사용자 컴퓨터의 CPU와 GPU를 길들여 머신러닝 기능으로 소프트웨어를 강화하는 윈도우 ML의 잠재력은 크다. GDC 2018에서 마이크로소프트는 윈도우 ML을 비디오 게임에 적용할 수 있다고 설명하고, 새로운 툴인 다이렉트ML을 소개했다. 다이렉트ML은 윈도우ML을 사용하는 게임에 GPU 하드웨어 가속 기능을 제공한다.
유행하는 기술 용어가 잔뜩 들어간 이 설명의 진짜 의미는 무엇일까? 머신러닝이 게임을 좀 더 보기 좋게, 그리고 사용자 개인의 플레이 방식에 좀 더 잘 적응하도록 만들 수 있다는 것이다.
마이크로소프트는 “심층신경망(Deep Neural Network, DNN) 모델은 작은 이미지를 확대할 때 각 픽셀에 가장 알맞은 색상을 결정하는 법을 배울 수 있다”라며, 엔비디아의 머신러닝을 이용한 이미지 업샘플링을 예로 제시했다. 또 “게임을 할 때 사물이 멀리서는 괜찮아 보였는데, 막상 가까이서 보면 벽이나 상자 뒤에 숨겨진 물체가 뭉툭하거나 흐릿하게 보이는 경험이 있을 것이다. 다이렉트ML을 이용하면 더 이상 이런 경험을 없을 것이다”라고 강조했다.
머신러닝으로 게임을 개선하는 것은 근접 비주얼 효과를 향상하는 것만이 아니다. 개발자는 윈도우 MK과 다이렉트 ML 툴을 사용해 사용자의 게임 취향에 맞도록 게임 경험에 적응시킬 수 있다.
마이크로소프트는 “만약 DNN 모델을 특정 게이머의 방식에 맞춰 훈련시키면, 머신러닝은 게임 난이도부터 플레이어가 선호하는 아바타 모습까지 모든 것을 조정해 게임이나 게임 환경을 개선할 수 있다. DNN 모델은 게임을 플레이하는 동안 난이도를 조정하거나 맞춤형 콘텐츠를 추가해 게임의 재미를 더하도록 훈련할 수 있다. 만약 NPC 동료가 중요하다면, DNN은 NPC를 좀 더 똑똑하게 만들고 게임 내의 행위를 실시간으로 이해해 이에 맞춰 움직이도록 할 수 있다. 이런 식으로 게임이 플레이어를 학습하고 플레이어에 맞춰 변신할 수 있다면, 재미를 극대화하고 게임이 좀더 플레이어를 반영하도록 할 수 있다”고 설명했다.
최소한 이론적으로는 매우 흥미롭지만, 마이크로소프트의 새로운 툴이 실제로 사용되는지 확인이 필요하다.
개발자의 관점에서 머신러닝은 워크플로우를 단순화하는 데도 이용할 수 있다. 엔비디아는 최근 게임 개발사 레미디(Remedy)와 손 잡고 퀀텀 브레이크(Quantum Break)의 안면 애니메이션 생성을 지원했다. 안면 애니메이션은 많은 시간과 수고가 드는 작업이지만, 엔비디아의 머신러닝 솔루션을 배우의 음성과 얼굴으로 학습시킨 후에는 대화의 맥락만 듣고도 자동으로 안면 애니메이션을 생성해 작업을 80% 이상 단순화했다. 레미디의 그래픽 아티스트는 마무리 작업에만 중점을 두면 될 정도였다.
마이크로소프트는 새로운 머신러닝 툴에 대한 좀 더 심층적인 기술 소개를 다이렉트X 블로그에 게시할 예정이며, 엔비디아와 협력해 GDC 2018에서 “인공지능을 사용해 게임 향상하기”란 주제로 2개 세션을 진행할 예정이다. 또한 유니티(Unity)와 손 잡고 유니티 엔진의 머신러닝 에이전트 프레임워크를 제공한다.
마이크로소프트의 윈도우용 PIX 툴을 이용하면 개발자는 윈도우 ML과 다이렉트ML을 바로 이용해 볼 수 있는데, 윈도우 인사이더 프로그램에 가입해야 한다. 공식적인 지원은 올해 하반기에 발표될 예정이다. editor@itworld.co.kr