Game agent

본 강의는 UC Berkeley의 AI 강의를 참고하여 진행됩니다.

Agent를 AI program으로 이해하면 되겠다.

Classic Moment: May, 1997: Deep Blue vs. Kasparov

IBM의 Deep blue가 세계 챔피언 카스파로프(Kasparov)와의  체스대결에서 승리를 거두었다. 더 자세히 말하자면 1996년 패배 후 더 강력해진 성능향상을 통해 비공식네임 Deeper blue로 돌아와 우승하였다. IBM은 빠른 연산을 위해 Kasparov와의 체스경기만을 위한 칩을 제작하였다. 이는 코드로 작성한 S/W를 이용해 연산할때보다 엄청난 계산능력의 향상을 불러온다.

카스파로프는 Deep blue와의 경기 소감으로 테이블 너머에서 새로운 지능을 느꼈다라 하였다.

[ 카스파로프의 Deep blue와 대전 후기 ]

Game Agent는 일반적으로 전체적인 AI 문제의 난이도에서 가장 쉽다고 볼 수 있다.

게임(보드 / 비디오) < 시물레이션 환경 < 현실세계 문제가 난이도 순이다.

게임은 한정된 세계이며, 룰이 정해져있으며, 상식이나 센스가 필요 없기 때문이다.

현실세계는 예측하지 못한 외부적 상황이 일어나며, 룰이 정해져 있지도 않으며, 많은 상식이나 센스를 필요로 하는 등의 불확실성이 넘쳐나기 때문이다.