 수 있도록 하는 것이었다. 그런데 만일 인공지능이 매번 전혀 다른 방식으로 (예를 들면 좀 더 지능적으로) 움직인다면, 플레이어는 매번 새로운 재미를 느낄 것이다. 그러면 이미 깬 판도 다시 재미있게 즐길 수 있다(비록 이게 아이디어의 출발점은 아니었지만). 인공지능은 기본적으로 어떤 종류의 유닛들을 생산하는가를 저장하며, 그 외 몇가지 것들도 저장한다. AOE는 가위바위보와 상당히 비슷한데, (보병은 포병에 강하나 기병에 약함 등등) 그래서 플레이어가 선호하는 유닛 정보에 집중하는 것이 가장 유용하며 메모리도 절약할 수 있었다. (그 밖의 여러가지도 시험해 봤지만 역시...) 그리고, 개발자가 예측하지 못했거나 대항할 방법을 코딩할 시간이 없어서 넣지 못한 전략 중 인공지능을 패배시킬 수 있는 것들을 고려하고 있다는 것도 언급해야겠다. 학습 능력은 문제를 해결하는데 큰 도움을 주며, 그래서 좀 더 재미있는 게임 플레이를 가능하게 한다. 논평 (이 사이트의 관리자인 Steve Woodcock의 말) 이 게임의 학습 측면은 상당히 흥미가 있는데, 특히 데이브(AOE의 인공지능 개발자) 가 유전자 알고리즘이나 신경망 등등 뉴스그룹에 회자되는 여러 방법들을사용해 보려 하지 않았다는 점 때문에 더욱 흥미롭다. 전체 인공지능은 하나의 커다란 전문가 시스템에 몇가지 유한 상태 기계(finite state machine) 가 결합된 것일 뿐이며 이를 통해 각 판마다 플레이어 측의 특정 전략, 전술을 인식해서"각본" 을 변화시킨다. 데이브는 이게 얼마나 힘든 일인지 걱정하지 않았다... 그냥 밀고 나갔을 뿐. 반면 이 게임은 최단거리 검색이 엉망이고 공격시 전략이 너무 단조롭다는 것 때문에 비평을 받았다. 많은 플레이어들은 이제 학습 능력은 제쳐두고, 인공지능이 워크래프트 2와 그리 다르지 않다고 이야기한다.(역주: 실제로 그런가요? 난 이거 안 해봤음) 그러나 플레이어는 보통의 아스키 파일로 된 인공지능의 "개성" 파라미터들을 얼마든지 수정할 수 있어서 인공지능을 다소간 변화시킬 수 있다. 역자의 논평: 최신 인공지능 기법은 안 쓰였다... 스티브 우드콕 입장에서는 좀 밉겠군요. 데이브란 사람 상당히 성실하고 무던한 사람인가 보죠. 결국은 게임 내부에 수많은 데이터만 왔다갔다 하는 인공지능이라는 얘긴데... (제가 올린 룰-베이스 인공지능의 기초 설계란 글을 보면 얼마나 노가다인지 알 수 있을 것입니다...)

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