용서 자비 그리고 망각

 

 실험 경제학이 발혀낸 사실중에 하나는 협력과 배신이 있는 소셜 게임에서 가장 최선의 전략은 눈눈이이 라는 거다. 눈에는 눈 이에는 이라는 전략으로 협력에는 협력으로 대응하고 배신에는 배신으로 대응하는게 안정된 승률을 얻을 수 있다는 거다. 여기까지는 실험의 이야기고 현실에서는 가끔식 배신에 대해서도 랜덤하게 용서를 해주는 원칙을 추가하는게 더 최적 전략이라고 한다. 왜 그럴까.

 내생각에는 인간은 긍정적인 것으로 얻어지는 효용보다 부정적인 것으로 부터 감소하는 효용이 더 크기 때문이 아닌가 싶다. 그래서 배신에 대해서 더 엄격하게 징벌을 하고자 하는 행태를 보일수밖에 없다. 따라서 최적화를 위해서는 부정적인 데이타를 일정확률로 삭제를 하는 망각이라는 개념이 필요하다. 사실 용서라는 것도 내가 고통을 감수하면서 하는게 아니라 배신으로 인한 부정적인 감정이 여러 요인에 의해 어느정도 누그려져서 하는 거에 가까우니 말이다. 자비라는 것도 승자로써 피해를 별로 입지 않았을때 할수 있는 거다. 

 학습 조직을 만들때도 이와 비슷한 원칙이 제시된다. 학습 조직에 대해서 간단히 설명을 하면 기본적인 원리는 조직이 시행착오를 통해서 지능을 가지고 문제를 해결해 나가 것이다. 문제는 조직 내에 있는 인간이다. 인간은 부정적인 요소으로 부터 감소하는 효용이 더 크기 때문에 컴터와 달리 그냥 진행을 하면 결국 복지 부동하게 된다. 실패할때도 성공할때도 있겠지만 시행횟수가 늘어날수록 효용은 감소해 나가고 어느 시점부터는 멘탈이 버티지 못하기 때문이다. 이 때문에 피드백이 중요한 표준 모형과 달리 학습 조직에서는 일정 확률로 평가를 유보하거나 실패를 인사에 반영을 안하는 등에 전략을 쓴다. 로마가 카르타고와 달리 어느정도 선에서는 패장을 다시 기용하는 전략을 쓴것도 이 때문이 아닐까 싶다. 전쟁에서는 승부수를 던지는 지더라도 뛰어 들어야 할때가 있는데 너무 고지 곧대로 처벌만 하면 결국엔 모두가 공뭔마냥 복지 부동하게 되기 때문이다.  

 근데 문제는 가만 놓아두면 이 망각이라는 녀석은 긍정적인 데이타 부정적인 데이터 가리지 않고 일정확률로 아무거나 지워 덴다. 따라서 부정적인 기억을 오히려 긍정적인 기억으로 바꾸는 기억 조작이라든지 성공의 경험 같은걸 과장해서 기록해 둔다든지 이러한 보정이 필요한거 같다. 

 그건 그렇고 밥먹고 배부르니까 문득 드립이 생각났다. 게임 엔진 드립인데,

 세계란 인지하고 있을때 비로서 드러나는 시뮬레이션일 뿐이다. 다만 나의 시뮬레이션은 아직이다. 따라서 나는 나와 세계와 언리얼간의 유니티를 도모하는 게임메이커로써 고도를 기다린다. 

 앞에 말이 기니까 축약하면

 나는 나와 세계와 언리얼 간의 유니티를 도모하는 게임메이커이며 고도를 기다리는자다.

 일은 안하고 이런 드립이나 생각하면서 히죽 히죽 웃고 있다. 

 플레이어 부터 만들고 그 다음에 에너미에게도 적용을 해야 겠다. 

 이건 타일을 제한을 하는게 아니니까 거리제한을 둘 필요가 있을듯 싶다. 대충 24 정도는 되는 듯 싶다. 만약 앞쪽으로 더 길게 만든다면 30는 되야 되지 않을까 싶다. 이건 화면 길이랑 좀 상관있는데 화면에 나오지도 않았는데 사정거리에 걸리면 억울하기 때문이다. 아니면 그냥 24로 해도 될듯 싶다. 정면 돌파할때 간격을 좁히고 니가와를 하면 체이스를 통해 이점을 볼수 있기 때문이다. 

 일단 더블 에어리어 크기 자체는 49로 24.5이다. 그럼 그냥 24.5로 하면 문제가 발생하지 않을듯 싶다. 문제는 레인지의 경우에는 근접보다 한칸 정도 멀리 있는 적을 타격하는게 가능하다. 이동후 공격이 가능하기 때문이다. 따라서 그냥 32로 해 놓아도 별 상관이 없을려나 싶긴 하다. 원거리의 경우에는 근접보다 좋기 때문에 장애물을 이용해서 급습하는게 좋은듯 싶다. 이게 근접이든 원거리든 이동력 차이가 아직은 없기 때문이다. 근접의 경우에는 최소 한 두번은 버틸수 있도록 채력을 8이나 9로 해 두어야 하는지 모르겠다. 기본은 8로 해두면 될듯 싶다. 떨어지는 애는 7로 해두고 말이다. 체력 1업을 하면 고작 1올랐을 뿐인데 3방까지도 버틸수 있을꺼다. 적의 경우에는 8에서 9사이에 랜덤하게 나오게 하면 될듯 싶다. 

 버그가 있다. 플레이어는 적용이 되는데 에너미쪽이 반영이 안된다. 일단 이 버그부터 잡고 마크드 개념을 추가해야 겠다. 나중에 부쉬라는 개념을 추가할껀데 홀로그램 비슷한걸로 통과는 되는데 안에는 누가 있는지 육안으로 잡히지 않는 거다. 물론 플레이어의 경우에 에너미가 여기 숨어 있더라도 여러 지표들을 던져보면 쉽게 알수 있다. 지금 총은 관통이 안되게 해놯기 때문이다. 

 왜 이런 현상이 발생하는지 추리 모드로 들어가야 겠다. 나는 셜록이다. 우웅 우우웅 우잉.

 아 글고 인간의 의사결정을 돕는 시스템을 만드는 것이 인공지능을 만드는데 도움이 된다는 아이디어는 경영지원 시스템에서 아이디어를 얻은거다. 컴퓨터 공학이 발전함에 따라 과학쪽에 전문가시스템으로 그치는 것이 아니라 경영에서도 데이터를 분석해서 적절한 정보를 산출해 내어 단순히 직관에 의존하던 인간의 제한된 합리성을 보완을 할수 있기 해줄수 있게 되었다. 

 학부때 비지니스 매거진에서 얼핏 지나가면서 본걸로는 확률이나 트리 등등으로 시각화 하여 정보를 제공해 주는듯 싶었다. 물론 인공지능에 응용할때는 구지 시각화를 할 필요가 없다. 단 이때 주의 해야 할점은 정보를 단순히 나열하는게 아니라 어느정도 층위를 만들어 주어서 제시를 해야 한다는 거다. 다음 단계로 넘어가지 않는다면 은닉을 해주고 말이다. 인간의 두뇌는 한번에 많은 정보를 처리 하지 못한다. 소수의 정보를 비교해가며 순차적으로 해석해 나가기 때문이다.

 그리고 데이터의 처리는 인간의 특성 즉 애매함도 판단의 근거로 삼을 수 있다는 것도 고려할 필요가 있다. 시각화 할때 대충 중간색같은 걸로 표현해 줄수 있다. 인간은 콩떡을 찰떡처럼 알아먹는다. 이를 수학에서는 퍼지 논리라고 하는데 물론 지원 시스템이 아니라 인공지능으로 적용할때는 결국 트루 펄스로 바꿔 주어야 한다. 

 요세 인공지능에 추가 공부가 필요한듯 싶어서 인공 신경망을 보고 있는데 파이어 투게더 와이어 투게더를 설명하더라. 함께 반응하는 것을 상위의 층위로 묶는다는 개념이라고 한다. 이것도 어디에 써먹을수 있을지 고민을 해봐야 겟다. 인공 신경망쪽은 동물행동학의 떼지능이나 조직행동학의 학습조직의 원리와 유사한듯 싶다. 먼가 조직이나 집단이 지능을 가지는거 말이다. 

 먼 망령이 들었는지 static으로 해놯더라.

 아 그 근접이 옆에 있으면 공격을 못하는 것은 빼야 겠다. 물리기를 없앴기 때문에 딱히 유의미한 전술적 차이는 없는듯 싶다. 

 소소한 버그를 없애고 있다. 근데 왜 유니티 백업이 갑자기 안되는지 모르겠다. 무료 버전은 백업 지원을 거두기로 했나?

 아직은 전 범위에서 마크드되게 해야 겠다. 

 출시를 늦게 하더라고 일러는 내가 다 그려야 겠다. 이게 다키스트 던전 스타일로 일러를 그리는 외주를 찾기가 너무 어렵다. 돈도 없고 말이다. 

 엑티브 플레이어와 에너미 리시트와 그냥 플레이어와 에너미 리스트 있었는데 실수를 할 여지가 있어서 플레이어 리스트와 에너미 리스트를 분리를 했다. 

  집중이 안될때는 그냥 게임을 하거나 해야지 생각없이 코드를 이것저것 만지다가 망가져서 3시간전거를 다시 불러왔다.