[📚정보] 번역)무작위성, 그리고 게임 디자인 -1

원문:Randomness and Game Design

2014년도 글

해외에서는 게임 디자인 글 중에 가장 잘 알려진 글 중 하나인데 한국에서는 소개가 안되서 가져와봄

수천 년 동안 우리는 양방향 시스템의 작동을 돕기 위해 다양한 종류의 무작위성에 의존해 왔습니다.

어떤 종류의 양방향시스템에는 항상 모든 종류의 무작위성이 존재하겠지만, 저는 전략 게임의 무작위성에 관한 현재의 가정이 크게 잘못되었다고 생각합니다.

(역주:원문은 interactive, 게임은 주로 interactive, 상호작용, 또는 양방향 매체라고 말함. 단방향 매체는 매스 미디어라고하는데, 상호작용 시스템 즉, 플레이어의 선택에 따라서 결과가 바뀌는 것을 양방향 또는 상호작용한다고 말함)

제가 말씀드리고 싶은 핵심은 플레이어의 선택과 결과 사이에 삽입되는 방해(noise)(여기서는 출력 무작위성(Output randomness)이라고 함)는

전략 게임에서 허용되지 않는다는 점입니다.

"무작위성"이란 무엇인가요?

이 글에서 무작위성이란 "예측할 수 없는 상태에 진입하는 것"을 의미합니다.

무작위 정보가 생성되는 과정은 인간이 절대 알아낼 수 없도록 설계되어 있습니다.

무작위 시스템의 대표적인 예로는 주사위 굴리기, 카드 섞기, 난수 생성기 등이 있습니다.

엄밀히 말하면 주사위를 굴리는 패턴은 실제로 '무작위'가 아닙니다.

주사위는 물리학에 반응하는 것일 뿐이며, 컴퓨터는 주사위가 어떻게 던져졌는지에 대한 정보를 가지고 어떤 숫자가 나올지 예측할 수 있습니다.

인간은 그렇게 할 수 없기 때문에 우리는 주사위를 정확하게 사용합니다.

실제로 게임 디자인에 주사위를 도입할 때는 인간이 결과를 예측할 수 없거나 시도조차 할 수 없다는 가정 하에 진행합니다.

실제로 주사위가 어떻게 굴러갈지, 즉 의도한 궤적을 그리며 조심스럽게 던져 의도한 방향으로 굴러가도록 하는 등 실제로 주사위가 어떻게 굴러갈지 예측하려고 시도하는 것은 관찰자라면 누구나 '얍삽이(부정행위)'라고 지적할 것입니다.

주사위의 모든 결과값을 알면 안 된다는 것입니다.

영원히 알 수 없는 정보로 남아야 하는 것이 바로 주사위입니다.

그 이유 중 하나는 무작위성이 포함된 게임에서 실제로 두 개의 분리된 폐쇄 시스템(닫힌 시스템)을 다루고 있다는 사실 때문입니다.

주사위를 굴리는 것은 더 큰 게임 시스템과는 아무런 관련이 없는 그 자체로 폐쇄적인 시스템입니다.

이는 다른 종류의 "예측할 수 없는" 또는 "불확실한" 이벤트와는 구별됩니다.

예를 들어 체스에서 플레이어는 앞을 내다볼 수 있는 턴 수에 어느 정도 제한이 있습니다. 그 이후에는 플레이어가 실제로 발생하는 이벤트를 예측할 수 없습니다.

하지만 플레이어는 체스를 더 잘 두게 되면

가능성의 트리(역주:즉 가능성의 가짓수를 더 많이 볼 수 있다는 말)점점 더 멀리 내다보는 법을 배울 수 있고, 실제로 그렇게 하고 있습니다.

체스의 기술 중 하나는 계속 늘어나는 가능성의 공간을 탐색하고 더 많은 예측 능력을 발휘할 수 있다는 것입니다.

따라서 체스에는 예측 불가능성이 있지만 무작위성은 없습니다.

모든 게임이 작동하려면 예측 불가능성이 있어야 하지만 무작위성만이 이를 달성하는 유일한 방법은 아닙니다.

체스의 예측 불가능성의 원천인 고도로 복잡한 게임 상태는 무작위와는 달리 하나하나 뜯어보면, 이해될 수 있다는 점에서 다릅니다.

무작위성 유형

무작위성은 입력 무작위성과 출력 무작위성의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

-출력 무작위성 - 게임에서 무작위성을 생각할 때 일반적으로 이것을 의미합니다.

출력 무작위성은 플레이어의 결정으로인해 발생하는 결과 사이에 삽입되는 방해 요소(noise)입니다. 예를 들어,

Risk 또는 Memoir44의 주사위 굴리기 전투나 엑스컴이나 FTL의 난수 생성 전투를 들 수 있습니다.

이러한 유형의 무작위성이 없는 시스템을 "결정론적"이라고 부릅니다.

-입력 무작위성 - 이 유형의 무작위성은 플레이어가 결정을 내리기 전에 플레이어에게 정보를 제공합니다.

입력 무작위성의 대표적인 예로는 문명 시리즈나 Rogue의 맵생성(역주:로그라이크의 원류가 되는 로그 말함), Puerto Rico 또는 Agricola 같은 일꾼 배치 게임의 타일이나 카드가 있습니다.

(사람들은 디지털 게임에서 이러한 종류의 무작위성을 지칭할 때 '절차적 생성(Procedural generation)'이라는 용어를 자주 사용합니다.) 이 글에서는 이러한 유형의 무작위성에 초점을 맞추지는 않겠지만, 그 차이점을 알아두는 것이 중요합니다.

흥미롭게도 이 두 가지 유형은 분류가 필요할 만큼 구별되지만, 기술적으로는 사실은 동일선상에 존재합니다.

자세히 설명하지 않더라도, 플레이어가 새로운 정보에 대응할 시간이 거의 없거나 게임에서 매치마다 난이도가 매우 다양한 문제를 생성하는 등

아무 생각없이 입력 무작위성을 사용하면,그로인해 야기되는 출력 무작위성과 유사한 문제가 발생할 수 있다는 점에 유의해야 합니다.

전략 게임의 학습 동기

전략 게임은 우리가 게임을 이해할 수 있게 해주는 엔진입니다.

우리는 게임을 플레이하고, 이기거나 지고, 일련의 연관관계를 파악합니다.

그리고는 말하죠!

"오, 알았다!"

진화론적인 이유로 우리는 이 일련의 배움의 과정을 재미있게 생각합니다.

이것이 바로 전략 게임의 '본질적인 재미'입니다

(Raph Koster's의 저서 '게임 디자인을 위한 재미의 이론'에서).

(역주:조금 더 뉘앙스를 살펴서 풀어써보자면, 전략게임에서 게임의 작동방식을 이해하는 것 자체만으로 사람은 재미를 느낄 수 있다는 말임)

프로세스를 좀 더 세분화해 보겠습니다.

플레이어에게 정보 제공 - 플레이어는 게임 상태를 살펴보고 어떤 수를 두어야 할지 고민합니다.

플레이어는 자신의 '스킬' 데이터베이스, 즉 지금까지 쌓아온 시스템과 작동 방식에 대한 총체적인 관찰 결과를 바탕으로 정보를 얻습니다.

이동 결정 - 이동이 선택되고 행동이 취해집니다. 결과적으로 게임 상태가 변경됩니다. 또는 일련의 움직임이 모여 더 큰 전략적 도박이 되는 '전략 결정'이 될 수도 있습니다.

결과의 피드백 - 게임의 나머지 과정에서 시스템은 이 입력에 반응합니다. 최종 승패 이벤트를 포함한 일련의 이벤트가 결정 이후에 발생하며, 이 모든 이벤트는 플레이어에게 피드백으로 제공되어 이벤트 간의 인과 관계를 강조합니다. 피드백은 전략이 끝난 후 또는 게임이 끝날 때에도 제공됩니다.

게임 숙련(Recording SKill) - 플레이어는 이러한 인과 관계를 관찰하고 기록하여 자신의 데이터베이스에 기록합니다. 그런 다음 플레이어는 이 스킬을 사용하여 앞으로 움직일 수 있습니다. (특히 이 순간이야말로 전략 게임의 본질적인 '재미'가 나오는 순간이지만, 물론 숙련되는 기계(역주:사람을 말함)의 성능에 따라 달라집니다).

플레이어는 게임을 플레이하면서 많은 경기를 통해 이 '스킬 폴더'를 내재화해서 숙련을 쌓아 더 강력한 플레이어가 됩니다.

얕은 게임에서는 이러한 순간이 그리 많지 않을 수 있지만, 매우 깊은 게임에서는 평생은 아니더라도 수십 년 동안 이러한 순간을 계속 제공할 수 있습니다. 일반적으로 게임에 대해서 전략적으로 '깊이 있는' 것이 좋은 게임으로 간주되는 이유가 바로 여기에 있습니다.

어떻게 하면 이러한 깊이를 얻을 수 있을까요?

모든 게임 디자이너가 이미 알고 있는 첫 번째 방법은 바로 창발적 복잡성(Emergent Complexity)입니다.

복잡성을 만들기 위해 게임 디자이너는 게임을 플레이하는 내내 복잡한 상황이 발생하도록 설계합니다.

비숍, 나이트, 룩이 폰 세 개와 퀸을 상대하는 상황은 본질적으로 복잡하지 않고 데이터의 양이 매우 적습니다.

하지만 체스판에서 이 두 세력이 서로를 공격하는 상황이면 발생할 수 있는 상황은 엄청나게 많아집니다.

유효 복잡성(Complexity Effectiveness)

게임에서 '깊이'를 얻기 위한 두 번째 방법은 제가 알기로는 오늘날 대부분의 디자이너가 이해하지 못하는 방법입니다.

이 방법은 복잡성이 유발하는 효과,

즉 상태(State) 간의 상관관계와 과거 상태의 기록들을 보고 파악하는 것입니다.

전략 게임에는 경기 내내 한정된 수의 상태만 존재합니다.

예를 들어 체스 게임의 평균 이동 수는 약 40개 정도인 것 같습니다.

실시간 게임에는 '턴' 자체가 따로 존재하지 않지만,

어떻게 나누든 실제로 의미 있는 상태의 수는 한정되어 있습니다.

게임이 하나의 이벤트에서 다른 이벤트로 결정론적으로 이어지는 연속적인 일련의 이벤트인 경우, 발생할 수 있는 고유한 상황의 수를 최대화할 수 있습니다. 이 아이디어는 어딘가에서 무작위로 발생하는 이벤트가 고유한 상황의 수를 늘려야 한다고 생각하는 많은 사람들은 이것이 직관적이지 않다 생각합니다.

하지만 실제로는 그 반대입니다.

시스템을 완전히 결정론적으로 만들면 유효한 복잡성을 최대한 효과적으로 활용할 수 있습니다.

왜냐하면 각각의 새로운 상황은 그 전후에 발생한 모든 이벤트에 의해 복잡성이 맥락적 뉘앙스를 부여받기 때문입니다.

결정론적 게임에서 현재 게임 상태는 전체 타임라인의 모든 부분과 연관되어 있습니다.

그렇기 때문에 더 복잡하고 독특한 형태를 띠게 됩니다.

이는 컨텍스트가 결정론적으로 관련되어 있을 때 게임 상태에 의미를 부여하는 방식을 보여줍니다.

물론 고도로 무작위적인 게임에도 게임 상태에서도 컨텍스트를 제공하는 결정론적 요소가 일부 존재합니다.

예를 들어, 서머너즈 워(주사위를 굴려 전투를 벌이는 턴제 전쟁 게임)과 같은 게임에서 소환사의 체력과 유닛의 위치는 상대적으로 결정적이며 게임 상태에 대한 컨텍스트를 제공합니다.

(역주: 컴투스에서 서비스한 서머너즈 워가 맞음)

하지만 게임에서 대부분의 컨텍스트 정보는 큰 의미가 없습니다.

내가 당신의 유닛을 공격했고 주사위를 굴렸습니다.

주사위는 '감나빗'으로 나왔고, 다음 턴에 당신이 그 유닛을 죽였습니다.

당신이 내 유닛을 죽인 그 사건은 더 이상 내가 이전에 한 행동과 결정론적으로 연결되지 않습니다.

내가 행동을 취한 다음 무작위적인 일이 발생했고, 그다음에 당신이 행동을 취한 것이죠.

연결 고리가 끊어졌기 때문에 더 이상 내 움직임을 현재 게임 상태에 대한 맥락적 뉘앙스로 사용할 수 없습니다.

이제 게임은 더 이상 "A에 의해서 B가 발생했고, 결과적으로 C"가 아닙니다.

대신, 이제 "A 그리고 B 그리고 C"가 됩니다.

(역주: ABC가 인과성을 지니는게 아니라, 각각 독립적으로 존재한다는 말)

가장 중요한 피드백은 목표 상태(Goal State)입니다.

경기가 종료되면 승패 조건에 따라 이벤트의 진행 과정을 거꾸로 거슬러 올라가서,

게임에서 발생한 모든 이벤트에 대해 플러스 또는 마이너스로 파악합니다.

이 움직임은 이것으로 이어졌고, 이것이 저것으로 이어졌고, 저것이 이것으로 이어졌고, 이것이 저것으로 이어졌고,

이로인해 이러한 행동들이 나의 승리로 이어졌기 때문에 어느 정도 좋은 움직임이었는지 파악하는 것입니다.

플레이어가 이겼다고 해서 그의 모든 수들이 좋은 수였다는 의미는 아닙니다.

그러나 그것은 다른 모든 수를 알려주는 기준점을 제공합니다.

물론 플레이어를 최대한 승리 상태에 가깝게 만들기 위해 수를 두는 것은 당연합니다.

경기가 끝나면 이제 각 움직임이 어떻게 그리고 왜 효과적이었는지 확인할 수 있습니다.

(이 때문에 플레이어는 리플레이를 보고 분석하는 것만으로도 게임을 플레이할 때와 같은 재미를 느낄 수 있습니다.)

전반적으로 결정론적 게임을 플레이하고 나면 플레이어는 시간의 축 위에 그려진 일관된 전략적 그림을 바라보게 됩니다.

반대로 비결정적 게임은 불완전한 여러 장의 그림과 비슷하다고 볼 수 있습니다.

이런 식으로 결정론적 게임은 복잡성 효과를 극대화하지만 비결정론적 게임은 그렇지 않습니다.

비결정론적 게임은 복잡성을 더하는 반면,

오히려 결정적 게임은 복잡성을 배가시킵니다.

(역주: 길게 설명했지만, 기본적으로 우리가 흔히 생각하는 랜덤성이 덜한 전략게임이더라도 일련의 결정론적 이벤트 결과들이 누적되면 복잡해진다는 것)

(역주2:즉 오히려 결정론적으로 복잡성을 극대화 시킨 게임이 오히려 깊이가 있다는 말임)

[📚정보] 번역)무작위성, 그리고 게임 디자인 -1

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