Counter-Strike: Global Offensive(CS-GO)에서는 누구도 돌아올 수 없을 것으로 예상되며, 적어도 신경망 외부에는 아무도 없습니다. “DIAMOND”로 알려진 AI 기반 확산 모델은 단일 RTX 3090만으로 유명한 Dust II 지도를 시뮬레이션했습니다. 하지만 마우스와 키보드를 쥐기 전에는 게임 플레이가 e스포츠에 준비된 상태가 아니라는 점을 기억하세요. AI 시뮬레이션 버전은 초당 10프레임(FPS)으로 실행되므로 팬들이 익숙해진 게임의 빠른 속도, 경쟁적인 CS 경험과는 거리가 멀습니다.
최근 이 프로젝트에서 중요한 역할을 한 Eloi Alonso는 시뮬레이션 동영상을 트위터에 올려 이 AI 생성 버전의 놀라운 성과와 결점을 강조했습니다. 완벽하지는 않지만 이 미리 보기는 게임에서 인공 지능의 끊임없이 변화하고 보이지 않는 손을 보여주는 창입니다. 이는 실제 플레이 가능한 경험이라기보다는 기술 데모에 가깝습니다.
우리 모델에는 여전히 많은 한계가 있습니다. 우리는 모델과 상호작용을 통해 더 많은 것을 발견할 수 있다고 확신합니다.
그러나 우리의 데이터 세트가 게임 플레이 시간이 87시간에 불과하다는 점을 감안할 때 데이터와 컴퓨팅을 확장하여 세계 모델이 계속해서 개선될 것으로 기대합니다.
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— 엘로이 알론소(@EloiAlonso1) 2024년 10월 11일
Dust II에 대한 AI의 견해: 인상적이지만 완벽함과는 거리가 멀다
이 프로젝트는 월드 모델링을 위해 “DIAMOND” 확산을 사용했으며 Dust II 경기의 이미지를 사용하여 훈련되었습니다. 배운 유일한 것은 게임 버전을 처음부터 구축하는 데 사용된 CS의 모든 내용이었습니다. 그러나 RTX 3090에서 AI 기반 Dust II 버전을 실행하면 FPS가 10에 불과했습니다. – 경쟁적으로 플레이하고 싶지 않은 성능.
기술적 성취는 부정하기 어렵지만 AI가 생성한 이 세계의 결함은 매혹적이고 시사적입니다. 모델의 초기 결과는 게임의 메커니즘을 완전히 재현하지 못하여 예상치 못한 결과를 낳고 종종 이상한 동작을 발생시킵니다. 예를 들어 AI는 각 점프가 땅에 닿을 때까지 무한 점프(첫 번째 점프 제외)로 처리하고 소스 엔진의 중력이나 충돌 규칙을 고려하지 않고 그렇게 합니다. 이상한 점이 많습니다. 또한 다양한 조명 조건에 따라 형태가 바뀌는 무기를 사용하며 경우에 따라 플레이어는 벽에 들어가거나 벽을 통과할 수 있습니다.
그러나 스케일링은 모델의 제한된 메모리로 인한 예상치 못한 동작과 같은 모든 것을 해결하지 못합니다.
이러한 제한은 흥미롭게도 장면의 기하학적 구조에 대한 점프 효과를 일반화하여 모델이 연속적으로 여러 점프를 구성할 수 있게 해줍니다!
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— 엘로이 알론소(@EloiAlonso1) 2024년 10월 11일
이러한 “환각”은 AI 모델의 한계를 드러냅니다. AI 모델은 게임 엔진의 정밀도로 실행하는 것이 아니라 게임 동작을 시뮬레이션하는 방법을 본질적으로 추측하기 때문입니다. 확실히 대부분의 게이머에게 익숙한 Counter-Strike 경험은 아니지만, AI 기술이 얼마나 발전했고 아직 가야 할 길이 얼마나 되는지 보여줍니다.
실제 게임을 할 수 있는데 왜 시뮬레이션을 플레이합니까?
Dust II의 신경망 버전을 시험해보고 싶다면 참신함이 절충할만한 가치가 있는지 생각해 보는 것이 좋습니다. 확실히 AI가 게임을 복제하려고 시도하는 CS를 다시 상상하는 것을 보는 것은 화려한 기술 데모이지만 무료로 원활하게 실행되고 프레임 속도가 빠른 Steam의 Counter Strike 2는 대부분의 플레이어가 시간을 보내는 것이어야 합니다.
그러나 DIAMOND를 사용한 이번 작업은 게임 분야 AI의 미래가 직면하게 될 많은 질문을 강조합니다. 현재로서는 신경망 기반 게임이 기존 게임을 완전히 대체할 가능성은 없습니다. 이러한 시연을 통해 AI가 미래 게임 개발에 영향을 미칠 수 있다는 점을 알 수 있기 때문입니다. 그러나 그러한 발전에 관해서는 AI를 사용하여 CS가 포함된 저작권 게임을 재현할 수 있고 윤리적, 법적 파급력이 있기 때문에 우리는 이를 처리해야 합니다.
신경망에서 Counter-Strike를 플레이하고 싶었던 적이 있나요?
이 비디오는 Counter-Strike: Global Offensive 게임을 시뮬레이션하도록 훈련된 💎 DIAMOND의 확산 세계 모델에서 키보드와 마우스를 사용하여 플레이하는 사람들을 보여줍니다.
💻 직접 다운로드하여 플레이해 보세요 → https://t.co/vLmGsPlaJp
— 엘로이 알론소(@EloiAlonso1) 2024년 10월 11일
Eloi Alonso와 그의 팀은 게임에서 AI가 무엇을 할 수 있는지 보여줬지만 아직 초기 단계입니다. Dust II는 플레이할 수 있는 게임이라기보다는 기술적 호기심에 가깝습니다. AI는 게임을 시뮬레이션할 수 있지만 여전히 추측이 필요하며 게임 엔진과 경쟁할 수 없습니다. 우리는 AI가 어떤 게임을 만들 수 있는지 모릅니다. 한 가지는 확실합니다. 이러한 기술이 게임에 개발되고 사용됨에 따라 우리는 윤리적이고 합법적인 경로를 만들어야 합니다. AI가 전체 게임을 “포팅”한다는 아이디어는 흥미롭고 우려스럽습니다. 개발자들이 어떻게 혁신과 책임 사이의 균형을 맞추는지 보는 것은 흥미로울 것입니다. 반응성이 뛰어난 메커니즘으로 원활한 게임 플레이를 원한다면 실제 Counter-Strike가 여전히 최선의 선택입니다. 신경망 플레이 Dust II를 보는 것은 흥미롭지만 결함이 있습니다. AI 기술의 최첨단이 어떤 모습일지 보여줍니다. 원하는 경우 GitHub에서 이 프로젝트를 실행할 수 있습니다.
이미지 크레딧: CS2
Source: Counter-Strike Global Offensive 리로디드: 신경망을 통해 생생하게 구현된 Dust II