개요
상태 머신과 같은 수십 년 된 기술과 캐릭터가 말하고 즉흥적으로 행동할 수 있는 새로운 생성 모델을 혼합합니다.
심층 분석
NPC 행동은 가장 오래된 응용 AI 분야 중 하나이지만 대부분의 '게임 AI'는 머신러닝이 전혀 아닙니다. 고전적인 적들은 유한 상태 머신(유휴, 순찰, 추격, 공격)과 행동 트리를 사용하는데, 디자이너들은 예측 가능하고 조정 가능한 재미를 위해 직접 제작합니다. 길 찾기는 A* 알고리즘을 사용하여 지도를 탐색합니다. 획기적인 예로는 병사들이 측면에서 협력하도록 하는 F.E.A.R.의 목표 지향 행동 계획(GOAP)과 Halo 시리즈의 계층화된 행동 시스템이 있습니다. 게임 AI는 종종 의도적으로 '무시'되어 무자비하게 최적이기보다는 공정하고 이길 수 있는 것처럼 느껴집니다. 최근에는 NVIDIA와 Ubisoft의 기술 데모에서 볼 수 있듯이 스튜디오에서는 NPC가 고정된 대화 트리 대신 개방형 플레이어 음성에 응답할 수 있도록 동적 대화를 강화하기 위해 대규모 언어 모델을 실험하고 있습니다.
실제 구현
측면 공격, 엄폐 및 공격 조정을 위해 목표 지향적 행동 계획을 사용하는 F.E.A.R.의 병사들
Halo 시리즈의 적들은 계층화된 행동 시스템을 통해 후퇴하고, 재편성하고, 수류탄에 반응합니다.
수많은 게임에서 NPC가 장애물을 피해 플레이어에게 다가갈 수 있게 해주는 A* 길 찾기
NPC가 플레이어와 대본 없는 대화를 나눌 수 있도록 LLM을 사용하는 NVIDIA ACE 및 Ubisoft 데모
비디오 게임 NPC 행동에서 AI의 미래
LLM 기반 NPC는 진정으로 열린 대화와 창발적인 성격을 약속하지만 대기 시간, 비용, 환각적인 지식, 신중하게 작성된 내러티브를 깨뜨릴 위험 등의 장애물에 직면합니다. 디자이너가 가드레일과 지식 데이터베이스를 사용하여 생성 모델을 제한하는 하이브리드를 기대하세요. 강화 학습은 더 적응력이 좋은 상대를 생성할 수 있는 반면, 온디바이스 소형 모델은 대화의 반응성과 비공개성을 유지합니다. 공예 과제는 NPC를 단순히 똑똑하게 만드는 것이 아니라 재미있게 만드는 것입니다.
실천에 옮기기
왜 중요한가요?
- 빌드 선택. 애플리케이션 수준 설계는 AI가 실제 결과를 개선하는지 여부를 결정합니다.
- 팀과 워크플로우. 훌륭한 워크플로우 통합은 사용자가 신뢰할 수 있는 생산성 향상을 가져옵니다.
- 위험과 안전. 범위가 적절한 사용 사례는 변경 피로도와 구현 위험을 줄여줍니다.
조심하세요
- 손상된 프로세스를 자동화하면 기존 문제가 증폭될 수 있습니다.
- 팀은 필요한 인간 판단을 과도하게 자동화하고 제거할 수 있습니다.
- 출력을 지속적으로 평가하지 않으면 품질이 달라질 수 있습니다.
다음 단계
- 현재 워크플로를 매핑하고 마찰이 가장 큰 단계를 식별합니다.
- 완전 자동화 전에 휴먼 체크포인트를 정의하세요.
- 프롬프트, 에스컬레이션 경로, 품질 표준에 대해 사용자를 교육합니다.
- 작업 수준 결과를 추적하여 지속적인 가치를 확인하세요.
계속 탐색하세요
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자주 묻는 질문
비디오 게임 NPC 행동에서 AI란 무엇입니까?
게임 AI는 NPC(비플레이어 캐릭터)를 제어하여 믿을 수 있게 탐색하고, 싸우고, 반응합니다. 상태 머신과 같은 수십 년 된 기술과 캐릭터가 말하고 즉흥적으로 행동할 수 있는 새로운 생성 모델을 혼합합니다.
게임에서 NPC 길찾기에 가장 일반적으로 사용되는 기술은 무엇입니까?
A*는 탐색 메시 전체에서 효율적인 경로를 찾기 위해 실제 비용과 경험적 추정치를 사용하는 고전적인 경로 찾기 알고리즘입니다.
대부분의 전통적인 NPC 적 논리는 무엇으로 구성됩니까?
디자이너는 대부분의 고전 게임에서 머신러닝이 아닌 예측 가능하고 조정 가능한 동작을 위해 상태 머신과 동작 트리를 직접 제작합니다.
게임 F.E.A.R. 어떤 AI 기술로 유명합니까?
F.E.A.R.의 병사들은 GOAP를 사용하여 런타임 시 목표의 동작 순서를 계획했으며 이는 인상적으로 전술적이고 조화로운 행동을 만들어 냈습니다.
게임 AI가 의도적으로 완전 최적이 아닌 상태로 만들어지는 경우가 종종 있는 이유는 무엇입니까?
디자이너는 AI를 재미있고 공정하게 조정합니다. 완벽하게 최적인 상대는 일반적으로 상대하기가 실망스럽고 즐겁지 않습니다.
NPC 대화를 유도하기 위해 대규모 언어 모델을 사용할 때의 주요 위험은 무엇입니까?
LLM은 잘못된 지식을 만들어내거나 이야기와 모순되는 말을 할 수 있고 대기 시간 및 비용과 같은 문제도 있으므로 가드레일이 필요합니다.