ChatGPT 태스크포스는 유럽에서 설립될 예정입니다.
유럽의 국가 개인 정보 보호 감시 단체를 통합하는 기관은 목요일에 ChatGPT 전담 태스크 포스를 설립했다고 밝혔습니다.
매직: 더 개더링(Magic: The Gathering) - AI 모델로도 씹어먹기 가장 어려운 게임
모르실 수도 있지만 일반적으로 비디오 게임은 개발자가 머신 러닝 모델을 훈련할 수 있는 완벽한 교육 및 훈련 환경을 조성한다는 점은 말할 필요도 없습니다. 가장 강력한 AI 모델?
놀라운 성능을 지닌 유명한 AI 시스템에 대해 이야기하면 많은 사람들은 즉시 DeepMind의 "괴물" AlphaGo 또는 OpenAI라는 Dota 2 게이머를 위한 "비할 데 없는" 게임 머신을 떠올릴 것입니다. 그러나 왕좌는 실제로 인간이 만든 가장 어려운 AI 게임인 Magic: The Gathering 게임을 유창하게 "플레이"할 수 있는 AI 모델에만 속할 것입니다!
독립적인 연구원인 알렉스 처칠(Alex Churchill)을 필두로 세 명의 유명 과학자가 참여한 연구팀은 최근 게임 개발자가 사용하는 예비 아카이브와 관련된 연구 프로젝트를 발표했습니다. 틀림없이 지금까지 만들어진 가장 복잡한 실제 컴퓨팅 게임일 것입니다. 그런 다음 연구팀은 이 게임을 정복하기 위해 Turing Machine out of Magic: The Gathering 카드라는 "기계"를 만들었습니다.
Magic: The Gathering의 게임 플레이에 대해 조금 이야기하자면, 이 게임은 서로 다른 규칙을 사용하여 2명 이상의 플레이어가 플레이할 수 있으며, 그 중 가장 인기 있는 것은 60개 이상의 카드로 구성된 덱을 사용하는 것이며, 동일한 카드는 4개 이상 포함할 수 없습니다. (대지 속성 카드는 제외) 각 게임에는 "플레인즈워커"로 알려진 마법사 간의 전투가 포함됩니다. 이 게임에서 플레인즈워커는 마법, 유물, 그리고 특수 마법 카드에 묘사된 생물을 사용해 상대를 물리쳐야 합니다.
Turing Machine으로 돌아가서 이 기계는 기본적으로 유연한 컴퓨팅 기능을 갖춘 장치입니다. 즉, 튜링 머신은 복잡한 계산을 수행하는 데 관련된 고전 수학의 유형을 가능하게 하는 방법입니다. 매직: 더 개더링의 경우, 연구원들은 알렉스 처칠(Alex Churchill)이 이전에 완성한 작업을 기반으로 이 엔진을 적용하고 구축한 것으로 보입니다. 이 카드 기반 Turing Machine의 핵심은 특정 설정을 사용하여 숫자 1과 0이 있는 PC 컴퓨터와 유사한 게임 규칙에 따라 기능을 수행하도록 할당할 수 있다는 것입니다.
매직 카드를 기반으로 튜링 머신을 구축하는 것은 실제로 게임 규칙을 준수하면서도 합리적인 전략입니다.
"보드 공간이 부족해지는 등 필요한 보드 상태를 정확하게 설정하는 것과 관련된 실질적인 어려움이 있지만, 충분히 끈기 있는 플레이어라면 실제 토너먼트에서 이 구성을 설정하고 실행하는 것이 전적으로 가능합니다." 연구원들은 말했다.
아래 표는 다음과 같은 Turing Machine 구성을 가능하게 할 수 있는 60장의 카드 덱을 보여줍니다.
그러나 이 특정 설정은 잠재적으로 (규모에 따라) "지원할 수 없는" 결과를 초래합니다. 즉, 올바르게 계산할 수 없습니다.
이는 매직에서 최적의 플레이 전략이 계산 가능하지 않다는 점을 보여주는 것 외에도 매직에서 과거 수의 결정론적 결과를 평가하는 것이 간단하지 않다는 점을 보여줍니다. 최적의 전략적 플레이의 복잡성은 매직의 다른 많은 계산적 측면과 마찬가지로 여전히 미해결 문제로 남아 있습니다.
Magic: The Gathering의 모든 게임이 계산할 수 없는 결과로 이어지는 것은 아니지만 현실은 여전히 규칙의 프레임워크 내에서 존재할 수 있는 유일한 실제 게임이라는 것입니다.
그렇다면 이것이 게임 이론과 인공 지능 분야에 어떤 의미가 있을까요? 연구자들의 결론은 다음과 같습니다.
"Magic: The Gathering은 컴퓨터 과학자들이 게임을 모델링할 때 흔히 하는 가정과 전혀 일치하지 않습니다. 우리는 순수하게 플레이 가능한 AI 모델을 만드는 것이 Magic: The Gathering을 마스터하는 것은 간단하지 않다고 주장합니다. 그러나 반면에 복잡성으로 인해 향후 연구를 위한 의미 있는 데이터 소스입니다."
결국, 최적의 전략을 정확하게 계산할 수 있는 방법이 없는데 문제 해결을 위해 AI 모델을 어떻게 프로그래밍할 수 있을까요? 매직: 더 개더링(Magic: The Gathering)이 답을 갖고 있을 수도 있습니다.
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