[이코노믹리뷰=전현수 기자] 엔씨소프트는 ‘게임 AI’ 하면 가장 많이 떠올리는 형태인 대전 AI 기술에서 눈에 띄는 성과를 냈다. AI센터의 게임 AI랩에서 연구개발한 블레이드앤소울 ‘비무 AI’가 대표적이다. 엔씨는 강화학습을 발전시켜 비무 AI가 일주일간의 연습으로 프로게이머 수준의 봇이 될 수 있는 단계까지 개발하는 데 성공했다. 또한 올해의 큰 도전은 말로하는 모바일 게임이다. 인공지능 기술을 활용해 모바일 게임의 한계를 뛰어 넘겠다는 방침이다. 

강화학습 기술력 입증 ‘비무AI’

엔씨는 지난 2018년 9월 e스포츠 대회 블소 토너먼트 2018 월드 챔피언십 결선 현장에서 블소 비무 AI 이벤트 매치를 열며 자사의 인공지능 대전 기술을 공개했다. 월드 챔피언십은 글로벌 블소 e스포츠 대회다. 전 세계 9개 지역의 블소 대표팀이 참가했다. 당시 엔씨가 개발한 AI봇은 프로게이머를 꺾었다.

사람을 상대하는 대전 AI 분야에서 가장 유명세를 탄 건 이세돌을 꺾은 구글의 ‘알파고’다. 바둑 AI와 실시간 대전 액션 게임 블레이드앤소울의 비무 AI를 비교하면 이해가 좀더 쉽다. 우선 블소는 바둑보다 경우의 수가 더 복잡하다. 블소는 스킬의 경우의 수와 이동 방법, 타겟팅, 평균 게임 길이 등을 고려하면 10의 1800승이라는 경우의 수가 생긴다는 설명이다. 이는 경우의 수가 10의 170승인 바둑보다 높다. 

실시간으로 게임이 펼쳐지기 때문에 결정 시간이 매우 짧다는 점도 문제였다. 인공지능이 상대방의 액션에 대응하는 데 바둑은 1분이라는 시간이 주어지지만 실시간 대전인 블소는 0.1초 만에 대응을 해야 한다. 

다양한 실력과 스타일을 가진 상대방에게 대응할 수 있도록 하는 것도 과제였다. 대전 일정을 정해놓는 바둑과 달리 블소는 대회에서 누구와 상대할지 모르기 때문이다. 

엔씨는 강화학습 기술에 딥러닝을 활용해 비무 AI를 개발했다. 이는 상대방이 취하는 액션에 따라 최적의 의사 결정을 학습하고 적용할 수 있도록 했다. 엔씨소프트는 비무 AI를 공격형, 밸런스형, 수비형 세 가지로 만들었다. 밸런스형 AI는 상황에 따라 공격과 수비를 자유롭게 병행하는 형태다. 방어형은 공격보다는 자기 체력을 잘 관리하는 형태였고 공격형은 빠른 시간 내에 상대를 제압하도록 설계했다.

블소 토너먼트에 참가하기 전 프로게이머들과의 테스트에서 공격형 비무 AI는 11승 2패로 승률 92%, 밸런스형은 5승 7패로 42%, 수비형은 5승5패로 50%의 승률을 기록했다. 대회의 블라인드 매치에선 수비형의 경우 0승2패로 중국의 하오란 선 선수에게 패했고 밸런스형은 유럽의 니콜라스 파킨슨 선수에게 1대2로 패했지만, 공격형은 한국의 최성진 선수를 상대로 2대0 승리를 거두었다. 개발을 시작한 지 3년 6개월 만에 거둔 성과였다. 

리니지M, 말로 컨트롤 한다?

최근 엔씨소프트가 예고한 인공지능 활용 서비스 중 가장 눈길이 가는 건 ‘보이스커맨드’ 기능이다. 보이스커맨드란 엔씨의 대표 모바일게임 리니지M을 음성으로 조종하는 시스템이다. 사용자가 화면을 터치해야 게임을 플레이할 수 있었던 기존 방식에서 벗어나 음성 명령으로 사냥을 하고 던전에 입장하고 거래를 할 수 있다. 

엔씨가 공개한 보이스커맨드 영상을 보면 그 활용법을 알 수 있다. 예를 들어, 이용자가 “7시 월보 입장해줘”라고 말하면 그 시간에 맞춰 알아서 월드보스 레이드에 입장해준다. 손을 쓰기 힘든 상황에서도 게임에서 물약이 없어 캐릭터가 위험하다고 안내하면 사용자가 “귀환하고 상점에서 물약 구매해줘”라고 명령하는 식이다.

엔씨는 지난 2월 리니지M의 미디어 컨퍼런스를 열고 해당 기능을 도입할 것을 예고했다. 엔씨소프트 이성구 리니지 유닛장은 “처음엔 타깃팅이나 간단한 명령을 하는 것으로 시작했지만, 모든 플레이를 음성으로 할 수 있을 정도로 발전시켰다”고 언급했다. 엔씨는 해당 기능을 올해 안에 선보이는 게 목표다. 또한 자사가 개발한 다른 게임에도 적용할 계획이다. 

음성관련 인공지능에 대한 연구개발은 엔씨의 AI센터와 NLP(자연어처리)센터에서 이루어진다. AI센터 산하 스피치랩에서는 텍스트를 자연스러운 대화체와 감정이 실린 사람의 목소리로 변환하는 음성합성 기술을 연구하고 있다. 

NLP센터에는 언어 AI랩과 지식AI랩이 있다. 언어AI랩에서는 단순히 질문을 하면 답을 하는 수준을 넘어서 텍스트의 중요한 내용을 파악하고 요약하는 기술을 구현하기 위해 연구하고 있다. 사람의 언어로 정보를 주고받기 위한 응용 기술을 연구하는 셈이다. 지식AI랩에서는 다양한 데이터로부터 유의미한 지식을 추출해 저장하고 새로운 지식을 추론하며 적절한 시점에 지식을 생성하고 전달하는 기술을 연구 중이다.