소니 게이밍 AI: 인터랙티브 엔터테인먼트의 미래

2020년으로 돌아가서, 소니 AI는 상당히 대담한 도전에 나섰습니다: 세계 최고의 그란 투리스모 드라이버를 실제로 이길 수 있는 AI를 만드는 것. 그들과 경쟁하는 것뿐만 아니라, 이기는 것. 2021년까지 그들은 그것을 해냈습니다. 그러나 그 돌파구는 소니의 훨씬 더 큰 게임 AI 비전의 시작에 불과했습니다.

소니는 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. 소니 게이밍 AI가 실제로 무엇인지, 기술이 어떻게 작동하는지, 개발자와 플레이어에게 어떤 의미가 있을지 알아봅시다.

What is Sony Gaming AI?

Sony Gaming AI is a comprehensive ecosystem of AI technologies meant to enhance every aspect of interactive entertainment. Unlike traditional rule-based game AI that follows predetermined scripts, Sony’s approach uses something called deep reinforcement learning to create adaptive AI agents that actually learn through experience, much like humans do.

At its core, Sony’s AI philosophy is straightforward: AI should augment creativity, not replace it. That principle guides everything from how their 50,000+ employees across 210 teams use the company’s Enterprise LLM platform to how AI gets integrated into PlayStation consoles and games.

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

소니의 AI 접근법: 규칙 기반 시스템을 넘어서

Traditional game AI operates on rigid rules: “If player does X, then NPC does Y.” It’s predictable. Sony’s transforming Game-AI by using deep reinforcement learning to train AI agents in gaming ecosystems. This technology enables developers to design and deliver richer experiences that can adapt, learn, and evolve.

How reinforcement learning works in games

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 에이전트를 위한 이상적인 훈련장이 됩니다. 게임을 위해 개발된 혁신은 다른 실제 도메인에도 적용될 수 있습니다.

Gran Turismo Sophy: The Breakthrough AI Racing Agent

Racing AI explained

그란 투리스모 소피(GT 소피)는 소니의 가장 유명한 AI 업적을 나타냅니다. 세계 최고의 그란 투리스모 드라이버와 경쟁할 뿐만 아니라 실제로 그들을 이기면서 놀랍도록 인간적인 경주 기술을 보여주는 자율 경주 에이전트입니다.

It came out of a unique collaboration between Sony AI, Polyphony Digital, and Sony Interactive Entertainment. GT Sophy achieved what many thought was impossible: 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.

How GT Sophy learns to race

GT Sophy는 전문 드라이버가 하는 것과 같은 방식으로 레이싱을 배웁니다: 광범위한 연습을 통해. AI는 각 트랙에서 수천 번 자동차를 운전하며, 다른 차량과 경주하여 적절한 트랙 위 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 Sophy doesn’t just follow the optimal path—it makes real-time strategic decisions based on how the race is evolving.

Emotional intelligence on the track

Perhaps GT Sophy’s most remarkable feature is its emotional dimension. The AI uses visual “emojis” displayed above its car to communicate emotional state during races:

충돌하거나 추월당할 때 "슬픔"을 표시합니다.
성공적인 패스를 실행할 때 "행복"을 표시합니다.
Audible chimes signal emotion changes

이는 GT Sophy의 레이싱 심리학과 경쟁 역학에 대한 정교한 이해를 반영합니다. 이는 플레이어가 AI를 단순한 알고리즘이 아닌 레이싱 상대자로 연결하는 데 도움을 줍니다.

Benefits of GT Sophy for players

Flexible training partner

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:

Choose from 19 car models and tracks
Select number of laps and racing conditions
GT Sophy의 차량을 업그레이드 및 튜닝 사양으로 맞춤화하세요.
Set tire and fuel consumption rates
Adjust difficulty to match personal skill level

Enhanced racing skills

GT Sophy helps players advance their racing abilities by:

모든 기술 수준에서 일관되고 적응적인 경쟁 제공
Demonstrating proper racing etiquette and sportsmanship
Creating opportunities to experiment with new strategies
Offering challenging opponents that respond realistically to player tactics

Richer gaming experiences

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.

The Technology Behind GT Sophy

다중 에이전트 학습

Almost all video games involve dealing with other agents or humans, and the rules of engagement often aren’t formalized. Without well-specified cost functions or access to all possible behaviors, AI agents in games need to be more robust and tunable than in traditional AI domains.

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.

Scalable training infrastructure

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
Rapid deployment of learning algorithms trained on video games at scale
Trustworthy and repeatable RL processes for production environments
Efficient training of AI agents across diverse gaming scenarios

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

What is PSSR?

플레이스테이션 스펙트럴 슈퍼 해상도(PSSR)는 PS5 Pro의 전용 머신 러닝 프로세서로 구동되는 소니의 AI 렌더링 기술입니다. 2024년 11월에 데뷔한 PSSR은 가정용 콘솔에 구현된 최초의 머신 러닝 업스케일러로, 이전에는 고급 PC 게임에만 독점적으로 제공되던 기술을 주류 관객에게 제공합니다.

Similar to NVIDIA’s DLSS (deep learning super sampling) technology, PSSR taps into neural networks trained with high-resolution images. Machine learning teaches the network how to add in and infer details about images, creating sharp visuals from lower-resolution renders.

PSSR explained

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 높은 해상도로 실행되는 인상을 줍니다. 이는 그래픽 처리 장치(GPU)가 해야 할 작업을 크게 줄여 그래픽 성능과 프레임 속도를 높이면서도 기본 렌더링 기능을 초과하는 선명한 이미지를 생성합니다.

인섬니악 게임즈의 마이크 피츠제럴드는 설명합니다: “우리는 낮은 해상도로 렌더링하고, 이를 풀 4K로 올려서 사진에서 엄청난 추가 디테일을 얻을 수 있습니다.”

How PSSR learns and improves

What distinguishes PSSR from traditional upscaling is its learning capability. Travis McIntosh from Naughty Dog highlights this: “[PSSR] produces just a way better result than previous upscalers because it can be trained not only on our game but on plenty of other games, and it learns and it improves at each iteration.”

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

Fix graphical errors and artifacting automatically
Improve challenging elements like foliage rendering through specialized training
Deliver better results over time as more developers implement the technology
Adapt to various art styles and visual approaches

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

Benefits of PSSR for Gamers and developers

Faster frame rates

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.

Enhanced images

더 높은 fps로 게임을 실행하면 비주얼에 영향을 미쳐 버벅거리거나 지연될 수 있습니다. PSSR은 이를 상쇄하여 더 높은 네이티브 해상도에서 기대할 수 있는 것과 비교할 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.

Improved performance

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 vs. competing technologies

Digital Foundry conducted extensive testing comparing PSSR against competing upscaling technologies using Ratchet & Clank: Rift Apart, matching resolutions precisely to ensure accurate comparison between PSSR, AMD FSR 3.1, and NVIDIA DLSS 3.7.

Results:

PSSR significantly outperforms traditional console upscaling
Approaches DLSS quality in many scenarios
Particularly strong with complex visual elements and edge detail

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

Project Amethyst: The Future of PlayStation Gaming

소니와 AMD의 차세대 협력

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

The codename Amethyst combines PlayStation blue with AMD red, creating purple—a symbol of their unified vision for gaming’s future.

기계 학습 게임에 대한 마크 서니의 비전

Mark Cerny, lead architect for PS5 and PS5 Pro, states: “Machine learning-based processing is the future.” The goal is “fewer pixels, prettier pixels coupled with machine learning libraries to increase resolution or add frames or assist in various ways with ray tracing.”

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

Three Pillars of Project Amethyst

1. 신경 배열 (성능)

신경 배열은 단일, 집중된 AI 엔진으로 작동하도록 연결된 컴퓨팅 유닛의 집합을 나타냅니다. 이들은 전통적인 GPU 설계보다 대규모 머신 러닝 작업에 더 효율적이며, 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)

고성능 실시간 레이 트레이싱 및 경로 추적을 위해 설계된 전용 레이 트래버설 하드웨어. Radiance Cores는 셰이더 코어에서 집중적인 레이 트레이싱 작업을 오프로드하여 다른 장면 요소 작업을 수행할 수 있도록 하며, 몰입형 비주얼로 더 높은 fps를 제공합니다. 이는 포토리얼리스틱 조명 및 반사를 콘솔에서 계산적으로 실현 가능하게 하여 이전에는 고가의 PC 설정에만 제한되었던 시각적 품질을 주류 게임에 제공합니다.

3. 범용 압축 (효율성)

A compression system that evaluates and compresses all available data within the GPU, not just textures. This dramatically reduces memory bandwidth usage, enabling new performance levels with greater efficiency. It addresses a critical bottleneck in modern GPU design.

Timeline and availability

AMD의 잭 후인(Jack Huynh)은 RDNA 5에서 공동 설계 중인 머신 러닝 가속 하드웨어가 소니와의 협력의 직접적인 결과라고 밝혔습니다. 이 기술은 다음에 나타날 것입니다:

RDNA 5 그래픽 카드: AMD의 차세대 GPU 세대에 대한 첫 번째 공개 확인
2026-2027 출시 창: 차세대 콘솔의 예상 시간대
크로스 플랫폼 혜택: PlayStation 6 및 AMD Radeon 그래픽 카드에 모두 등장하는 기술

FSR Redstone: Shared AI upscaling innovation

소니와 AMD는 AMD의 FSR 레드스톤의 기초가 되는 새로운 AI 업스케일링 알고리즘을 공동 개발했으며, 이는 2025년 컴퓨텍스에서 발표되었습니다. 이 알고리즘은 컨볼루션 신경망(CNN)에서 트랜스포머 모델 아키텍처로 전환되어 현재 세대 기술보다 더 선명한 업스케일링 이미지를 생성하도록 설계되었습니다.

마크 서니는 상호 운용성을 강조합니다: “FSR로서의 알고리즘 구현과 Spectral로서의 알고리즘 구현이 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.

Frame generation coming to consoles

Project Amethyst’s next phase includes machine learning-based virtual frame generation—technology currently available on PC coming to PS5 Pro and future consoles. AI creates entirely new frames that get inserted between rendered frames, dramatically increasing frame rates without proportional GPU load.

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

게임 개발에서의 AI: 소니의 내부 도구

AI 기반 품질 보증

소니는 게임이 커지고 복잡해짐에 따라 테스트 비용에 대한 우려를 해결하며 QA 효율성과 정확성을 크게 향상시키는 머신 러닝 기반 게임 테스트를 개척했습니다.

Dual agent QA system

Sony developed two complementary AI agents for automated testing:

Replay Agent excels at replicating exact button combinations. It can navigate in-game UI and PS5 hardware menus, move characters from spawn points to level transitions, and test scenarios requiring perfect consistency.

Imitation Agent introduces variability reflecting real-world gameplay. It reproduces human-like play patterns with natural variance, uses machine learning models trained on human gameplay data, and adapts to dynamic game elements like enemy AI and camera control.

사례 연구: 아스트로의 플레이룸

Sony는 Astro’s Playroom 개발을 통해 AI QA 시스템을 선보였습니다. 인간 테스터들은 각 섹션을 10-20회 플레이하여 대표 샘플을 만들었습니다. 기계 학습 모델은 이 게임 플레이 데이터를 학습한 후 AI 에이전트가 자율적으로 게임 섹션을 테스트했습니다.

Benefits achieved:

Significantly reduced testing time in many scenarios
Earlier bug detection throughout the development cycle
Improved overall game quality at release

Limitations:

Some games require extensive training data for effective testing
Changes in game parameters necessitate new ML models
System still requires human oversight

인간 수준의 게임플레이 자동화

CEDEC 2024에서 소니는 인간 플레이어 조건을 복제하는 PS5의 자율 게임 플레이를 가능하게 하는 AI 기술을 발표했습니다. 이 시스템은 화면 정보만 사용하며, 모방 학습, 컨트롤러 작동 기록/재생, 이미지 인식을 시각적 단서를 기반으로 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.

Additional AI Innovations

Predictive AI: Anticipating player actions

Sony filed a patent revealing AI capable of predicting players’ next button press before it happens. The technology uses cameras to monitor player movements during gameplay, with AI learning to recognize patterns and predict upcoming inputs based on physical movements.

Potential benefits:

Eliminates input lag by anticipating actions before execution
순간적인 타이밍 개선을 통한 경쟁 우위 제공
Seamlessly handles internet disruptions by automatically completing interrupted commands

예측 지원 시스템은 향후 PlayStation 콘솔에 전용 AI 프로세서(신경 처리 장치)를 제안하여 레이 트레이싱 가속, 성능 모드 개선, 게임 플레이 중 적응적으로 제공되는 실시간 전략 팁을 가능하게 할 수 있습니다.

AI 기반 NPC: 인터랙티브 알로이 프로토타입

Sony’s Advanced Technology Group created an AI-powered version of Aloy from Horizon Forbidden West that demonstrates conversational AI in gaming. The prototype combines OpenAI Whisper (speech-to-text), GPT-4 and Llama 3 (dialogue and decisions), Sony’s Voice Synthesis system, and Sony’s Mockingbird technology (audio-to-facial animation).

The demonstration showcased Aloy responding to player voice prompts with AI-generated voice and realistic facial expressions, all tested on PS5 consoles with minimal performance impact. While it remains an internal prototype not confirmed for public release, it demonstrates possibilities for NPCs engaging in natural language conversations, characters adapting dialogue based on player history, and voice interactions replacing traditional dialogue trees.

Content protection and enhancement

Supported Hardware and Future Integration

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 이 기능을 구현한 모든 게임에서 AI 업스케일링을 가능하게 합니다.

Expected features in PlayStation 6

Mark Cerny의 “기계 학습 기반 처리 기술이 미래다”라는 발언은 AI가 차세대 콘솔에서 중요한 역할을 할 것임을 나타냅니다:

AI 네이티브 아키텍처: 전용 신경 처리 장치를 갖춘 RDNA 5 GPU, Project Amethyst 기술(Neural Arrays, Radiance Cores, Universal Compression), AI 워크로드를 위해 처음부터 설계된 하드웨어.

고급 업스케일링 및 프레임 생성: 향상된 알고리즘을 통한 PSSR의 진화, 성능을 향상시키는 AI 생성 프레임, 머신 러닝을 통한 실시간 레이 트레이싱 향상.

개발자 유연성: 개발자가 선택할 경우 ChatGPT를 포함한 다양한 AI 모델 지원, AMD FSR과 PlayStation Spectral 업스케일링 간의 상호 운용성, 하드웨어 성능을 최대화하는 라이브러리.

플레이어 선택: 높은 프레임 속도를 위한 공격적인 업스케일링 또는 프레임 생성 옵션, 사용자 정의 가능한 AI 어시스턴트 기능, AI 분석을 통한 적응형 난이도.

Games and Engines Supporting Sony AI Technologies

GT Sophy availability

Gran Turismo Sophy 2.1은 Gran Turismo 7의 커스텀 레이스 모드에서 사용할 수 있으며, 플레이어에게 AI 레이싱 경험에 대한 전례 없는 커스터마이제이션과 제어를 제공합니다.

PSSR 지원 게임

확장되는 게임 라이브러리가 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.

Sony AI: Mission and Responsible AI Principles

Organizational mission

Sony AI was established in April 2020 to pursue research in AI and robotics within entertainment. Their mission statement captures the philosophy: “Unleash Human Imagination and Creativity with AI.”

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.

Core values

Sony has articulated clear principles governing AI development:

AI는 인간의 창의성을 증강해야 하며, 대체해서는 안 됩니다
Ethical considerations must guide AI implementation
Privacy and legal compliance are essential
창작자의 지적 재산은 보호되어야 합니다
Transparency about AI benefits and limitations is necessary

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 게이머에게 이익을 줍니다.

소니의 포괄적인 AI 전략은 Gran Turismo Sophy와 같은 혁신적인 성과부터 업스케일링 및 품질 보증의 실용적인 응용까지 여러 차원에서 게임 혁신의 선두주자로 회사의 위치를 확립합니다. 회사의 투자는 단순한 점진적 개선을 넘어 게임이 창조되고, 플레이되고, 경험되는 방식을 근본적으로 재구상하는 신호입니다.

스포츠맨십을 유지하면서 초인적인 기술을 보여주는 AI 레이싱 에이전트부터 4K 렌더링 비용 없이 4K 비주얼을 제공하는 업스케일링 기술까지, 소니는 다음을 균형 있게 갖춘 AI 기반 게임 미래를 구축하고 있습니다:

기술적 우수성: 경계를 확장하는 최고 수준의 AI 구현
인간의 창의성: 대체가 아닌 증강 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 학습하고 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.

저자 소개이 기사는 게임에서 인공지능에 대한 Sony의 포괄적인 접근 방식을 탐구하며, Gran Turismo Sophy, PlayStation Spectral Super Resolution, Project Amethyst와 같은 혁신적인 기술이 차세대 인터랙티브 엔터테인먼트를 어떻게 재구성하고 있는지를 살펴봅니다.