新闻

[NDC 26] 谷歌DeepMind的发展基石中蕴含着'游戏DNA'
[NDC 26] 구글 딥마인드 성장 기반에는 '게임 DNA'가 있었다

人工智能概要
Google DeepMind在NDC26上公开了以电子游戏为核心的AI研究愿景。通过通用AI智能体SIMA与世界模型Genie的结合构建AGI良性循环。利用游戏环境作为安全的实验室来加速人工智能的自主学习与发展。
Google DeepMind Inception团队总监Alexandre Moufarek
▲ Google DeepMind Inception团队总监Alexandre Moufarek(图片来源:Gamemeca拍摄)

如果说Google DeepMind将电子游戏视为开发的核心前沿阵地,你会相信吗?

在NEXON Developers Conference 2026(以下简称NDC26)进入第二天的17日,京畿创造经济创新中心地下2层国际会议室举办了主题为“Google DeepMind如何通过电子游戏推动人工智能研究(How Google DeepMind is Advancing AI Research with Video Games)的演讲。现场,Google DeepMind Inception团队负责人Alexandre Moufarek分享了DeepMind的游戏AI研究历史,以及AI智能体“SIMA”与世界生成模型“Genie”共同构建的AGI循环愿景。

略显独特的是,Google DeepMind自创立初期起,就一直在研究中积极利用游戏所具备的复杂且丰富的模拟环境。以与李世石九段对弈而闻名的围棋AI“AlphaGo”便是其中的代表。此前,Google一直将围棋、象棋、雅达利2D、星际争霸2等游戏环境用作人工智能的安全实验室。因为游戏内变化多端的环境与因果关系复杂的动力学成为了学习空间,也是检验极限的空间。实际上,包括Google DeepMind CEO Demis Hassabis在内的许多团队成员都出身于游戏开发者,Moufarek总监强调:“我们公司内部流淌着深厚的‘游戏DNA’。”

通过各种“游戏”学习AI的方式构建了安全的实验室
▲ 通过各种“游戏”学习AI的方式构建了安全的实验室(图片来源:Gamemeca拍摄)

构建这一系统的契机是什么?Moufarek总监回答称:“游戏开发与AI研究的工作流程非常相似。”即提出假设、制作原型并进行测试,通过反复迭代寻找适用于数百万用户的解决方案的过程是一致的。基于此,DeepMind与全球开发商保持着道德且紧密的合作伙伴关系,并补充称研究一直在安全地推进。

Google DeepMind聚焦的核心研究支柱之一,是像人类一样感知环境并自主行动的通用AI智能体“SIMA”。与“AlphaGo”或“AlphaStar”这种仅在特定游戏中展现超人类性能的单一目的型AI不同,SIMA是为了适应各种环境的“通用性”而正在开发的通用AI。因此,SIMA不识别游戏代码或文本,而是像真实人类一样,通过观察屏幕上存在的视觉信息“像素”,使用键盘和鼠标进行操作的方式来进行学习。

▲ AI智能体SIMA 2介绍视频(视频来源:Google DeepMind官方YouTube频道)

简要展示了实时交互的机制
▲ 简要展示了实时交互的机制(图片来源:Gamemeca拍摄)

同时,它还具备理解人类“自然语言指令”的能力,当发出“登上飞船飞走”的指令时,即使在初次见到的3D图形环境中,它也能自行识别情况并执行指令。为了扩展测试该环境的测试环境,他们与知名MMORPG“EVE Online”的开发商建立了合作伙伴关系,在需要经济系统和长期规划的持续性世界中测试认知、记忆及多人互动,实现了认知与反应方面的发展。

另一大支柱“Genie”是提供环境动力学模拟的“世界模型”。于2024年2月首次公开的Genie以当时的1版本为起点,在约18个月的时间里迅速发展,推出了命名为Genie 3的后续版本。Moufarek总监提到的Genie 3的核心在于,仅凭一行文本或图像提示词,就能以每秒24帧的速度生成支持实时交互的幻想与写实风格3D环境。特别是它能够自行模拟光照反射、重力、水流与风向等复杂的物理规律,并展现出能够记住屏幕中暂时消失的物体或用户行为的长期记忆能力,从而证明了其无与伦比的性能。

世界模型Genie在发布后18个月内便推出了3版本,展现出快速的成长
▲ 世界模型Genie在发布后18个月内便推出了3版本,展现出快速的成长(图片来源:Gamemeca拍摄)

▲ Genie 3介绍视频(视频来源:Google DeepMind官方YouTube频道)

Google DeepMind绘制的未来愿景的核心正是从这两个支柱的交织开始的,即打造一个智能体与世界模型相互执行动作并实现相互学习的“AGI研究飞轮(良性循环结构)”。这一机制通过通用AI智能体SIMA自主行动去探索Genie实时生成的极度陌生环境来进行学习。在此过程中,SIMA经历的试错等大量数据被用于训练和改进Genie。这一反馈循环在完全排除现实中可能发生的危险要素的同时,在受控的虚拟环境中加速了AI的学习速度。

传达了通过全新世界与全新行为构建良性循环结构并实现安全发展的愿景
▲ 传达了通过全新世界与全新行为构建良性循环结构并实现安全发展的愿景(图片来源:Gamemeca拍摄)

对于游戏用AI研究的未来,Moufarek总监指出:“我们并不假设重复的AI功能的一部分或全部必然会带来有趣的游戏体验。但我们需要将其视为问题、假设和创意来进行测试,并不断重复直到找到乐趣。”接着他强调:“为了推动社区发展并提供研究或全新的游戏玩法体验,不能仅仅停留在口头上,必须付诸行动”,并强调了人类角色对于激发整个游戏行业探索全新体验并与全世界分享的最为重要的作用。
구글 딥마ㅣㄴ드
▲ 구글 딥마인드 인셉션 팀 알렉산드르 무파렉 디렉터 (사진: 게임메카 촬영)

구글 딥마인드가 비디오 게임을 개발 핵심 전초기지로 삼고 있다면 믿을 수 있을까?

넥슨 개발자 콘퍼런스 2026(이하 NDC26) 2일 차인 17일, 경기창조혁신센터 지하 2층 국제회의장에서 '구글 딥마인드는 비디오 게임을 통해 인공지능 연구를 어떻게 발전시키는가(How Google DeepMind is Advancing AI Research with Video Games)를 주제로 세션이 진행됐다. 현장에는 구글 딥마인드 인셉션 팀을 이끄는 알렉산드르 무파렉 디렉터가 딥마인드의 게임 AI 연구 역사와 함께 AI 에이전트 ‘SIMA’와 월드 생성 모델 ‘Genie’가 구축하는 AGI 순환 비전을 공유했다.

다소 독특하게도, 구글 딥마인드는 창립 초기부터 게임이 가진 복잡하고 풍부한 시뮬레이션 환경을 연구에 적극적으로 활용해 왔다. 이세돌 9단과의 대국으로 잘 알려진 바둑의 '알파고'가 그 예시다. 구글은 이전부터 바둑, 장기, 아타리 2D, 스타크래프트 II 등의 게임 환경을 인공지능을 위한 안전한 실험실로 이용해왔다. 게임 내에서 변화하는 수많은 환경과 인과가 복잡한 역학 관계를 배우는 공간이자 한계를 시험할 수 있는 공간이 됐기 때문이다. 실제로 구글 딥마인드의 데미스 허사비스 CEO를 비롯한 수많은 팀원이 게임 개발자 출신으로, 무파렉 디렉터는 "우리 회사 내부에는 깊은 ‘게임 DNA’가 흐르고 있다"고 강조했다.

다양한 '게임'을 통해 AI를 학슴하는 방식으로 안전한 실험실을 구축했다 (사진: 게임메카 촬영)
▲ 다양한 '게임'을 통해 AI를 학슴하는 방식으로 안전한 실험실을 구축했다 (사진: 게임메카 촬영)

이와 같은 시스템이 구축된 계기는 무엇일까? 무파렉 디렉터는 "게임 개발과 AI 연구의 작업 흐름은 매우 유사하다"고 답했다. 가설을 세우고 프로토타입을 만들어 테스트하며, 반복 과정을 통해 수백만 명의 사용자에게 적용 가능한 솔루션을 찾아내는 과정이 일치한다는 것이다. 이를 바탕으로 딥마인드는 글로벌 개발사들과 윤리적이고 긴밀한 파트너십을 유지하며 안전하게 연구를 진행해 오고 있다고 첨언했다.

구글 딥마인드가 집중하는 핵심 연구의 한 축에는 인간처럼 환경을 인식하고 자율적으로 행동하는 범용 AI 에이전트 ‘SIMA’가 있다. SIMA는 '알파고'나 '알파스타'처럼 특정 게임에서만 초인적인 성능을 발휘하는 단일 목적형 AI가 아니라, 다양한 환경에 적응하는 ‘범용성’을 위해 개발 중인 범용 AI다. 그렇기에 SIMA는 게임 코드나 텍스트를 인식하지 않고, 실제 인간처럼 화면에 존재하는 시각 정보인 '픽셀'을 보고 키보드와 마우스로 조작하는 방식으로 학습한다.

▲ AI 에이전트 SIMA 2 소개 영상 (영상출처: 구글 딥마인드 공식 유튜브 채널)

실시간
▲ 실시간 상호작용의 메커니즘을 간략하게 보여줬다 (사진: 게임메카 촬영)

함께 인간의 ‘자연어 명령어’를 이해하는 능력을 갖춰 "우주선에 타서 날아가라"고 명령하면, 처음 보는 3D 그래픽 환경에서도 스스로 상황을 인지하고 명령을 수행한다. 이를 테스트하는 환경을 확장하기 위해 유명 MMORPG ‘이브 온라인’의 개발사와 파트너십을 맺고, 경제 시스템과 장기적 계획이 필요한 지속형 세계에서 인지·메모리·다중 플레이어 상호작용을 테스트하며 인지 및 반응에 대한 발전을 이뤄나가고 있다.

또다른 축인 ‘Genie’는 환경 역학 시뮬레이션을 제공하는 ‘월드 모델’이다. 2024년 2월 첫 공개된 Genie는 당시 버전 1을 시작으로 약 18개월 만에 Genie 3이라는 타이틀을 붙인 차기 버전이 나올 정도로 빠르게 발전하고 있다. 무파렉 디렉터가 언급한 Genie 3의 핵심은 단 한 줄의 텍스트나 이미지 프롬프트만으로 실시간 상호작용이 가능한 판타지 및 실사형 3D 환경을 초당 24프레임으로 생성해 낼 수 있다는 것이다. 특히 빛의 반사, 중력, 물과 바람의 흐름 등 복잡한 물리법칙도 스스로 시뮬레이션하고, 화면에서 잠시 사라진 사물이나 사용자의 행동을 기억하는 장기 기억 능력을 보여주며 독보적인 성능을 증명한다.

월드 모델 Genie는 출시 후 18개월 만에 버전 3이 나올 정도로 빠른 성장을 보여줬다 (사진: 게임메카 촬영)
▲ 월드 모델 Genie는 출시 후 18개월 만에 버전 3이 나올 정도로 빠른 성장을 보여줬다 (사진: 게임메카 촬영)

▲ Genie 3 소개 영상 (영상출처: 구글 딥마인드 공식 유튜브 채널)

구글 딥마인드가 그리는 미래 비전의 핵심은 바로 이 두 개의 축이 맞물리며 시작된다, 에이전트와 월드 모델이 서로간에 액션을 수행해 상호 학습을 해내는 ‘AGI 연구 플라이휠(선순환 구조)’을 만드는 것이다. 이는 Genie가 실시간으로 만들어내는 매우 낯선 환경을 범용 AI 에이전트 SIMA가 자율적인 행동으로 탐사하며 학습하는 메커니즘으로 수행한다. 이 과정에서 SIMA가 겪는 시행착오 등의 수많은 데이터는 Genie를 훈련하고 개선하는 일에 쓰인다. 이 피드백 루프는 현실에서 발생할 수 있는 위험 요소를 완전히 배제한 채, 통제된 가상 환경 안에서 AI의 학습 속도를 가속화한다.

새로운 세상과 새로운 행동을 통해 선순환 구조를 만들어 안전한 발전을 이루겠다는 비전을 전했다 (사진: 게임메카 촬영)
▲ 새로운 세상과 새로운 행동을 통해 선순환 구조를 만들어 안전한 발전을 이루겠다는 비전을 전했다 (사진: 게임메카 촬영)

무파렉 디렉터는 게임용 AI 연구의 미래에 대해 "반복하는 AI 기능의 일부 또는 전부가 반드시 재미있는 경험으로 이어질 것이라고 가정하지 않는다. 하지만 그것을 질문, 가설, 아이디어로 취급하여 테스트하고 재미를 찾을 때까지 반복해야 한다"고 짚었다. 이어 "커뮤니티를 발전시키고 연구나 새로운 게임 플레이 경험을 제공하기 위해서는 말만 하는 것에 그치지 말고 실행해야 한다"며, 게임 업계 전체가 새로운 경험을 탐구하고 전 세계와 공유하도록 영감을 주는 인간의 역할이 가장 중요함을 강조했다.
这则新闻由人工智能翻译。