정보 대부분이 숨겨진 게임 Stratego, 이제야 AI가 벽을 넘었다

Ataraxos가 역대 최고 Stratego 선수로 꼽히는 Pim Niemeijer를 상대로 15승 1패 4무를 기록함 상대 기물의 정체를 추정하는 별도 신경망인 믿음 모델(belief model) 을 도입해, 가능한 배치 일부를 표본으로 뽑고 수를 미리 탐색할 수 있게 함 1억 6,300만 판의 자기 대국으로 학습했으며, 숨겨진 정보 때문에 학습이 맴도는 문제를 줄이도록 초반에는 전략을 크게 바꾸고 후반에는 조심스럽게 조정함 학습에는 GPU 16개로 일주일, 믿음 모델에는 GPU 4개로 나흘이 추가로 필요했으며, 비용은 수천 달러 수준이었음 같은 접근법은 다른 보드게임과 카드게임에서도 성과를 냈지만, 현재 Ataraxos는 자신이 왜 특정 수를 선택했는지 설명하지 못함 숨겨진 정보가 많은 Stratego의 난도 Deep Blue는 1997년 체스에서 Garry Kasparov를, AlphaGo는 2016년 바둑에서 이세돌을 이겼고 포커 봇도 수년간 프로 선수를 꺾었지만, Stratego에서는 DeepMind조차 최상위 인간 선수를 안정적으로 이기는 AI를 만들지 못했음 Stratego에서는 각 플레이어가 원수부터 스파이까지의 군사 계급 기물과 폭탄, 깃발을 합쳐 40개씩 사용하며, 상대 깃발을 잡으면 승리함 상대 기물의 위치는 보이지만 정체는 숨겨져 있음 두 기물이 전투할 때 정체가 드러나며, 약한 기물은 제거되고 승리한 기물의 정체도 공개됨 포커와 같은 불완전 정보 게임이지만, 숨겨진 정보가 훨씬 많고 이를 알아가는 데 걸리는 시간도 훨씬 김 Texas Hold’em의 숨겨진 카드 2장은 가능한 조합이 1,326개여서 모두 검토할 수 있음 Stratego의 40개 기물 배치는 10³³개를 넘으며, 체스가 보통 40수 정도인 데 비해 한 판이 쉽게 2,000수까지 이어짐 블러핑의 균형도 중요함 약한 기물을 원수처럼 움직여 상대를 물러나게 할 수 있지만, 너무 자주 속이면 위협이 무의미해지고 전혀 속이지 않으면 예측 가능해짐 연구팀은 이런 균형이 2022년 등장한 DeepMind의 DeepNash 같은 기존 AI를 어렵게 했다고 봄 자기 대국과 상대 기물 추정의 결합 Carnegie Mellon, MIT, New York University, Stanford University 연구팀이 개발한 Ataraxos는 DeepNash처럼 자기 자신과 대국하며 학습했고, 총 1억 6,300만 판을 수행함 승리로 이어진 ...