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| The 2K BotPrize라는 이름으로 진행되는 Competition으로써 FPS(First Person Shooter)게임인 Unreal Tournament 2004의 봇(Bot, AI)를 만드는 competition이다. 이 competition의 목적은 대부분의 다른 대부분의 competition과 달리 게임을 가장 잘하는 봇을 만드는 것이 아니라. 사람과 구별할 수 없는 봇을 만드는 것이다. | The 2K BotPrize라는 이름으로 진행되는 Competition으로써 FPS(First Person Shooter)게임인 Unreal Tournament 2004의 봇(Bot, AI)를 만드는 competition이다. 이 competition의 목적은 대부분의 다른 대부분의 competition과 달리 게임을 가장 잘하는 봇을 만드는 것이 아니라. 사람과 구별할 수 없는 봇을 만드는 것이다. | ||
| - | 컴퓨터는 매우 빠르고 정확하게 게임을 할 수 있다. 하지만, 인간은 상대가 자신과 같이 게임을 할때 흥미를 느낀다. 봇은 인간과 같이 개성을 가질 수 있을까? 때로는 놀라거나, 실수하거나, 속임수를 사용하는 등의 개성을 가질 수 있을까? | + | 컴퓨터는 매우 빠르고 정확하게 게임을 할 수 있다. 하지만, 인간은 상대가 단순히 잘하는 것이 아니라, 자신과 유사하게 게임을 할때 흥미를 느낀다. 봇은 인간과 같이 개성을 가질 수 있을까? 때로는 놀라거나, 실수하거나, 속임수를 사용하는 등의 개성을 가질 수 있을까? |
| - | 참가한 봇이 사람과 얼마나 유사한지 판단하기 위해 이 competition에서는 변형된 튜링 테스트 (Turing test)를 사용한다. 인간 심판관이 다른 인간과 봇과 함께 게임을 플레이 하면서, 다른 두 참가자 (인간, 봇)을 관찰하여, 그들이 얼마나 인간과 유사한지를 판단하는 방식으로 진행된다. | + | 참가한 봇이 사람과 얼마나 유사한지 판단하기 위해 이 competition에서는 [[unreal tournament:turing test|변형된 튜링 테스트]] (Turing test)를 사용한다. 인간 심판관이 다른 인간과 봇과 함께 게임을 플레이 하면서, 다른 두 참가자 (인간, 봇)을 관찰하여, 그들이 얼마나 인간과 유사한지를 판단하는 방식으로 진행된다. |
| 봇이 80% 이상의 심판관을 속일 수 있다면 이 봇은 튜링 테스트를 통과한 것이 된다. 테스트를 통과하면 major prize와 A$7000를 상금으로 받는다. 또한 2K Australia studio로의 여행이 제공된다. major prize는 아니지만 competition 최고 성적을 거둔다면, minor prize와 A$2000와 studio로의 여행이 제공된다. | 봇이 80% 이상의 심판관을 속일 수 있다면 이 봇은 튜링 테스트를 통과한 것이 된다. 테스트를 통과하면 major prize와 A$7000를 상금으로 받는다. 또한 2K Australia studio로의 여행이 제공된다. major prize는 아니지만 competition 최고 성적을 거둔다면, minor prize와 A$2000와 studio로의 여행이 제공된다. | ||
| + | |||
| + | ===== 최근 결과 ===== | ||
| + | |||
| + | ==== 2010 결과 ==== | ||
| + | |||
| + | 튜링 테스트를 통과하여 Major prize를 받은 봇은 없었다. 가장 좋은 성적을 내서 우승한 봇은 Carlos III Univ.의 Conscious-Robots였다. 가장 높은 정확도를 보인 심판은 Gordon Calleja였다. | ||
| + | |||
| + | 이전 competition들과 비교하면, 가장 인간같은 봇조차도 가장 인간같지 않은 인간보다 인간같지 않은 것은 동일하지만, 그 차이가 줄어들고 있다. | ||
| + | |||
| + | === 가장 인간같은 봇 === | ||
| + | |||
| + | ^ 봇 이름 ^ 팀 ^ 조직 ^ 인간같은 정도 % ^ | ||
| + | | Conscious-Robots | Raul Arrabales, Jorge Muñoz | Carlos III University, Madrid | 31.8182 % | | ||
| + | | <nowiki>UT^2</nowiki> | Igor Karpov, Jacob Schrum, Risto Miikulainen | University of Texas, Austin | 27.2727 % | | ||
| + | | ICE-2010 | Akihiro Kojima, Daichi Hirono, Takumi Sato ,Seiji Murakami, Ruck Thawonmas | Intelligent Computer Entertainment Lab. Ritsumeikan University, Japan | 23.3333 % | | ||
| + | | Discordia | Casey Rosenthal, Clare Bates Congdon | University of Southern Maine | 17.7778 % | | ||
| + | | w00t | Daniel Büscher, Matthias Gorzellik, Jannis Seyfried, Björn Witt | Institut für Informatik Albert-Ludwigs Universität Freiburg, Deutschland | 9.3023 % | | ||
| + | |||
| + | === 가장 인간같은 인간 === | ||
| + | |||
| + | ^ 참가자 ^ 조직 ^ 인간같은 정도% ^ | ||
| + | | Mads Frost | IT University, Copenhagen | 80.0000 % | | ||
| + | | Simon and Will Lucas | University of Essex | 59.0909 % | | ||
| + | | Ben Weber | UC Santa Cruz | 48.2759 % | | ||
| + | | Nicola Beume | TU Dortmund University | 47.0588 % | | ||
| + | | Minh Tran | Edith Cowan University | 42.3077 % | | ||
| + | | Gordon Calleja | IT University, Copenhagen | 38.0952 % | | ||
| + | | Mike Preuss | TU Dortmund University | 35.4839 % | | ||
| + | |||
| + | === 봇 심판의 정확도 === | ||
| + | |||
| + | ^ 봇 이름 ^ 정확도 ^ | ||
| + | | Discordia | 54.8387 % | | ||
| + | | w00t | 53.8462 % | | ||
| + | | <nowiki>UT^2</nowiki> | 45.7447 % | | ||
| + | |||
| + | === 인간 심판의 정확도 === | ||
| + | ^ 이름 ^ 정확도 ^ | ||
| + | | Gordon Calleja | 78.5714 % | | ||
| + | | Nicola Beume | 67.2131 % | | ||
| + | | Minh Tran | 64.2857 % | | ||
| + | | Ben Weber | 64.0845 % | | ||
| + | | Mike Preuss | 59.7015 % | | ||
| + | | Mads Frost | 57.6923 % | | ||
| + | | Simon and Will Lucas | 54.7945 % | | ||
| + | |||
| ===== Competition 규칙 ===== | ===== Competition 규칙 ===== | ||
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| ===== 개발 ===== | ===== 개발 ===== | ||
| + | 봇을 개발하기 위한 도구로 [[unreal_tournament:pogamut|Pogamut]]을 사용한다. 주 개발 언어는 JAVA이며 Netbeans에 통합되어 있다. | ||
| ===== 참고자료 ===== | ===== 참고자료 ===== | ||
