도서 소개

게임, 더 이상 놀이가 아닌 과학이다! 딥러닝과 강화 학습 기법이 등장하면서 게임 분야 역시 급격히 발전하고 새로운 기술이 계속 나오고 있다. 알파고처럼 인공지능이 플레이어의 역할을 하는 한편, 유전 알고리즘을 적용시켜 한층 더 복잡하고 흥미로운 게임을 만들기도 한다.

이 책은 과학적 관점에서 게임이 가진 의미를 정의하고, 게임 속에서 인공지능이 어떤 역할을 하는지, 게임 알고리즘에는 무엇이 있는지 개괄적으로 설명한다. 게다가 대표적인 게임을 중심으로 죄수의 딜레마, 내시 균형 등 게임 이론도 설명하고 있어서 게임 기획/개발에 필요한 기반 지식을 얻어갈 수 있다.

  출판사 리뷰

게임을 흥미롭게 만드는 인공지능 기술과 그 역할을 알아보자!

게임 속 인공지능의 가치는 인간과 대결해서 승리하는 데 있는 것이 아니라, 플레이어가 더욱 더 재미있게 게임을 즐길 수 있는 환경을 조성하는 데 있다. 그래서 체스나 바둑 같은 보드 게임부터 디지털 게임까지 인공지능이 다양하게 활용되어 왔으며, 게임 인공지능이 이만큼 성장하기까지 연구가 꾸준하게 이루어졌다.

이 책은 이러한 연구를 바탕으로 밝혀진 각 게임에 특화된 기술이나 이론을 가볍게 훑어본다. 인공지능이 인간과 대전해 온 역사, 게임 환경을 극적으로 만드는 인공지능 알고리즘, 게임을 플레이하는 인공지능 등 그동안 인공지능이 게임에 어떻게 적용되었는지, 무슨 역할을 하는지, 구체적인 기법에는 무엇이 있는지를 담았다.

또한, 게임을 플레이하는 인간의 사고에 관한 연구(인지과학적 연구)도 설명하는데, 플레이어의 행위가 다른 플레이어에게 영향을 미치는 전략적 상황에서 어떤 의사 결정을 내리는 것이 이득일지 연구한 결과도 살펴보자.

  작가 소개

지은이 : 이토 타케시
1988년 홋카이도대학 문학부 행동과학과 졸업 | 1994년 나고야대학 대학원 박사 후기 과정 수료(정보공학전공 공학박사) | 1994년 전기통신 대학 조수 | 2007년 전기통신대학 조교

지은이 : 호키 구니히토
1998년 도호쿠대학 이학부 화학계 졸업 | 2003년 도호쿠대학 대학원 박사후기 과정수료(화학전공) | 2003년 토론토대학 박사연구원 | 2006년 도호쿠대학연구지원자 | 2007년 도호쿠대학 조교 | 2010년 전기통신대학 특임조교 | 2015년 전기통신대학 준교수

지은이 : 미야케 요이치로
1999년 교토대학 종합인간학부 기초과학과 졸업 | 2001년 오사카대학 대학원 수사과정 수료(물리학전공) | 2004년 도쿄대학 대학원 박사과정 학점취득 만기퇴학(전기공학전공) | 2004년 주식회사 프롬 소프트웨어 | 2011년 주식회사 스퀘어 에닉스

  목차

1부 게임 정보학 개요
1장 게임이란
1.1 게임 정의
1.2 게임의 정보학적 분류

2장 게임 정보학 기초
2.1 게임과 문제 해결
2.2 게임 정보학의 역사

3장 게임 AI와 인지 연구
3.1 게임 AI와 알고리즘
3.2 게임과 인지 과학

2부 게임 정보학 알고리즘
4장 최단 경로 탐색과 비용 함수: 15 퍼즐
4.1 15 퍼즐
4.2 15 퍼즐의 그래프 탐색
4.3 A* 알고리즘
4.4 문제를 완화해서 h 비용을 설계하는 방법

5장 게임 이론의 기초 지식: 죄수의 딜레마, 가위바위보, 틱택토
5.1 전략형 게임과 전략의 우열
5.2 내시 균형과 혼합 확대
5.3 2인 제로섬 게임의 균형점과 미니맥스 정리
5.4 전개형 게임
5.5 전개형 게임의 전략과 역진귀납법

6장 미니맥스 게임 트리와 탐색: 틱택토, 오셀로, 체스, 일본 장기
6.1 미니맥스 게임 트리
6.2 미니맥스 게임 트리의 깊이 우선 탐색
6.3 미니맥스 게임 트리의 αβ 탐색
6.4 AND/OR 트리와 증명 개수
6.5 미니맥스 게임 트리의 그래프 탐색
6.6 휴리스틱 미니맥스 탐색

7장 몬테카를로법을 이용한 강화 학습: 블랙잭
7.1 강화 학습 개요
7.2 블랙잭과 기본 규칙
7.3 게임 상황, 행동 및 보수의 표현
7.4 몬테카를로법을 이용한 정책 평가
7.5 정책 개선

3부 디지털 게임에 게임 정보학 응용
8장 게임 AI: 액션 게임과 보드 게임 비교
8.1 디지털 게임의 원리
8.2 보드 게임과 디지털 게임의 AI 차이
8.3 지식 표현, 세계 표현
8.4 게임 표현
8.5 캐릭터 행동 표현
8.6 디지털 게임 AI의 전모

9장 캐릭터 AI
9.1 에이전트 아키텍처
9.2 센서 모듈
9.3 지식 생성 모듈
9.4 의사 결정 모듈
9.5 이펙터와 운동 생성 모듈
9.6 기억과 인포메이션 플로
9.7 기억 형태
9.8 블랙 보드 아키텍처

10장 게임 AI의 지식 표현과 의사 결정 알고리즘
10.1 지식 표현
10.2 여덟 가지 의사 결정 알고리즘

11장 내비게이션 AI
11.1 내비게이션 메시와 웨이포인트
11.2 데이크스트라 탐색법과 A* 경로 탐색
11.3 지형 해석
11.4 전술 위치 검색
11.5 영향맵
11.6 사회적 공간

12장 학습 및 진화 알고리즘 응용
12.1 통계 기반 학습
12.2 신경망 238
12.3 유전 알고리즘 239
12.4 게임 진화 알고리즘
12.5 강화 학습
12.6 플레이어의 데이터로 학습

  회원리뷰