DeepMind의 래더 연구

DeepMind의 스타크래프트 II 에이전트 실험 버전인 AlphaStar가 그간 꾸준히 지속되어온 AI 연구의 일환으로 래더에서 몇 가지 게임 플레이에 도전할 예정입니다.

AlphaStar와 대결해 DeepMind의 연구에 도움을 보태고 싶으시다면, 게임 내 팝업창에서 “참여” 버튼을 선택해 게임에 참가하실 수 있습니다. 1대 1 메뉴에서 “DeepMind 참여” 버튼을 사용해 언제든 참여 선택을 변경할 수 있습니다.

DeepMind에서는 과학적인 테스트 목적으로 시합에 AlphaStar를 익명으로 출전시켜 시스템의 성능을 벤치마킹하고자 합니다. 이는 스타크래프트 커뮤니티에서 AlphaStar가 어떤 경기에 나갈지 모르게 된다는 말인데, 이렇게 함으로써 모든 게임을 같은 조건 아래 플레이하고 사람과 동등한 게임플레이를 보장하고자 하는 것입니다. AlphaStar는 프로 선수들과 상의하여 규정한 몇 가지 기본적인 제약 사항이 적용된 상태로 게임에 임합니다. AlphaStar를 상대로 이기거나 지더라도 여러분의 MMR에는 평소와 똑같은 영향이 미칩니다

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질문. AlphaStar가 Battle.net에서 게임을 할 수 있는 이유는 무엇인가요?
답변. DeepMind의 스타크래프트 II 시스템 실험 버전인 AlphaStar가 머지않아 Battle.net에서 적은 횟수의 게임에 도전할 예정입니다. 기간 한정으로 진행되는 이 프로젝트는 꾸준히 계속되어온 인공지능(AI)에 대한 과학 연구의 일환입니다. 저희는 커뮤니티 여러분께 연구에 이바지할 기회를 드리게 되어 매우 기쁘게 생각하고 있습니다. 몇 회의 블라인드 시험판 게임에서 AlphaStar와 플레이어들이 대결함으로써 DeepMind에서 에이전트를 벤치마킹할 수 있도록 돕게 됩니다.

질문. AlphaStar는 스타크래프트 II의 어느 버전을 플레이하나요?
답변. AlphaStar는 스타크래프트 II의 최신 버전을 플레이하며 이용 가능한 모든 1대1 래더 맵에서 테란, 저그와 프로토스로 게임에 출전합니다.

질문. AlphaStar가 익명으로 게임을 하는 이유는 무엇인가요?
답변. DeepMind의 현재 주요 관심사는 AlphaStar가 사람과 비슷한 수준으로 게임플레이 성능을 보일 수 있는지 평가하는 것입니다. 즉 평소에 쓰는 것과 같이 여러 가지 전략을 다양하게 섞어 구사하는 플레이어를 만나야 합니다. 그래야만 AlphaStar가 익명으로 플레이해야 잘 조정된 형태로 테스트를 진행하고, 실험 버전의 게임플레이가 최대한 보통 1대1 래더 시합과 가깝게 만들 수 있습니다. 또한 시합을 할 때마다 모든 게임을 똑같은 조건에서 하도록 보장하는 데에도 도움이 됩니다. 테스트 기간이 끝나면 DeepMind에서 AlphaStar가 출전한 시합의 리플레이 영상을 스타크래프트 커뮤니티에 공개할 예정입니다.

질문. 어떻게 하면 AlphaStar와 맞대결할 수 있나요?
답변. AlphaStar는 래더의 플레이어들을 상대로 시합에 익명으로 임하게 됩니다. 플레이어와 AlphaStar는 일반적인 대전 상대 찾기 규칙에 따라 상대로 맺어집니다.

질문. AlphaStar는 몇 가지 버전이 나오나요?
답변. DeepMind에서는 다양한 전략을 구사할 수 있는 AlphaStar의 여러 가지 실험 버전을 사용하여 성능을 벤치마킹할 계획입니다. 이렇게 해서 정해진 테스트 기간 중 가급적 광범위한 결과 집합을 수집하려고 합니다.

질문. 제가 AlphaStar와 대전 상대로 경쟁할 확률은 얼마나 되나요?
답변. 래더에서의 대전 상대 결정 방식은 평상시와 같은 대전 상대 찾기 규칙에 따라 결정되는데, 이것은 AlphaStar가 플레이할 때 온라인에 접속한 플레이어 수에 좌우됩니다. AlphaStar는 과학적인 테스트 목적으로 몇 번의 게임을 플레이하겠지만, 게임의 익명성을 유지하기 위해 정확한 시점이나 횟수는 밝히지 않을 생각입니다.

질문. AlphaStar는 게임을 어떻게 인지하나요?
답변. DeepMind에서는 AlphaStar의 성능을 평가하기 위해 게임을 서로 다른 여러 가지 방식으로 인지하는 다양한 버전의 시스템을 테스트할 예정입니다. 예컨대 몇몇 버전은 카메라 뷰를 사용하여 플레이할 수도 있고, 또 어떤 버전은 API 인터페이스를 통해 게임을 인지할 수도 있습니다. 이런 여러 버전이 어떤 성과를 내는지가 이번 연구 절차를 통해 탐구하고자 하는 주된 의문점 중 하나입니다. AlphaStar의 성능에 적용한 제한 사항이나 한계는 모두 여러 프로게이머와의 논의를 거쳐 결정하였습니다.

질문. AlphaStar는 게임과 어떻게 상호작용을 주고받나요?
답변. AlphaStar에는 분당, 초당 유효 작업 수에 최대 한도를 걸어둔 기본 제공 제한 사항이 적용되어 있습니다. 이러한 최대 한도(에이전트의 피크 APM도 포함)는 지난 1월에 DeepMind가 진행한 데모 게임에서 보여드린 것보다 좀 더 제한 수준을 엄격하게 높였으며 프로 선수들과의 논의를 통해 결정한 대로 적용한 것입니다. 제한 사항을 각기 다르게 하여 AlphaStar의 여러 실험 버전이 어떤 성과를 내는지가 이번 연구 절차를 통해 알아보고자 하는 주된 의문점 중 하나입니다.

질문. AlphaStar는 팀전에도 나가나요? 아니면 1대1 게임만 하나요?
답변. 이번 테스트에서 AlphaStar는 1대1 게임에만 참가합니다.

질문. AlphaStar는 어느 지역에서 플레이하나요?
답변. 현재 AlphaStar의 활동 무대는 유럽으로 정해져 있습니다. .

질문. AlphaStar와 맞대결하면 제 MMR에 영향을 미치나요?
답변. AlphaStar와 만나 이기거나 지면 Battle.net에서 여느 게임을 했을 때와 마찬가지로 MMR에 영향을 미칩니다.

질문. AlphaStar가 경쟁전 래더에서 플레이하면 실력이 좋아질까요? 저와의 게임 내용이 인공지능의 전략을 개선하는 데 이용되는 건가요?
답변. AlphaStar는 래더에서 한 게임 내용을 학습하지 않습니다. DeepMind의 현재 목표는 이러한 시합을 AlphaStar를 교육하는 데 쓰는 것이 아니기 때문입니다. AlphaStar는 지금까지 실제 사람의 경기 모습을 리플레이한 영상과 자체 플레이를 통해 교육을 받았을 뿐, 실제 플레이어와 대전을 통해 교육을 받은 적은 없습니다.

질문. AlphaStar의 다음 행보는 무엇인가요?
답변. AlphaStar가 테스트 시합을 충분히 경험하면 DeepMind의 담당 팀에서 그 결과 데이터를 인공지능에 대한 연구 프로젝트의 자료로 사용할 예정입니다. 결과를 상세하게 기술한 과학 논문을 발표할 계획이며, 앞으로 AlphaStar의 일정도 저희와 함께 고민하고 있습니다. DeepMind에서 AlphaStar에 관해 전할 새로운 소식이 생기면, 커뮤니티에 맨 먼저 알려드리겠습니다.

질문. 버튼을 잘못 눌러서 실수로 참여/미참여 했습니다. 기본 설정을 변경할 수 있나요?
답변. AlphaStar와의 맞대결에 대해 마음이 바뀌었다면, 언제든 대전 화면에서 참여 또는 미참여 선택 후 기본 설정을 변경하면 됩니다.

질문. AlphaStar와 플레이어의 리플레이 자료는 어떻게 사용되나요?
답변. DeepMind에서는 플레이어의 리플레이 영상과 게임 자료를 AlphaStar 시스템의 성능을 평가하고 설명하는 과학 연구 프로젝트 자료로 포함시킬 예정입니다. 특히 리플레이 자료의 경우 AlphaStar의 게임플레이 방식 중 구체적인 부분을 나타내는 데 유용하게 쓰일 것으로 전망됩니다. 자세한 정보를 알아보려면 개인정보 취급방침을 참조하시기 바랍니다.

질문. DeepMind에서 제 개인정보 데이터를 처리하는 방식에 대해 궁금한 점이 있는데, 어디에 문의해야 하나요?
답변. DeepMind에 이메일 replaydataqueries@deepmind.com으로 문의하시면 됩니다.또한 자세한 정보를 알아보려면 개인정보 취급방침을 참조하시기 바랍니다.