Space Zero에서 재미있는 실험을 하나 하고 있습니다
Space Zero에서 재미있는 실험을 하나 하고 있습니다.
최근에 Space Zero에서 돌아다니는 AI 에이전트를 만들고 있습니다. 자율적으로 사고하고 행동하는 에이전트인데요. LLM + 강화학습으로 사람 플레이어와 차이가 없는 에이전트를 만들고 있습니다.
명령을 통해 주변 사물을 인식하고 걸어 다닙니다. 현실과 비슷한 지형을 만들어서 물리 상호작용을 하고요. 가능성이 무한한 실험입니다.
사실상 피지컬 AI로의 확장도 가능합니다. Space Zero의 특징이 AI를 사용해서 온갖 3D 모델을 생성해 내는 오픈월드인 만큼 현실세계의 복잡성을 시뮬레이션하기 적당합니다. AI 모델이 자동으로 라벨링 된 여러 3D 모델과 상호작용해 실제 목표를 세우고 실행한다면 이는 곧 피지컬 AI로의 확장을 의미하죠. 가상공간에서의 학습이 실제 세상에서의 학습과 이어지는 겁니다.
저는 LLM AI의 시대가 거의 결판 났다고 봅니다. 이제 전기와 같이 필수품이 되었습니다. 앞으로는 특정 목적에 최적화된 LLM AI 시대가 열리고 있고요. 그 이후로는 로보틱스의 시대가 올거라 예상합니다.
결국 실제 세상을 이해하는 AI가 필요합니다. 이와같은 기초 작업을 Space Zero에서 먼저 해두려고 합니다. 테슬라봇 같은 휴머노이드 로봇이 보급화되면 가상공간에서 상호작용하던 로봇을 그대로 마이그레이션 하는 시대가 상상됩니다.
기술적 분리 -> 오픈소스 정책
확장성을 위해 Python으로 개발했습니다. 물리 시뮬레이션은 여러 라이브러리를 고려한 결과 PyBullet을 선택했습니다. LLM으로 페르소나 및 행동을 지정하고 강화학습으로 구체적인 행동을 수행한다면 사람과 다르지 않은 움직임을 구사할 수 있습니다.
추가로, 최근에 구현한 Rust 게임서버 덕분에 개발 병목을 해결할 수 있었습니다. 서버가 분리되어 있어서 다른 클라이언트에서도 인증만 가능하다면 언제든지 플레이어를 띄울 수 있습니다. 기술적 장벽을 해결한 덕에 에이전트와 같은 외부 요소도 추가하기 수월해졌고요.
각 언어의 장단점을 파악해 프로덕트에 녹여내고 있습니다. 독립적으로 기능하면서도 프로젝트가 분리되어 있어 향후 오픈소스 전략에도 유리합니다.