[💬] 게임 ai 알고리즘 관련 질문

[익명(218.52)]

시야가 제한된 보드, 턴제 방식의 전략게임에 적용할 인공지능을 생각하고 있습니다.

체스에서는 최대최소 알고리즘이 많이 쓰이는데 이건 상대방이 어떻게 행동하는지 보고 자신의 행동을 결정하는 방식아닌가요?

그럼 초반에 시야가 제한되어서 상대방의 행동이 안보이는 게임에도 적용이 가능할까요?

[익명(118.241)]

가능. 포인트는 평가함수를 어떻게 설정하는가임. 적이 보이지 않을때, AI가 이기기 위해서는 어떠한 움직임을 해야 하는가를 평가함수 안에 넣어두면 됨

[익명(118.241)]

최소최대 알고리즘의 가장 큰 약점이, 평가함수를 사람손으로 써야 한다는거고 평가함수를 쓰지 않을경우 계산량이 엄청 방대해지는거. 위의 약점을 타파하고 싶을경우 기계학습쪽으로 생각하는것도 하나의 방법.

[익명(218.52)]

기계학습이 딥러닝 같은거 말하는거죠?

[익명(118.241)]

딥러닝계열로 해도 되고, 다른쪽으로 해도 되고. 게임이 크게 복잡하지 않다면 딥러닝은 오버킬임

[익명(218.52)]

그리고 질문이 게임시작시 상대와 자신의 사이의 보드들의 지형판들이 랜덤으로 배치되게 할껀데 이게 최소최대 알고리즘기반 ai에 방해가 될까요?

[익명(118.241)]

방해안되게 평가함수를 쓰면 됨. 평가함수에 들어가는 변수에 지형지물을 빼버리면 지형지물은 아무 영향이 없지 않을까 여튼 어떻게 평가함수를 디자인 하냐에 따라서 되긴 할듯 하지만 최소최대의 약점은 사람손으로 로직을 짜야한다는 거기때문에 과연 최소최대 알고리즘을 쓰는게 좋은 방법인가? 하는 의문은 있음

[익명(218.52)]

제가 게임 ai관련 알고리즘을 본게 에이스타랑 최대최소를 많이 쓰는것 같아서요. 그리고 체스보드를 기반으로 하는게임이라서 체스에 많이쓰는 최대최소 알고리즘을 보고있었습니다.

[익명(118.241)]

내가 그쪽 전문가는 아니라서 확언은 못하는데,
예전에 내가 관련 프로젝트 할 때 최소최대는 가장 기본적이지만 한계도 명확한 알고리즘 이었음.
계산양도 문제지만 평가함수 쓰고 관리하는것도 비효율적이기 때문에 다른 알고리즘을 많이 봣었음.
서치 알고리즘쪽으로는 이런게 있고
https://www.cs.cornell.edu/boom/2004sp/ProjectArch/Chess/algorithms.html
강화학습을
고려하는것도 더 효율적일지도 모름

[익명(118.241)]

단지 게임 AI의 목표를 확실하게 하는게 좋음. 절대 지지 않는 똑똑한 AI가 목표인가. 아니면 어느정도 굴러가면 되는 AI인가. 그렇게 똑똑할 필요는 없고 어느정도 플레이 하는 AI가 목적이라면 최소최대까지 안가도 단순히 상황을 봐서 판단하는 로직정도로도 목표달성이 가능할 것.

[익명(218.52)]

ㅇㅎ 더조사해볼게요 감사합니다