엔비디아, AI 모델 ‘GameGAN’으로 클래식 게임 ‘팩맨’ 재창조

AI 기술기업 엔비디아가 생성적 대립 신경망(Generative Adversarial Network, 이하 GAN)인 ‘GameGAN’를 활용해 고전게임 팩맨(PAC-MAN)을 재탄생시켰다고 25일 밝혔다.

GameGAN은 생성적 대립 신경망인 GAN을 탑재해 컴퓨터 게임 엔진을 모방한 최초의 신경망 모델이다. GAN 기반 모델은 생성모델과 분류모델이라는 두 개의 신경망으로 구성돼 있으며, 원본과 흡사한 새로운 콘텐츠 생성 방법을 학습한다.

GameGAN은 팩맨의 5만개에 달하는 에피소드를 학습하고, 기초 게임 엔진 없이 인공지능(AI)을 기반으로 복고풍 클래식 게임으로 재탄생시켰다.

작동원리를 살펴보면 인공 에이전트는 GAN 생성 게임을 플레이하면서, GameGAN은 에이전트의 행동에 대응한다. 이를 통해 인공지능 에이전트는 게임 환경 속 새로운 프레임을 실시간으로 생성한다.

특히 GameGAN은 다양한 레벨과 버전을 갖춘 게임의 스크린 플레이를 학습한 다음, 단 한번도 본 적 없던 게임 레이아웃을 생성할 수 있다.

이러한 기능은 게임 개발자가 새로운 게임 레벨의 레이아웃을 자동으로 생성할 때, AI 연구원이 자율 머신 훈련을 위한 시뮬레이터 시스템을 쉽게 개발하고 싶을 때 활용할 수 있다.

김승욱 엔비디아 연구원 겸 프로젝트 수석 저자는 “GameGAN은 GAN 기반 신경망을 활용해 게임 엔진을 모방한 최초 연구”라며 “우리는 AI가 게임 속 움직이는 에이전트의 스크린 플레이만 보고 주어진 환경의 규칙을 학습할 수 있는지 확인하고 싶었다. 그런데 AI가 이를 해냈다”고 말했다.

한편, GameGAN이 만든 팩맨 게임은 올 하반기 엔비디아 AI 플레이그라운드(AI Playground)에서 데모 게임을 경험할 수 있다.