AI가 플레이하기 전에, 15만 개의 단어라는 거대한 풀 속에서 자신의 수를 찾아야 하고, 그 후 더 이상 찾지 않아야 합니다.
사람에게 WordChess 랙과 "좋은 단어를 놓으라"는 지시를 주면, 그들이 그렇게 하고 있다는 것을 의식하지 못한 채 문제를 좁혀 갑니다. 컴퓨터는 그러한 직관을 갖지 못합니다. 25×25 보드에서 전체 100개의 타일 풀에 접근할 수 있다면, 거의 모든 148,941 사전의 단어들을 시도할 수 있으며, 각 단어는 수천 개의 합법적인 좌표와 방향에 놓일 수 있습니다. 더 나쁜 것은, 모든 새로운 글자가 이미 보드에 있는 단어와 교차하는 곳에서 실제 단어를 완성해야만 배치에 합법적인 것입니다. 단어 수에 배치 수를, 그리고 그 교차 제약 조건을 곱하면, 어떤 플레이어든, 실리콘이든 아니든, 전체를 열거하고 순위 매길 수 없는 탐색 공간이 됩니다.
이것이 진지한 단어 게임 엔진들이, Quackle을 포함한 오픈소스 참조 구현체들이 사전에 무차별 대입법을 사용하지 않는 이유입니다.4 스티븐 고든의 1994년 GADDAG 구조, 그리고 DAWG 그 전에, 이미 기판 위에 놓인 타일에서 시작해 단어를 바깥쪽으로 확장하는 프로그램을 실행하고 진행 중 교차 여부를 검사함으로써, 불법적인 분기는 점수를 매겨 폐기되기 전에 조기에 제거되도록 한다.1 과제는 "모든 단어를 나열하는 것"이 아니다. "법적으로 가능할 수 있는 수만 빠르게 생성하는 것"이다.
경량화된 생성기조차도 심층적으로 평가할 수 있는 것보다 더 많은 후보 수를 반환하므로, 두 번째 문제는 시간이다. 지금까지 만들어진 가장 강력한 스캐블 프로그램인 브라이언 셰퍼드의 Maven은 정확히 이 문제에 직면했으며 두 단계로 답을 제시했다: 빠른 휴리스틱이 원시 수들을 품질의 대략적인 순서로 정렬하고, 가장 유망한 소수의 후보만 게임을 여러 번 앞으로 시뮬레이션하여 실제로 가장 잘 수행되는 후보를 신중하게 연구한다.2 셰퍼드는 다른 게임에서 이 아이디어의 이름을 빌려, 백게임 이 롤아웃 이라고 부르고 바둑이 플레이아웃이라고 부르는 것을, 그는 시뮬레이션.
WordChess는 더 엄격한 제약 조건, 즉 수당 고정된 탐색 시간 예산이라는 동일한 정신 아래 작동합니다. 예산이 소진되면 AI는 지금까지 찾은 가장 좋은 단어를 확정합니다. 이는 엔지니어들이 후회하는 타협이 아니라, 전체 설계의 핵심입니다. 영원히 생각하는 플레이어는 더 나은 상대가 아니라, 단지 더 느린 상대일 뿐입니다. 시계는 기계가 본능적으로 하는 일을 하도록 강제합니다. 즉, 증명 가능한 최선이 아니라 명확히 좋은 수를 선택하는 것입니다.
사전을 상대의 마음이라 할 수 없습니다. 시계가 상대의 마음입니다.
게임 AI를 더 쉽게 만드는 게으른 방법은 그것을 무작위로 멍청하게 만드는 것입니다. 분명히 보았음에도 불구하고 수를 어설프게 두게 하는 것이죠. 플레이어들은 이를 알아채고 불만을 품습니다. 디자이너 Sid Meier 는 컴퓨터가 플레이어보다 더 잘 협상할 수 있게 하는 Civilization 의 기능을 제거한 것으로 자주 인용됩니다. 왜냐하면 AI 상대 설계에 대한 한 보고서 에서 지적하듯, 그 효과는 "컴퓨터가 치트(부정 행위)를 하고 있기 때문에 이길 수 없다는 느낌을 게이머들에게 남길" 것이기 때문입니다.3 불공정함으로 읽히는 난이도는 게임을 오염시킵니다. 그래서 동적 난이도 조정(Dynamic Difficulty Adjustment)에 관한 연구 문헌 은 AI가 볼 수 있는 것을 조정하는 것이 아니라, AI가 할 수 있는 것 을 조정하는 데 관심을 기울입니다.5
WordChess는 AI에게 숨겨진 정보를 제공함으로써가 아니라, 인간이 인식할 수 있는 축을 따라 네 가지 티어를 조정합니다. 각 티어는 탐색할 수 있는 시간의 길이, 희귀 사전까지 어휘가 도달하는 깊이, 그리고 선호하는 단어 길이 밴드에서 차이가 납니다. 쉬운 상대가 그럴듯하게 약한 단어를 플레이합니다. 실제 존재하는, 합리적인, 짧은, 쓰레기가 아닌 단어들이죠. A 그랜드마스터 는 전체의 난해한 어휘를 갖추고 그것을 파헤칠 시간을 가집니다. 플레이어는 더 나은 어휘력과 더 날카로운 판독처럼 보이는 것에 패배하지만, 그것은 정확히 그것이 무엇이기 때문입니다.
| 티어 | 어휘 범위 | 검색 예산 | 단어 길이 경향 |
|---|---|---|---|
| 쉬움 | 일반적 단어만 | 가장 짧음 | 짧음 |
| 보통 | 일반 + 중간 | 짧음 | 혼합 |
| 어려움 | 넓음 | 길다 | 더 길다 |
| 그랜드마스터 | 완전한 희귀 | 가장 길다 | 무한 |
계산기는 매번 동일한 답을 반환하지만, 상대는 당신을 놀라게 합니다. WordChess는 선택 과정에 의도적인 무작위화 및 모방 방지 단계를 추가하여, 근소한 차이의 수들이 항상 동일한 방식으로 해결되지 않도록 하고 AI가 당신의 마지막 수를 단순히 모방하지 않도록 합니다. 등급별 어휘 상한과 결합된 이 효과는 다양성을 만들어내며, 누군가가 보드 건너편에 앉아 선택을 하고 있다는 느낌을 줍니다. 그중 일부는 당신도 할 수 있었을 선택입니다.
그것이 바로 조용한 예술입니다. 믿을 만한 상대는 강함만큼이나 절제력이 필요합니다: 그저 좋은 단어에 만족하는 것, 점수를 테이블 위에 남겨두는 것, 그리고 이길 수 있는 방식으로 패배하는 것, 즉 노력한 결과로 느껴지는 패배를 허용하는 것입니다. 기계의 가장 어려운 엔지니어링 문제는 거름더미에서 바늘을 찾는 것이었습니다. 가장 미묘한 문제는 언제 검색을 멈출지, 무엇을 알아야 하는지, 그리고 얼마나 억제할지를 배우는 것이었습니다.