소니 게이밍 AI: 인터랙티브 엔터테인먼트의 미래

2020년으로 돌아가서, Sony AI는 꽤 대담한 일을 시도하기로 결정했습니다: 세계 최고의 Gran Turismo 드라이버를 실제로 이길 수 있는 AI를 구축하는 것. 단순히 그들과 경쟁하는 것이 아니라, 이기는 것. 2021년까지 그들은 그것을 해냈습니다. 그러나 그 돌파구는 Sony의 훨씬 더 큰 게임 AI 비전의 시작에 불과했습니다.

Sony는 게임 AI 혁명의 최전선에 위치하고 있습니다. 그들의 접근 방식은 인간의 창의성을 대체하는 것이 아니라는 점에서 흥미롭습니다. 대신, 그들은 여러 분야에서 기계 학습을 활용하고 있습니다: 인간처럼 배우는 레이싱 에이전트, AI 기반 업스케일링 기술, 차세대 콘솔 아키텍처, 지능형 게임 개발 도구. Sony Gaming AI가 실제로 무엇인지, 기술이 어떻게 작동하는지, 개발자와 플레이어에게 어떤 의미가 있을지 살펴보겠습니다.

소니 게임 AI란 무엇인가?

소니 게이밍 AI는 인터랙티브 엔터테인먼트의 모든 측면을 향상시키기 위한 AI 기술의 포괄적인 생태계입니다. 미리 정해진 스크립트를 따르는 전통적인 규칙 기반 게임 AI와 달리, 소니의 접근 방식은 심층 강화 학습 인간처럼 실제로 경험을 통해 배우는 적응형 AI 에이전트를 만드는 것입니다.

그 핵심은, 소니의 AI 철학은 간단합니다: AI는 창의성을 증대시켜야 하며, 대체해서는 안 됩니다. 이 원칙은 210개 팀의 50,000명 이상의 직원이 회사의 엔터프라이즈 LLM 플랫폼을 사용하는 방법에서부터 AI가 PlayStation 콘솔과 게임에 통합되는 방식까지 모든 것을 안내합니다.

회사는 AI 사용에 대한 명확한 지침을 설정하기 위해 법률, 개인정보 보호, 윤리에 중점을 둔 팀과 협력합니다. 그들은 특히 무단 콘텐츠 복제를 방지하는 데 관심이 있습니다. Sony는 또한 도난당하거나 부적절하게 사용된 콘텐츠를 감지할 수 있는 시스템을 구축하여 창작자의 작품을 보호하기 위해 AI를 사용합니다.

소니의 AI 접근법: 규칙 기반 시스템을 넘어서

전통적인 게임 AI는 엄격한 규칙에 따라 작동합니다: "플레이어가 X를 하면 NPC는 Y를 한다." 예측 가능합니다. 소니는 심층 강화 학습 게임 생태계에서 AI 에이전트를 훈련하기 위해. 이 기술은 개발자가 적응하고 학습하며 진화할 수 있는 더 풍부한 경험을 설계하고 제공할 수 있게 합니다.

게임에서 강화 학습이 작동하는 방식

강화 학습(RL) 에이전트는 환경에서 반복적인 연습을 통해 작업을 배웁니다. 누군가에게 운전을 가르치는 것과 비슷합니다: 그들은 반복해서 연습하고, 행동에 대한 피드백을 받고, 시행착오를 통해 점차 개선됩니다.

Sony AI의 접근 방식은 긍정적인 행동을 보상하고 바람직하지 않은 행동을 처벌하여 AI가 반복적인 훈련을 통해 지속적으로 개선할 수 있도록 합니다. 정밀한 제어와 창의적인 솔루션이 필요한 현대 비디오 게임은 이러한 에이전트에게 이상적인 훈련장이 됩니다. 게임을 위해 개발된 혁신은 다른 실제 세계 분야에도 적용될 수 있습니다.

그란 투리스모 Sophy: 혁신적인 AI 레이싱 에이전트

레이싱 AI 설명

Gran Turismo Sophy (GT Sophy)는 소니의 가장 찬사를 받은 AI 업적을 대표합니다.. 세계 최고의 그란 투리스모 드라이버와 경쟁할 뿐만 아니라 실제로 그들을 이기면서 놀랍도록 인간적인 레이스크래프트를 보여주는 자율 레이싱 에이전트입니다.

Sony AI, Polyphony Digital, Sony Interactive Entertainment 간의 독특한 협업에서 나왔습니다. GT 소피는 많은 사람들이 불가능하다고 생각했던 것을 달성했습니다: superhuman racing performance combined with genuine sportsmanship.

The achievement earned recognition as a cover article in Nature in February 2022. It also won Sony AI the 2022 ACM SIGAI Industry Award for Excellence in Artificial Intelligence.

GT Sophy가 경주를 배우는 방법

GT 소피는 전문 드라이버와 같은 방식으로 레이싱을 배웁니다: 광범위한 연습을 통해. AI는 각 트랙에서 수천 번 차량을 운전하며 다른 차량과 경주하여 적절한 트랙 내 행동과 레이스크래프트를 마스터합니다.

사전 프로그래밍된 레이싱 라인을 따르기보다는, GT Sophy는 강화 학습을 사용하여 직관적인 이해를 개발합니다:

Contemplates overtaking opportunities rather than just executing scripted maneuvers
Exhibits restraint when aggressive moves might cause accidents
Adapts racing lines based on opponent positioning and race conditions
Balances competitive drive with clean racing practices learned through reinforcement

This adaptive strategy produces racing behavior that feels genuinely human rather than mechanical. GT Sophy는 최적의 경로만 따르지 않습니다.—경주가 어떻게 진행되는지에 따라 실시간으로 전략적 결정을 내립니다.

트랙에서의 감성 지능

Perhaps GT Sophy의 가장 주목할 만한 기능 감정적 차원입니다. AI는 경주 중 감정 상태를 전달하기 위해 차량 위에 표시되는 시각적 "이모지"를 사용합니다:

충돌하거나 추월당할 때 "슬픔"을 보여줍니다
성공적인 패스를 실행할 때 "행복"을 표시합니다 ```
감정 변화 신호를 알리는 소리

이는 GT Sophy의 레이싱 심리학과 경쟁 역학에 대한 정교한 이해를 반영합니다. 이는 플레이어가 AI를 단순한 알고리즘이 아닌 레이싱 상대자로 연결할 수 있도록 돕습니다.

플레이어를 위한 GT Sophy의 이점

유연한 훈련 파트너

The March 2025 release of GT Sophy 2.1 transformed the AI from a superhuman opponent into customizable training partner. Players now have unprecedented control over their racing experience:

19개의 자동차 모델 및 트랙 중 선택
랩 수 및 레이싱 조건 선택
GT Sophy의 차량을 업그레이드 및 튜닝 사양으로 맞춤화하세요
타이어 및 연료 소비율 설정
개인의 실력 수준에 맞춰 난이도 조정

향상된 레이싱 기술

GT Sophy는 플레이어가 레이싱 능력을 향상시키도록 돕습니다:

모든 기술 수준에서 일관되고 적응적인 경쟁 제공
올바른 레이싱 에티켓과 스포츠맨십 시연
새로운 전략을 실험할 기회 창출
플레이어 전술에 현실적으로 반응하는 도전적인 상대 제공

더 풍부한 게임 경험

GT Sophy는 AI가 더 매력적이고 역동적인 게임플레이를 창출할 수 있음을 보여줍니다. 플레이어가 빠르게 공략법을 배우는 예측 가능한 상대 대신, GT Sophy는 지속적으로 적응하여 매 경주를 신선하고 경쟁적으로 느끼게 만듭니다.

GT Sophy의 기술적 배경

다중 에이전트 학습

거의 모든 비디오 게임은 다른 에이전트나 인간과의 상호작용을 포함하며, 교전 규칙은 종종 공식화되지 않습니다. 잘 정의된 비용 함수나 모든 가능한 행동에 대한 접근 없이게임의 AI 에이전트는 전통적인 AI 도메인보다 더 강력하고 조정 가능해야 합니다.

GT Sophy는 여러 에이전트 및 인간 플레이어와 동시에 상호 작용하여 트랙에서 복잡한 사회적 역학을 탐색하는 방법을 학습합니다. 거의 모든 실제 도메인은 자율 차량 및 로봇 공학과 같은 여러 에이전트를 포함하므로, GT Sophy를 위해 소니가 개발한 다중 에이전트 학습 기술은 게임을 넘어 광범위하게 적용될 수 있습니다.

확장 가능한 교육 인프라

Modern reinforcement learning and AI algorithms require massive compute and data resources. Sony AI developed a sophisticated engineering ecosystem that enables:

현대 RL 알고리즘을 위한 대규모 컴퓨팅 자원
대규모 비디오 게임에서 훈련된 학습 알고리즘의 빠른 배포
생산 환경을 위한 신뢰할 수 있고 반복 가능한 RL 프로세스
다양한 게임 시나리오에서 AI 에이전트의 효율적인 훈련

이 플랫폼은 게임 AI 훈련을 위해 특별히 설계된 엔지니어링 생태계를 구축하기 위한 수년간의 연구를 나타내며, 점점 더 정교한 AI 응용 프로그램을 지원하기 위해 계속 발전하고 있습니다.

플레이스테이션 스펙트럴 슈퍼 해상도 (PSSR): AI 기반 업스케일링

PSSR이란 무엇인가?

PlayStation Spectral Super Resolution (PSSR)은 소니의 AI 렌더링 기술입니다. PS5 Pro의 전용 머신 러닝 프로세서에 의해 구동됩니다. 2024년 11월에 데뷔하는 PSSR은 가정용 콘솔에 구현된 최초의 머신 러닝 업스케일러로, 이전에는 고급 PC 게임에만 독점적으로 사용되던 기술을 주류 관객에게 제공합니다.

NVIDIA의 DLSS(딥 러닝 슈퍼 샘플링) 기술과 유사하게, PSSR은 신경망을 활용합니다 고해상도 이미지로 훈련되었습니다. 머신 러닝은 네트워크가 이미지에 대한 세부 정보를 추가하고 추론하는 방법을 가르쳐 낮은 해상도의 렌더에서 선명한 비주얼을 생성합니다.

PSSR 설명

PSSR은 게임이 1080p 풀 HD 또는 1440p 쿼드 HD와 같은 낮은 해상도로 렌더링한 다음, AI 알고리즘을 사용하여 실제로 더 높은 해상도인 2160p 또는 4K로 렌더링된 것처럼 보이도록 결정합니다.

이미지는 낮은 해상도로 렌더링되지만 훨씬 더 높은 해상도로 실행되는 것처럼 보입니다. 이는 그래픽 처리 장치(GPU)가 해야 할 작업을 극적으로 줄여, 그래픽 성능과 프레임 속도를 증가시키면서 네이티브 렌더링 기능을 초과하는 선명한 이미지를 생성합니다.

Mike Fitzgerald from Insomniac Games explains: "우리는 더 낮은 해상도로 렌더링하고, 이를 전체 4K로 올리고, 이미지에서 엄청난 추가 디테일을 얻을 수 있습니다."

PSSR이 학습하고 개선하는 방법

What distinguishes PSSR from traditional upscaling is its learning capability. 너티 독의 트래비스 맥킨토시가 이를 강조합니다: "[PSSR]은 이전 업스케일러보다 훨씬 더 나은 결과를 생성합니다. 왜냐하면 우리 게임뿐만 아니라 많은 다른 게임에서도 훈련될 수 있으며, 각 반복에서 배우고 개선되기 때문입니다."

PSSR 뒤의 신경망은 단일 타이틀에 최적화되는 것이 아니라 여러 게임에 걸쳐 훈련됩니다. 이러한 교차 게임 학습은 PSSR이:

그래픽 오류 및 아티팩트 자동 수정
특수 훈련을 통해 잎사귀 렌더링과 같은 어려운 요소 개선
더 많은 개발자가 기술을 구현함에 따라 시간이 지남에 따라 더 나은 결과 제공
다양한 예술 스타일과 시각적 접근 방식에 적응

신경망이 계속 학습함에 따라 기술을 구동하는 알고리즘이 개선되어 PSSR을 통합하는 개발자와 향상된 이미지를 경험하는 게이머 모두에게 이익을 줍니다.

게이머와 개발자를 위한 PSSR의 이점

더 빠른 프레임 속도

초당 프레임 수(fps)가 높은 게임은 일반적으로 더 나은 성능을 발휘하지만, 원하는 FPS는 게임 요구 사항에 따라 다릅니다. 대부분의 게임은 최소 30 fps에서 이상적으로 작동하며, 액션이 많은 타이틀은 일반적으로 60 fps 이상을 목표로 합니다.

PSSR은 덜 요구되는 해상도로 렌더링하면서 4K 시각적 품질을 가능하게 하여 프레임 속도를 상당히 가속화하고, GPU 리소스를 더 높은 성능을 위해 해방시킵니다.

이미지 개선

높은 fps에서 게임을 실행하면 시각적 효과에 영향을 미쳐 끊김이나 지연이 발생할 수 있습니다. PSSR은 이를 상쇄하여 더 높은 네이티브 해상도에서 기대할 수 있는 향상되고 선명한 이미지 품질을 제공합니다.

예를 들어, PSSR은 2160p (4K) 이미지의 추가 픽셀과 시각적 출력을 제공하면서 실제로는 낮은 전력의 1080p 해상도로 프레임을 렌더링하여 성능 비용 없이 시각적 충실도를 유지합니다.

성능 향상

높은 설정에서 실행되는 게임은 그래픽 카드를 크게 부담시키고 성능을 저하시킬 수 있습니다. 성능은 GPU가 레이 트레이싱을 실행하는지, 특정 게임이 무엇인지, 하드웨어 구성에 따라 달라집니다.

PSSR helps improve system performance even when running at higher settings by efficiently using machine learning processors to deliver dramatically better results than previous console upscaling methods.

PSSR 대 경쟁 기술

디지털 파운드리는 광범위한 테스트를 수행했습니다 Ratchet & Clank: Rift Apart를 사용하여 경쟁 업스케일링 기술과 PSSR을 비교하여 PSSR, AMD FSR 3.1과의 정확한 비교를 보장하기 위해 해상도를 정확히 일치시킵니다. NVIDIA DLSS 3.7.

결과:

PSSR은 전통적인 콘솔 업스케일링을 크게 능가합니다
많은 시나리오에서 DLSS 품질에 접근합니다
복잡한 시각적 요소와 가장자리 세부 사항에 특히 강합니다

콘솔 게이머에게 PSSR은 GPU 전력의 비례적 증가 없이 시각적 품질의 세대적 도약을 나타내며, 이전에는 고가의 그래픽 카드가 있는 PC 게이머에게만 제공되던 기술을 민주화합니다.

프로젝트 아메시스트: 플레이스테이션 게임의 미래

소니와 AMD의 차세대 협력

프로젝트 아메시스트는 중요한 게임 기술 파트너십을 나타냅니다 플레이스테이션 6 및 그 이후의 그래픽 아키텍처를 정의하기 위한 소니와 AMD 간의 협력. 개발은 PS5 Pro가 대부분 완료된 2023년에 시작되었으며, AI와 기계 학습을 사용하여 게임 비주얼과 성능을 향상시키는 명시적인 목표를 가지고 있습니다.

The codename Amethyst combines PlayStation blue with AMD red, 보라색을 창조하여 게임의 미래에 대한 그들의 통합된 비전을 상징합니다.

마크 서니의 머신 러닝 게임 비전

PS5 및 PS5 Pro의 수석 아키텍트 마크 서니, 상태: "기계 학습 기반 처리는 미래입니다." 목표는 "더 적은 픽셀, 더 예쁜 픽셀을 기계 학습 라이브러리와 결합하여 해상도를 높이거나 프레임을 추가하거나 레이 트레이싱에 다양한 방식으로 도움을 줍니다."

이는 게임 하드웨어 철학의 근본적인 변화를 나타내며, 무차별적인 계산력보다 지능적인 처리를 우선시합니다.

프로젝트 아메시스트의 세 가지 기둥

1. 신경 배열 (성능)

신경 배열은 계산 유닛의 모음을 나타냅니다 단일, 집중된 AI 엔진으로 기능하도록 연결되었습니다. 이들은 전통적인 GPU 디자인보다 대규모 기계 학습 작업에 더 효율적으로 설계되어 AI 업스케일링, 프레임 생성 및 레이 트레이싱 향상을 위한 전용 하드웨어로 차세대 신경 렌더링을 가능하게 하여 표준 GPU 코어의 계산 부담을 줄입니다.

2. 광휘 코어 (몰입)

전용 레이 트래버설 하드웨어 설계 고성능 실시간 레이 트레이싱 및 경로 추적을 위해. 레디언스 코어는 셰이더 코어에서 집중적인 레이 트레이싱 작업을 오프로드하여 다른 장면 요소에 작업할 수 있도록 하면서 몰입형 비주얼로 더 높은 fps를 제공합니다. 이는 포토리얼리스틱 조명과 반사를 콘솔에서 계산적으로 실현 가능하게 하여 이전에는 비싼 PC 설정에 제한되었던 시각적 품질을 주류 게임에 가져옵니다.

3. 범용 압축 (효율성)

GPU 내의 모든 사용 가능한 데이터를 평가하고 압축하는 압축 시스템, 텍스처뿐만 아니라. 이는 메모리 대역폭 사용을 크게 줄여 더 높은 효율성으로 새로운 성능 수준을 가능하게 합니다. 이는 중요한 병목 현상을 해결합니다 in modern GPU design.

일정 및 가용성

AMD의 잭 후인 공개 그들이 RDNA 5에서 공동 엔지니어링하고 있는 기계 학습 가속 하드웨어가 소니 협력의 직접적인 결과라는 것. 이 기술은 다음에 나타날 것입니다:

RDNA 5 graphics cards: AMD의 차세대 GPU 세대에 대한 첫 번째 공개 확인
2026-2027 출시 창: 차세대 콘솔의 예상 시간대
크로스 플랫폼 혜택: Technologies appearing in both PlayStation 6 and AMD Radeon graphics cards

FSR 레드스톤: 공유 AI 업스케일링 혁신

소니와 AMD가 공동 개발한 새로운 AI 업스케일링 알고리즘 컴퓨텍스 2025에서 발표된 AMD의 FSR 레드스톤의 기초로 작용합니다. 알고리즘은 컨볼루션 신경망(CNN)에서 트랜스포머 모델 아키텍처로 전환되어 현재 세대 기술보다 더 선명한 업스케일 이미지를 생성하도록 설계되었습니다.

마크 서니는 상호 운용성을 강조합니다: "알고리즘의 구현은 FSR로, 알고리즘의 구현은 스펙트럴로 있을 것입니다... 하지만 사실은 게임 개발자들이 상호 운용성을 갖기를 원하기 때문에 이들은 매우 가까울 것입니다."

이 접근 방식은 개발자가 PC 및 콘솔 플랫폼 전반에 걸쳐 유사한 AI 업스케일링을 구현할 수 있도록 하여 추가 작업 없이 일관된 품질을 즐길 수 있도록 하며, 게이머는 하드웨어에 관계없이 일관된 품질을 즐길 수 있습니다.

콘솔에 프레임 생성 도입

프로젝트 아메시스트의 다음 단계 기계 학습 기반의 가상 프레임 생성 포함—현재 PC에서 사용할 수 있는 기술이 PS5 Pro 및 미래 콘솔로 제공됩니다. AI는 렌더링된 프레임 사이에 삽입되는 완전히 새로운 프레임을 생성하여 GPU 부하 없이 프레임 속도를 극적으로 증가시킵니다.

서니는 이 구현에서 플레이어 선택을 강조합니다: "우리는 낮은 해상도 렌더링과 더 공격적인 슈퍼 해상도를 통해 높은 프레임 속도를 지원할 수 있습니다. 우리는 또한 프레임 생성을 사용하여 높은 프레임 속도를 지원할 수 있습니다. 그리고 그 선택이 존재하면, 소니는 게이머가 원하는 것을 더 많이 배울 수 있습니다."

게임 개발에서의 AI: 소니의 내부 도구

AI 기반 품질 보증

소니는 머신 러닝 기반 게임 테스트를 개척했습니다 QA 효율성과 정확성을 극적으로 향상시켜, 게임이 커지고 복잡해짐에 따라 증가하는 테스트 비용에 대한 우려를 해결합니다.

이중 에이전트 QA 시스템

Sony는 자동화된 테스트를 위해 두 개의 보완적인 AI 에이전트를 개발했습니다:

Replay Agent excels at replicating exact button combinations게임 내 UI 및 PS5 하드웨어 메뉴를 탐색하고, 캐릭터를 스폰 포인트에서 레벨 전환으로 이동시키며, 완벽한 일관성을 요구하는 시나리오를 테스트할 수 있습니다.

Imitation Agent introduces variability 실제 게임 플레이를 반영합니다. 이는 자연스러운 변동성을 가진 인간과 같은 플레이 패턴을 재현하고, 인간 게임 플레이 데이터를 학습한 머신 러닝 모델을 사용하며, 적 AI 및 카메라 제어와 같은 동적 게임 요소에 적응합니다.

사례 연구: 아스트로의 플레이룸

Sony는 AI QA 시스템을 선보였습니다 아스트로의 플레이룸 개발을 통해. 인간 테스터가 각 섹션을 10-20회 플레이하여 대표 샘플을 만들었습니다. 머신 러닝 모델은 이 게임 플레이 데이터를 학습한 후 AI 에이전트가 자율적으로 게임 섹션을 테스트했습니다.

달성된 이점:

많은 시나리오에서 테스트 시간이 크게 단축되었습니다
개발 주기 전반에 걸쳐 조기 버그 감지가 이루어졌습니다
출시 시 전체적인 게임 품질이 향상되었습니다

제한 사항:

일부 게임은 효과적인 테스트를 위해 광범위한 훈련 데이터가 필요합니다
게임 매개변수의 변화는 새로운 ML 모델을 필요로 합니다
시스템은 여전히 인간의 감독이 필요합니다

인간 수준의 게임플레이 자동화

CEDEC 2024에서 소니는 AI 기술을 발표했습니다 인간 플레이어 조건을 복제하는 PS5의 자율 게임 플레이를 가능하게 합니다. 이 시스템은 화면에 표시되는 정보만 사용하여 모방 학습, 컨트롤러 조작 기록/재생, 이미지 인식을 시각적 신호에 기반한 모델 전환과 결합합니다.

이는 최종 사용자 조건에서 PS5 시스템 소프트웨어 기능 테스트를 자동화하여 QA 비용을 줄이고 개발 초기에 결함을 식별합니다. 이는 게임 복잡성이 증가함에 따라 테스트 요구가 증가함에 따라 중요합니다.

추가 AI 혁신

예측 AI: 플레이어 행동 예측

Sony는 AI를 공개하는 특허를 출원했습니다 플레이어의 다음 버튼 누름을 발생하기 전에 예측할 수 있습니다. 이 기술은 카메라를 사용하여 플레이어의 움직임을 모니터링합니다 게임 플레이 중, AI가 패턴을 인식하고 물리적 움직임을 기반으로 다가오는 입력을 예측하는 것을 학습합니다.

잠재적 이점:

실행 전에 행동을 예측하여 입력 지연을 제거합니다
순간적인 타이밍 개선을 통한 경쟁 우위 제공
인터넷 중단을 원활하게 처리하여 중단된 명령을 자동으로 완료합니다

예측 지원 시스템이 제안합니다 미래의 PlayStation 콘솔에 전용 AI 프로세서(뉴럴 프로세싱 유닛)를 탑재하여 레이 트레이싱 가속, 성능 모드 개선, 게임 플레이 중 적응형으로 제공되는 실시간 전략 팁을 가능하게 할 수 있습니다.

AI 기반 NPC: 인터랙티브 알로이 프로토타입

소니의 첨단 기술 그룹이 AI 기반 버전을 만들었습니다 of Aloy from Horizon Forbidden West that demonstrates conversational AI in gaming. 프로토타입은 OpenAI Whisper를 결합합니다 (음성-텍스트 변환), GPT-4 및 Llama 3 (대화 및 결정), 소니의 음성 합성 시스템, 소니의 모킹버드 기술(오디오-얼굴 애니메이션).

The demonstration showcased 플레이어 음성 명령에 반응하는 에일로이 AI 생성 음성과 현실적인 얼굴 표정을 갖춘, PS5 콘솔에서 최소한의 성능 영향으로 테스트되었습니다. 이는 공개 출시가 확인되지 않은 내부 프로토타입으로 남아 있지만, 자연어 대화에 참여하는 NPC, 플레이어의 역사에 따라 대사를 조정하는 캐릭터, 전통적인 대화 트리를 대체하는 음성 상호작용의 가능성을 보여줍니다.

콘텐츠 보호 및 향상

지원되는 하드웨어 및 미래 통합

PSSR 지원 콘솔

PSSR은 2024년 11월에 출시된 PlayStation 5 Pro에서 사용할 수 있습니다. 이 기술은 콘솔의 맞춤형 GPU 아키텍처에 통합된 전용 머신 러닝 프로세서를 활용하여 기능을 구현한 모든 게임에서 AI 업스케일링을 가능하게 합니다.

PlayStation 6의 예상 기능

마크 서니의 "머신 러닝 기반 처리 기술이 미래다"라는 발언 AI가 차세대 콘솔에서 주요 역할을 할 것임을 나타냅니다:

AI 네이티브 아키텍처: 전용 신경 처리 장치를 갖춘 RDNA 5 GPU, 프로젝트 아메시스트 기술(뉴럴 어레이, 라디언스 코어, 유니버설 압축), AI 워크로드를 위해 처음부터 설계된 하드웨어.

Advanced upscaling and frame generation: 개선된 알고리즘, 성능을 향상시키는 AI 생성 프레임, 머신 러닝을 통한 실시간 레이 트레이싱 향상으로 PSSR의 진화.

Developer flexibility: ChatGPT(개발자가 선택할 경우)를 포함한 다양한 AI 모델 지원, AMD FSR과 PlayStation Spectral 업스케일링 간의 상호 운용성, 하드웨어 성능 극대화를 위한 라이브러리.

Player choice: 높은 프레임 속도를 위한 공격적인 업스케일링 또는 프레임 생성 옵션, 커스터마이즈 가능한 AI 어시스턴트 기능, AI 분석을 통한 적응형 난이도.

소니 AI 기술을 지원하는 게임 및 엔진

GT Sophy 이용 가능성

Gran Turismo Sophy 2.1 is available 그란 투리스모 7의 커스텀 레이스 모드에서 플레이어에게 AI 레이싱 경험에 대한 전례 없는 커스터마이징과 제어를 제공합니다.

PSSR 지원 게임

확장되는 게임 라이브러리는 PS5 Pro에서 PSSR을 지원합니다. 소니의 퍼스트 파티 스튜디오와 서드 파티 개발자의 주요 타이틀이 이 기술을 구현하고 있습니다. 더 많은 개발자가 PSSR을 채택함에 따라 신경망은 계속 학습하고 개선되어 업스케일링 시스템을 사용하는 모든 게임에 이익을 줍니다.

소니 AI: 미션 및 책임 있는 AI 원칙

조직의 사명

Sony AI는 2020년 4월에 설립되었습니다 to pursue research in AI and robotics within entertainment. Their mission statement captures the philosophy: “AI로 인간의 상상력과 창의력을 해방하세요.”

전 세계의 예술가, 제작자, 창작자와 협력하여 소니 AI는 신뢰할 수 있는 감지 플랫폼 개발, 디지털 환경 상호작용 변환, 윤리적 AI 선도, AI가 전례 없는 창의성을 영감을 주는 곳을 발견하는 것을 포함한 여섯 가지 전략적 도전에 집중하고 있습니다.

핵심 가치

Sony has articulated clear principles governing AI development:

AI는 인간의 창의성을 증강해야 하며, 대체해서는 안 됩니다
윤리적 고려사항이 AI 구현을 안내해야 합니다
개인정보 보호 및 법적 준수가 필수적입니다
창작자의 지적 재산은 보호되어야 합니다
AI의 이점과 한계에 대한 투명성이 필요합니다

소니의 AI 기반 게임 비전의 미래

소니 게임 AI 기술이 처음 개발되었을 때, 각 응용 프로그램은 별도의 훈련과 구현이 필요했습니다. 이제 PSSR 및 크로스 플랫폼 FSR 레드스톤 협력과 같은 프로젝트를 통해 소니는 여러 게임과 플랫폼에서 작동하는 보다 일반화된 AI 네트워크를 제공합니다.

소니의 AI 기술 뒤에 있는 신경망이 계속 학습함에 따라, 이를 구동하는 알고리즘도 개선됩니다. 이는 이러한 기술을 게임에 구현하는 개발자와 더 빠른 프레임 속도, 향상된 이미지, 풍부한 AI 상호작용, 더 몰입감 있는 게임 경험을 경험하는 게이머 모두에게 이익이 됩니다.

소니의 포괄적인 AI 전략은 그란 투리스모 소피와 같은 혁신적인 성과부터 업스케일링 및 품질 보증의 실용적인 응용에 이르기까지 여러 차원에서 게임 혁신의 선두주자로 회사를 위치시킵니다. 회사의 투자는 단순한 점진적 개선을 넘어 게임이 만들어지고, 플레이되고, 경험되는 방식을 근본적으로 재구상하는 신호를 나타냅니다.

스포츠맨십을 유지하면서 초인적인 기술을 보여주는 AI 레이싱 에이전트부터 4K 렌더링 비용 없이 4K 비주얼을 제공하는 업스케일링 기술에 이르기까지, 소니는 다음과 같은 균형을 이루는 AI 기반 게임 미래를 구축하고 있습니다:

Technological excellence: 경계를 넘는 최고 수준의 AI 구현
Human creativity: 대체가 아닌 보조 도구로서의 AI
Ethical responsibility: Clear governance protecting creators and users
Player enjoyment: Technology serving gameplay

차세대 게임은 단순히 더 강력한 하드웨어에 관한 것이 아닙니다. 그것은 배우고, 적응하며, 게임 경험의 모든 측면을 향상시키는 더 스마트한 하드웨어에 관한 것입니다. 2020년대 후반까지 이어지는 기술과 미래 콘솔 아키텍처를 정의하는 파트너십을 통해 소니는 게임의 AI 기반 미래에 단순히 참여하는 것이 아니라 적극적으로 그것을 형성하고 있습니다.

About the Author
이 기사는 게임에서 인공지능에 대한 소니의 포괄적인 접근 방식을 탐구하며, 차세대 인터랙티브 엔터테인먼트를 재구성하는 Gran Turismo Sophy, PlayStation Spectral Super Resolution, Project Amethyst와 같은 혁신적인 기술을 검토합니다.