각종 전적사이트들이 AI 로 뭘 알려주네 어쩌네 하면서 자기들만의 스코어를 제공한지 꽤 됐지.
"왜 이러냐" "이게 맞냐" 게임 끝나고 지표 자체에 신경쓰는 애들은 "이건 믿을게 못돼" 혹은 "아니야 믿을만함" 따져가면서 그래도 스스로가 게임을 복기할 때 참고지표로 써왔을 거임.
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AI는 정확한게 아니다.
어떤 지표, 어떤 값들을 주고 학습시켰는지에 따라 AI는 다르게 만들어진다. AI는 자신이 학습한 지표 외의 것들은 활용하지 않고 추론하기 때문에 현재로서는 한계가 명확하다.
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일단 AI를 학습시킬때 뭘(어떤 데이터)로 학습시켰냐가 중요하다.
예를 하나 간단하게 들어줄게. - 분당 골드 - KDA 수치 이것만 가지고 스코어를 내도록 학습시켰다고 해보자. 이 AI의 이름을 OBGG 라고 하자. OBGG는 오브젝트 컨트롤이나 특정 라인 개입, 시야 등에 대해선 판정을 하지 않는 AI가 되는거지. 니가 4용+장로를 다먹건, 먹지않건 점수에 아무런 영향을 주지 않는 방식으로 점수를 산정하게 되는거야.
뭔가 사람같다고 생각하는 애들은 눈치가 빠른애들이야. 자기가 보고싶은것만 보는게 사람이듯, AI 도 자기가 봐온것만 본다. 그게 점수 산정의 핵심이라고 이해하면 된다.
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참고로 유저의 무빙, 반응속도, 컨트롤 실력은 스코어를 산정하는데 절대 포함이 되지 않을거라고 확신한다. 이건 지표화 한 자료가 없어. 현재의 기술로는 지표화 하기도 어렵지.
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물론, 각종 요소들을 무조건 다 넣고 학습시키면 잘 됐을때는 매우 그럴만한 결과를 낼거야.
그러나 보통은 모델이 커지는 동시에 데이터 부족으로 학습이 잘 안될 수 있다. AI라는건 학습하는 데이터의 양이 매우 커야 한다. 롤은 게임 데이터가 많으니 큰 문제는 안되겠지만 개발하고 학습시키는 시간에서 문제가 된다.
현재 수준에서는 많은 데이터를 넣는다고 능사가 아니라는걸 이해했다면 충분하다.
요즘 서비스들이 얼마나 큰 모델을 쓰는지는 모르지만 이론적으론 그렇다.
그이상은 설명하지 않는걸로 하자.
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AI 스코어가 어떻게 만들어진다는걸 대충이라도 알게됐으니 생각해보자.
opgg 같은 서비스들은 자신들이 어떤 지표를 이용해 스코어를 산출하는지 공개하지 않는다. >> 즉 opgg가 중요시 여겼던 항목들에 대해 니가 게임에서 잘했으면 단순히 점수가 높게나올 뿐이다. 그러나 그게 무엇인지 모르는게 문제.
이런 중소 업체들이 만든 AI 모델에는 한계가 명확하다. 반은 맞고 반은 틀리다 그냥 눈요깃감으로 본다 라고 생각해라.