5 Predictions for the Future of AI in the Gaming Industry

게임 산업에서의 AI의 미래에 대한 예측 5가지

* 이 글은 AI Time Journal에 작성된 Limarac Ambalina의 글을 번역하였습니다.

컴퓨터 비전 기술의 발달로 인해, 비디오 게임 산업, 특히 가상 현실에서 머신러닝이 이용되고 있는 방법은 다양하다. VR 게임의 발전이 우리의 게임 방식과 사회화 방식을 빠르게 바꾸고 있다. VR이 게임의 미래라고 해도 과언이 아니다.

동시에 클래식 콘솔 게임의 팬이라면 AI가 우리가 사랑하는 콘솔 게임을 더욱 상호적이고 몰입할 수 있게 하는 방법은 얼마든지 있다. 이 글에서는 게임에서 AI의 미래에 대한 5가지 예측과 머신러닝의 발전이 개발자들이 더 나은 게임을 만들 수 있도록 어떻게 도울 수 있는지에 대해 이야기하겠다.

참고: 이 글은 Limarc Ambalina (Lionbridge AI)와 Boon Tan (UCLA)의 공동 작업이다. 1번부터 4번까지는 나 혼자(Limarc) 썼고, 5번과 그에 수반되는 연구는 Boon에 의해 제공되었다.

1. Text-to-Speech (TTS) and Synthetic Voices Will Help Developers Create Spoken Dialogue

TTS(Text-to-Speech)와 음성 합성(Synthetic Voice)은 개발자가 대화문을 만드는 데 도움을 줄 것이다.

많은 시간과 노력이 드는 게임 개발의 큰 영역은 대화를 위한 음성 녹음이다. 게임 개발사는 성우를 위한 오디션을 열고, 장면을 녹음하고, 오디오를 처리해야 한다. 어떤 게임 개발자들은 심지어 다국어를 지원하기 위해 더 많은 시간을 할애하기도 하는데, 이것은 터무니없이 많은 시간이 걸린다. 개인적으로 나는 비디오 게임에서 연기하는 목소리를 좋아하고 실제 배우들은 게임에 정말 와닿게 하는 느낌을 준다. 그러나 모든 개발 스튜디오가 성우들을 고용할 예산이 있는 것은 아니다.

인디 개발자들에게는 지금까지 그들이 대규모로 게임에서 대화할 수 있는 쉬운 방법이 없었다. 다행히도, 합성 음성 회사인 Replica Studio는 완벽한 해결책을 만들어냈을지도 모른다. 간단히 말해서, Replica Studio는 인간의 목소리를 흉내내도록 훈련된 정교한 신경망을 사용한다. 앞부분에서는 합성 음성이 말 할 텍스트를 간단히 입력할 수 있고 텍스트가 어떻게 수행되는지에 대한 감정까지 포함할 수 있다.

아래는 현재 이용 가능한 음성 품질의 샘플이다. 이 파일은 완성된 제품이 실제 게임에서 어떤 소리를 낼 수 있는지를 보여주기 위해 배경음악과 음향 효과로 처리되었다.

https://replicastudios.com/shared/4208428d-cfd2-477d-8f94-ae125d3cb7af

말할 필요도 없이, 대부분의 사람들은 이 목소리와 진짜 인간 목소리의 차이를 구분하지 못할 것이다. 그렇기에, 합성 음성은 가까운 미래에 게임 개발 산업의 큰 부분이 될 것이 분명하다.

2. Text-to-Speech, Synthetic Voices, and Generative Neural Networks Will Allow for Dynamic Dialogue

텍스트-음성(TTS), 합성 음성, 생성 신경망이 동적 대화를 허용한다.

앞으로는 더 먼 일이겠지만, 나는 가상현실 게임이나 심지어 보통의 콘솔 게임들이 더 몰입적이고 역동적이 되기를 상상하고 희망한다. 현재 대부분의 게임 개발자들은 스토리라인과 대화를 만들기 위해 작가를 고용하고 있다. 스카이림이나 더 위쳐와 같은 RPG에서 플레이어는 사전 작성된 대화 옵션 형태로 에이전시를 제공받지만, 향후 게임은 실제 삶을 모방한 대화 시스템을 채택할 것이라고 상상한다.

NPC에 다가가 임의의 대화 선택 목록에서 선택하는 대신, 플레이어들은 NPC에 다가가서 그들이 원하는 모든 것을 말 그대로 말할 수 있게 될 것이다. 이 시스템은 TTS 모델을 사용하여 우리가 말한 것을 텍스트로 변환할 것이다. 그 텍스트는 의미론과 정서에 따라 처리될 것이다.

그 후, 생성 신경망은 그것이 주어진 정보나 심지어 모방하도록 프로그램된 성격 유형에 기초하여 가장 적절한 NPC 반응을 만들 것이다. NPC 응답 텍스트는 TTS 합성 음성 시스템을 사용하여 구어 대화로 변환되어 (일반 대화와 마찬가지로) 당신에게 재생될 것이다. 어떻게 보면, 모든 NPC가 챗봇처럼 행동할 것이고, 훨씬 더 직관적이고 반응적일 뿐이다.

여러분은 이 모든 과정들이 보통 많은 시간이 걸린다는 것을 고려할 때, 이것이 복잡하고 거의 불가능하게 들린다고 생각할지도 모른다. 그러나 Replica Studios는 이미 게임 내 대화를 단 몇 초 만에 합성어로 전환할 수 있는 TTS API를 개발하고 있다.

Replica Studio의 TTS API의 프로토타입과 데모는 여전히 기밀이지만, 나는 그 기술이 무엇을 할 수 있는지 볼 수 있는 접근을 얻었다. 내가 믿을 수 없을 정도로 빠르고 인상적이다. 일단 출시되면 게임 산업, 특히 빠듯한 예산으로 일하는 인디 게임 개발자들에게 큰 영향을 미칠 것이다.

Replica Studio에 대해 자세히 알아보려면 해당 웹 사이트를 방문하거나 CEO와의 인터뷰를 읽어보십시오.

https://replicastudios.com/, https://lionbridge.ai/articles/how-synthetic-voice-actors-rival-human-actors-an-interview-with-replica-studios/

3. Hand Tracking & Haptic Gloves in Virtual Reality

가상현실에서의 손 추적 및 햅틱 장갑

머신러닝이 비디오게임을 향상시키는 또 다른 방법은 손동작 인식이나 손 추적을 발전시키는 것이다. 본문에서 언급한 바와 같이, 손 추적은 헤드셋 카메라를 통해 손의 움직임을 인식하고 추적하는 VR 헤드셋의 능력을 말한다. 올해 초 Oculus는 무선 VR 헤드셋인 'Oculus Quest'에 풀핸드 트래킹 기능을 공개했다. 이 기술은 아직 베타 단계에 있지만, 처음 경험했을 때는 상당히 정확하다. 우리는 점점 더 많은 VR 게임들이 이 기술을 채택하는 것을 볼 것이다.

그러나 손 추적을 사용하는 게임에서 가장 큰 문제 중 하나는 긴장감이나 진동을 느낄 수 있는 능력을 상실한다는 것이다. zombie shooter Arizona Sunshine같은 게임에서는 컨트롤러 진동을 통해 총의 움켜잡기와 총알의 반동을 느낄 수 있기 때문에 모션 컨트롤러가 게임을 더욱 현실적으로 느끼게 한다. 가장 좋은 시나리오는 손 추적과 얇은 햅틱 장갑의 조합일 것이다. 진동과 긴장감을 느낄 수 있는 게임을 하면서 착용할 수 있는 장갑으로 실제 생활에서 물체를 들고 있는 듯한 느낌을 준다. 우리는 VR 게임에서 햅틱 장갑과 손 추적 기술의 발전을 볼 수 있을 것 같다.

4. Data Analytics Will Shape Gameplay Mechanics and Level Design

데이터 분석을 통해 게임 플레이 메커니즘 및 레벨 디자인을 구체화

비디오 게임 업계가 업데이트와 패치의 문화를 채택한 만큼 비디오 게임은 정식 출시 후에도 큰 변화가 생길 수 있다. 이 문화가 이로운지 아닌지는 널리 논의되고 있다. 하지만 빅데이터 덕분에 게임 개발자들은 통찰력을 모으고 유저를 위해 게임을 조정할 수 있다.

이것의 좋은 예로는 세상을 뒤흔든 배틀로얄 게임인 Fortnite가 있다. 개발자 Epic Games는 자신의 결정을 알리기 위해 데이터 분석을 사용하는 방법을 공개적으로 밝힌 적이 없지만, 그들의 시스템은 플레이어들이 지도에서 특정 영역에 얼마나 자주 착륙하는지, 어떤 캐릭터 스킨이 가장 많이 사용되는지, 심지어 어떤 무기와 아이템이 가장 자주 사용되는지와 같은 세부 사항을 추적할 수 있는 능력을 가지고 있다. Fortnite 지도가 옛 지역이 철거되고 무기들이 게임에서 제거되는 등 끊임없이 변화하고 있기 때문에 플레이어의 행동에 대한 데이터 분석이 개발자의 결정에 중요한 역할을 하는 것은 거의 확실하다.

5. Text Analytics and Sentiment Analysis in Video Game Reviews

비디오 게임 리뷰에서 텍스트 분석과 감성 분석

비디오 게임 산업에서 텍스트 분석의 실용적인 한 가지 방법은 리뷰를 분석하는 것이다. Metacritic, GameSpot, 등 다양한 리뷰 웹사이트에서 리뷰를 수집하고 다양한 분석을 통해 특정 게임에 대한 사용자들의 생각을 전반적으로 파악할 수 있었다. 단어 빈도 분석은 모든 단어의 총 빈도를 취합하고 전체 리뷰 모음에서 어떤 단어가 가장 자주 나타났는지 살펴본다.

이것은 또한 감정 분석과 결합되어 어떤 단어가 긍정적이거나 부정적인 피드백과 연관되어 있는지 볼 수 있어 어떤 영역을 활용하거나 강화해야 할지를 더욱 정확하게 파악할 수 있다. 예를 들어, Animal Crossing에 대한 리뷰에 대한 나의 감정 분석에서: Metacritic에서 New Horizons (ACHN)에서는 부정적인 리뷰가 한계, 독재자, 제한 등의 단어와 연관되어 있어 이러한 사용자들이 게임 디자인에 만족하지 못하고 있음을 시사한다. 이 정보를 사용하는 Nintendo는 아마도 이 특정 그룹의 플레이어들을 위해 다른 마케팅 캠페인이나 심지어 다른 게임을 출시할 수 있을 것이다.

또한, 리뷰의 텍스트 분석은 등급과 같은 다른 차원에 대한 분석으로 보완할 때 더 유용할 수 있다. 각 리뷰의 감정 점수와 관련 등급을 결합하면 게임에 대한 사용자들의 정확한 생각을 알 수 있고, 이용자들이 게임에 대해 진정으로 만족하거나 실망하는지를 알 수 있다. Google search interest는 또한 게임의 일반적인 관심을 측정하고 사용자들의 피드백을 보다 총체적으로 볼 수 있는 좋은 출발점으로 이용될 수 있다. ACNH의 경우 2020년 1월 이후 ACNH를 찾는 사람이 늘고 있지만 Metacritic에 대한 점수는 낮다.

만약 이 유저 그룹이 더 큰 ACNH 선수층을 진정으로 대변하는 것이라면 이것은 리뷰를 작성하는 사람들을 이해할 수 있는 프롬프트가 될 수 있다.

게임 리뷰 웹사이트의 관점에서, 텍스트 분석은 게임과 관련된 키워드, 특히 사용자 리뷰에서 가장 자주 등장하는 단어들을 식별하는 데 사용될 수 있다. 이러한 웹사이트의 검색 엔진은 이러한 키워드 연결로 강화될 수 있으며, 웹사이트 사용자들은 게임에 대한 다른 사용자의 피드백을 보다 정확하게 표현하는 단어를 사용하여 게임을 검색할 수 있다.

게임 산업에서 AI의 미래에 대한 다섯 가지 예측이었다. TTS, 컴퓨터 비전, 감성 분석, 가상 현실의 새로운 발전이 빠르게 일어나고 있다. AI, 머신러닝, 게임 등에 관한 더 많은 글은 Boon Tan과 Limarc Ambalina의 Medium에서 볼 수 있다.

번역 - 핀인사이트 인턴연구원 김영현

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원문 보러가기 >

https://www.aitimejournal.com/@limarc.ambalina/5-predictions-for-the-future-of-ai-in-the-gaming-industry