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논문 상세정보

유전알고리즘을 이용한 학습형 AI 게임 개발에 관한 연구

A Study on Development of Learning Type AI Game using Genetic Algorithms

초록

최근 알파고로 인해 인공지능의 인기가 급부상하고 있고 '머신러닝'의 가능성과 위상을 널리 알려 컴퓨터 및 여러 분야에서 연구단계를 넘어 실용화, 상업화 될 가능성을 확인 시켜주었다. 본 연구는 전망 있는 인공지능산업에 발맞춰 비록 '알파고' 같은 고성능 완벽한 인공지능이 아니지만 랜덤 상태의 초기에서 한 최적의 해를 찾기 위한 도구로서, 유전알고리즘(genetic algorithms)을 사용하여 목표 값에는 최대한 수렴하도록 하는 학습형 AI 게임을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 게임은 향후 각각의 다양한 개성을 가진 양산형 인공지능 게임개발에 응용되리가 사료된다.

본문요약 

문제 정의
  • 랜덤한 상황을 대상으로 고정된 상황을 이용해 학습하므로 학습된 결과가 랜덤한 상황에는 100% 알맞게 적용되기가 어렵지만, 본 연구에서는 완벽한 학습모델보다는 다양한 학습모델을 많이 획득하여 개성 있는 인공지능들을 양산하는 것을 목표로 한다.

    즉 사람들이 시험을 보기 위해 기출 문제를 푸는 것과 공연을 앞두고 하는 ‘리허설’이라고 볼 수 있다. 랜덤한 상황을 대상으로 고정된 상황을 이용해 학습하므로 학습된 결과가 랜덤한 상황에는 100% 알맞게 적용되기가 어렵지만, 본 연구에서는 완벽한 학습모델보다는 다양한 학습모델을 많이 획득하여 개성 있는 인공지능들을 양산하는 것을 목표로 한다.

  • 본 논문에서는 유전알고리즘 기반의 학습형 인공지능을 이용한 게임을 제안하였다.

    본 논문에서는 유전알고리즘 기반의 학습형 인공지능을 이용한 게임을 제안하였다. 본 연구는 유전알고리즘을 사용하여 진화와 학습을 통한 가중치 값을 입력 받아 그것을 바탕으로 ‘학습지’라는 개념을 통해 수많은 진화와 학습 끝에 최종적으로 최대 목표 값에 수렴은 되지만 생물의 진화를 모방한 유전알고리즘을 이용하였기 때문에 다양한 종류의 개성 있는 인공지능 프로그램을 양산 할 수 있으며, 인공지능의 가능성을 적나라하게 보여주었다.

  • 본 연구는 성장하는 인공지능산업에 발맞춰 유전알고리즘(genetic algorithms)을 사용하여 목표 값에는 최대한 수렴하도록 하는 학습형 AI 게임을 개발한다.

    인공지능은 항상 화제의 중심에 있었고 ‘머신러닝’의 우수성과 컴퓨터 시각 등의 분야에서 연구단계를 넘어서 실용화, 상업화 될 수 있는 가능성을 보이고 있다. 본 연구는 성장하는 인공지능산업에 발맞춰 유전알고리즘(genetic algorithms)을 사용하여 목표 값에는 최대한 수렴하도록 하는 학습형 AI 게임을 개발한다.

  • 본 연구는 일반 PC에서 최소한의 연산으로 적당한 수준의 AI 유전해를 얻기 위해 은닉층을 사용하지 않음으로써 계산의 복잡성을 줄였고 입력에서 출력으로 바로 값을 계산하여 전달한다.

    본 연구는 일반 PC에서 최소한의 연산으로 적당한 수준의 AI 유전해를 얻기 위해 은닉층을 사용하지 않음으로써 계산의 복잡성을 줄였고 입력에서 출력으로 바로 값을 계산하여 전달한다.

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