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언리얼 토너먼트 2004 (Unreal Tournament 2004) Competition

개요

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 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.

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 조직 인간같은 정도 %
Conscious-Robots Raul Arrabales, Jorge Muñoz Carlos III University, Madrid 31.8182 %
UT^2 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 %
UT^2 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

개발

봇을 개발하기 위한 도구로 Pogamut을 사용한다. 주 개발 언어는 JAVA이며 Netbeans에 통합되어 있다.

참고자료