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▲ 카드게임 AI 향상방법에 대한 연구 보고서 (자료출처: 구글독스)

카드게임 유저라면 한 번쯤 ‘좋은 덱을 알아서 만들어줬으면 좋겠다’라는 생각을 해본 적이 있을 것이다. 이러한 생각을 ‘하스스톤’을 활용한 연구를 통해 실현 가능성을 검증해본 한국 고등학생이 화제에 올랐다. 특히 ‘하스스톤’을 만든 블리자드에서도 연구에 대한 관심을 보이고, 직접 학생을 만나보겠다는 의사를 밝혔다.

국내 게임 커뮤니티를 통해 공개된 보고서에는 ‘하스스톤’을 연구소재로 활용해 카드게임 AI 향상 가능성을 연구한 내용이 포함되어 있다. 작성자가 주목한 내용은 ‘카드게임 AI는 주어진 덱으로 게임을 진행할 수는 있으나, 더 좋은 방향으로 덱을 스스로 수정하는 능력은 없다’는 부분이었다. 다시 말해 인간을 이기는 ‘체스 기기’와 같이 유저와의 대전을 통해 덱을 발전시켜나가는 AI의 실현 가능성을 실험한 것이다. 

그리고 이 연구에 활용된 게임이 바로 ‘하스스톤’이다. 연구 과정은 다음과 같다. 우선 마나 비용 1부터 7까지의 카드를 무작위로 선택해 같은 카드가 3번 이상 겹치지 않게 덱 10개를 만든다. 그리고 이 덱으로 ‘하스스톤’에 있는 ‘전문가 마법사 인공지능’을 상대로 20번씩 게임을 한 후, 가장 승률이 좋았던 덱 4개를 남긴다. 

이후 살아남은 덱 4개에 속한 카드를 무작위로 배치한 덱 6개를 추가로 만든다. 쉽게 말해 승률이 높은 덱의 카드를 바탕으로 생성된 ‘자손 덱’이 생긴 셈이다. 여기에 이 ‘자손 덱’ 6개 중 3개를 골라 카드 3장을 다른 것으로 바꿔놓는다. 연구자는 이를 ‘돌연변이’ 모방이라 설명했다. 이렇게 만들어진 덱 6장으로 다시 ‘하스스톤’ 인공지능과 대결을 시킨 후 승률을 체크하는 식이다.

그 결과 부모에서 자손 덱으로 넘어갈수록 평균승률이 올라간다는 것이 확인됐다. 가장 승률이 낮은 덱은 20%에서 40%로 가장 승률이 높았던 덱은 70%에서 85%로 승률이 상승했다. 다시 말해 실전을 통해 스스로 승률이 낮은 덱을 승률이 높아지도록 고치는 인공지능이 가능하다는 부분을 확인한 것이다.

인터넷을 통해 공개된 학생의 논문은 유저들은 물론 업계 관계자의 관심을 한 몸에 받았다. 그 중에는 현재 블리자드 코리아 대표 대행을 맡고 있는 고경곤 아시아태평양 부사장도 포함되어 있다. 고경곤 대표 대행은 본인의 페이스북에 학생의 보고서를 링크한 것에 대해 ‘다음주에 만나기로 했다’고 답변을 남기며 학생과의 만남을 알렸다. 

‘하스스톤’을 활용한 한국 고등학생의 톡톡 튀는 발상이 이 게임을 만든 블리자드의 마음까지 움직인 것이다.