게임이 키운 인공지능, 인공지능이 바꾼 게임
게임과 인공지능 역사
게임과 인공지능(AI)은 서로를 발전시켜 온 특별한 관계다.
AI는 게임 속에서 전략과 창의성을 시험했고, 게임은 AI에게 새로운 도전 과제를 던졌다.
체스에서 알파제로까지 이어진 역사는, AI가 어떻게 ‘규칙을 배우는 기계’에서 ‘스스로 전략을 창조하는 존재’로 진화했는지를 잘 보여준다.
1. 체스와 초창기 AI (1950~1990년대)
1951년, 앨런 튜링은 체스 알고리즘을 설계했지만, 실제 실행은 사람이 수동으로 계산해야 했다.
1997년, IBM의 ‘딥 블루(Deep Blue)’가 세계 챔피언 가리 카스파로프를 꺾으며 역사적 이정표를 세웠다.
이들의 원리는 가능한 모든 수를 탐색하는 미니맥스 알고리즘(Minimax)과, 불필요한 경로를 제거하는 알파-베타 가지치기(Alpha-beta pruning)였다.
당시 AI는 계산 능력과 휴리스틱에 의존했으며, 스스로 학습하는 능력은 거의 없었다.
2. 아타리 게임과 딥러닝의 만남 (2013~2015)
2013년, 딥마인드(DeepMind)는 픽셀 화면과 점수만을 입력으로 받아, 게임 규칙을 전혀 알려주지 않은 상태에서 스스로 게임을 학습하는 AI를 선보였다.
강화학습(Reinforcement Learning)과 딥 Q-네트워크(DQN)를 결합한 방식으로, 게임 화면이 ‘상태(state)’, 조작이 ‘행동(action)’, 점수가 ‘보상(reward)’의 역할을 했다.
이 AI는 브레이크아웃(Breakout) 같은 고전 게임에서 인간을 능가하는 성과를 보여주었다.
3. 알파고(AlphaGo) — 인간+기계 하이브리드의 정점
알파고는 심층신경망(딥러닝)과 탐색(검색)을 결합했다.
- ‘정책망(Policy Network)’: 지금 둘 확률이 높은 수를 예측해 유망한 후보를 골라준다.
- ‘가치망(Value Network)’: 해당 위치에서 끝까지 두었을 때 승리 확률을 평가한다.
- ‘몬테카를로 트리 탐색(MCTS)’: 유망한 수를 중심으로 수 읽기를 확장하며, 네트워크의 조언을 받아 탐색 속도와 효율을 높인다.
학습 방식은 두 단계다.
1) 프로 기사 기보를 보고 모방 학습(지도 학습)으로 기본기를 쌓는다.
2) 스스로 대국(Self-play)하며 이길 확률을 높이는 방향으로 네트워크를 조정한다.
이 조합으로 알파고는 2016년 이세돌 9단을 4:1로 꺾어, ‘딥러닝+탐색’의 위력을 각인시켰다.
4. 알파제로(AlphaZero) — 규칙만 주면 알아서 배운다
알파제로는 한 단계 더 진화했다.
- 인간 데이터 제거: 프로 기보 없이, 바둑 규칙만 알고 스스로 수천만 판을 두며 강해졌다.
- 단일 네트워크: 정책망과 가치망을 하나로 통합해 효율을 높였다.
- 범용화: 같은 알고리즘으로 바둑·체스·쇼기를 모두 학습해 챔피언 수준에 도달했다.
차이점은 출발점과 철학이다.
알파고는 ‘인간 지식으로 시작해 자가학습으로 강화’했다면, 알파제로는 ‘인간 지식 없이도’ 최적 전략을 스스로 만들어냈다.
5. GPU/TPU 뒷이야기 — 게임용 그래픽 칩이 AI를 날게 했다
원래 비디오 게임 그래픽을 위해 만들어진 GPU가, 병렬 연산에 특화되어 있어 딥러닝의 연산 엔진으로 제격이었다.
알파고는 대규모 CPU·GPU 클러스터를, 알파제로는 구글의 AI 전용 칩(TPU)을 활용해 학습 속도를 획기적으로 높였다.
“좋은 알고리즘 + 큰 데이터 + 강한 연산”이 결합하자, 인간 지식 없이도 독창적인 전략이 탄생했다.
6. 게임 속 AI 개발자와 응용
게임 개발자들은 오래전부터 NPC 인공지능을 만들어왔다.
상태 기계(State Machine), 경로 탐색(Pathfinding, A* 알고리즘), 행동 트리(Behavior Tree)가 대표적이다.
최근에는 적응형 난이도 조절, 플레이어 스타일 분석, 자동 콘텐츠 생성 등, AI가 게임 경험을 더욱 풍부하게 만드는 역할을 한다.
AI와 게임은 상호 발전의 역사다.
게임은 AI를 시험하는 실험장이었고, AI는 게임의 가능성을 넓혔다.
체스에서 알파제로까지의 여정은, AI가 단순 계산기를 넘어 창의적 전략가로 변신한 과정을 보여준다.
