게임으로 인공지능 학습

Dstl은 최근 인공 지능(AI)에 관한 MSC2(Machine Speed ​​Command and Control) 프로젝트에서 진행한 2일간의 워크숍에 참여했습니다.

혁신적인 워크숍은 MSC2 파트너 중 하나인 Cambridge Consultants가 운영했습니다. 이 광범위한 팀 전체에서 AI의 기회와 과제에 대한 공통의 이해를 구축하려는 목표로 여러 업계 참가자를 결합했습니다.

이러한 공유된 이해의 대부분은 실습을 통해 탐구되었으며 상용 게임 기술이 주제로 사용되었습니다. 그들은 게임을 통해 명령 및 제어(C2)에 대한 프로젝트의 새로운 AI 접근 방식을 선보였습니다.

참가자들은 워크숍의 일환으로 사진을 통해 바나나의 익은 정도를 분류하는 간단한 AI 도구인 '바나나 분류기'를 만들었습니다.

MSC2 프로젝트는 C2를 개선하고 변화시키는 방법을 보여주기 위해 노력하고 있습니다. 이는 적보다 더 빠르게 준비하고 적응할 수 있는 더 빠르고 더 나은 C2 활동을 제공하는 것을 목표로 하여 이를 달성합니다.

초점은 HAC(Human Agent Collective)의 활성화 맥락에서 실현된 C2에 AI를 적용하는 데 광범위하게 맞춰져 있습니다. 이 C2 HAC는 공유된 디지털 아티팩트를 기반으로 인간의 통찰력과 기계 속도 에이전트를 결합합니다.

이번 워크숍은 C2 영역에 적용된 AI에 대한 집단적 이해를 높이는 것뿐만 아니라 스타크래프트 II와 같은 상용 게임도 검토하기 위해 마련되었습니다.

학계와 업계에서 AI 연구에 광범위하게 활용되는 상용 게임입니다. AI 연구를 지원하는 데 사용할 수 있는 프로그래밍 인터페이스가 있고 강력한 e스포츠 커뮤니티도 있습니다. 이는 인간이 생성한 대량의 데이터와 전문 지식이 존재한다는 것을 의미합니다.

StarCraft II는 2019년에 Deepmind의 AlphaStar AI가 대다수의 프로 인간 플레이어를 이길 수 있었다는 소식을 전했습니다. 체스나 바둑과 같은 이전 게임 AI 이정표보다 훨씬 더 어려운 작업입니다.

MSC2 프로젝트는 StarCraft II를 사용하여 군사 C2와 유사한 문제를 지원하기 위한 게임 AI의 잠재력을 조사하고 있습니다.

또한 StarCraft II 관련 작업은 Dstl의 여러 국제 연구 협력에 계획되어 다국적 맥락에서 C2를 지원하기 위해 AI를 사용하는 방법을 모색하고 있습니다.

MSC2에 대한 Dstl의 기술 권한을 갖고 있는 Stephen Helsdon 박사는 다음과 같이 말했습니다.

“MSC2 프로젝트는 현재 약 2년 동안 진행되었습니다. 이러한 작업 계열은 Starcraft II와 같은 게임의 AI를 군사 C2와 같은 문제와 연관시킬 수 있음을 보여주었습니다. 이러한 게임을 통해 우리는 불완전하고 불확실한 정보를 기반으로 적대적인 시나리오를 조사할 수 있습니다.

“우리의 AI를 통해 사용자는 전투 공간에 대한 불완전한 데이터를 기반으로 적군의 위치와 유형을 실시간으로 예측할 수 있으며 전쟁의 안개 속에서 빛을 비출 수 있습니다. AI가 어떻게 예측을 내는지 설명함으로써 사용자가 AI의 생각을 이해할 수 있도록 함으로써 인간과 AI 사이의 신뢰가 한 단계 더 높아집니다.

“앞으로 이 게임 중심 연구는 실시간 인간 AI 상호 작용의 측면을 더 잘 설명하는 데 초점을 맞춰 계속될 것입니다. 또한 관찰된 행동을 기반으로 전략을 추론하는 방법도 살펴보겠습니다. 워크숍 자체에서 우리가 후속 조치를 취할 많은 흥미로운 기술적 질문이 생성되었습니다.”

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