저비용 AI Ataraxos, Stratego 세계 챔피언 격파

카네기멜론대, MIT, NYU, 스탠퍼드대 연구진이 세계 랭킹 1위 Stratego 플레이어 Pim Niemeijer를 꺾은 AI Ataraxos를 개발했다. 20번의 온라인 대결에서 AI는 15승 4무 1패를 기록하며, 숨겨진 정보와 장기적인 시간 척도로 DeepMind의 DeepNash를 막아섰던 불완전 정보 게임의 난제를 돌파했다.

기술적 접근과 효율성

DeepNash는 학습에 1,024개의 전용 칩과 약 300만~450만 달러가 필요했지만, Ataraxos는 16개의 GPU로 1주간, belief model용으로 4개의 GPU를 4일간 사용했다. 연구진은 다음과 같은 방식으로 효율성을 달성했다.

• 표준 그래픽 카드에서 초당 수백만 번의 수를 실행하는 맞춤형 시뮬레이터 사용
• 상대방의 말 위치를 예측하는 belief model 신경망 구현을 통해 10^33가지 가능한 배치 전체를 탐색하는 대신 타당한 보드 상태를 샘플링
• 숨겨진 정보 기반 자가 대결에서 흔한 진동을 피하기 위해 학습 초기에는 공격적으로, 후반에는 보수적으로 전략 조정

게임 플레이와 시사점

Ataraxos는 인간 플레이어에게서 나타나는 감정적 변동 없이 낮은 확률의 상황에서도 침착하고 체계적인 플레이로 복귀했다. 이 AI의 전략은 이미 인간 메타게임에 영향을 미쳐, 깃발을 두 개의 폭탄 뒤 모서리에 숨기는 등 비전통적인 배치를 채택하는 플레이어가 늘고 있다. 연구진은 이러한 숨겨진 정보 처리 및 장기 계획 기술이 협상이나 워게임과 같은 실제 시나리오로 확장될 수 있다고 제안하지만, 현재 모델은 해석 가능성이 부족하다고 지적했다.