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아키네이터 원리 어떻게 되는 것인지 궁금하신가요?

 

질문을 통해 내가 생각한 인물을 맞추는 아키네이터 게임을 하다보면 생각보다 잘 맞춰서 신기하기도 하고 그 원리가 무엇인지 궁금해지기 마련인데요.

 

 

 

스무고개처럼 질문에 대답을 하다보니 생각보다 빨리 찾는 경우도 많아 정말 신기하거라구요.

질문몇가지를 통해서 정답을 맞추는 아키네이터 원리에 대해 호기심이 생겼는데 저처럼 궁금해하시는 분들이 있을 것 같아서 그 부분에 대해 정리를 해보려고 합니다.

 

아키네이터 원리 참고 사진 : 게임화면 캡처1

 

 

아키네이터

우선 아키네이터에 대해 간략히 설명하자면 프랑스인들이 Limule이라는 프로그램의 알고리즘으로 사용해서 만든 스무고개 형태 게임입니다. 데이터베이스를 기반으로 모아 유저가 생각한 정답을 맞추는 일종의 인공지능을 활용한 게임으로, 웹버전과 모바일앱버전이 출시되어있습니다.

 

아키네이터 원리 참고 사진 : 게임화면 캡처3

 

 

아키네이터 원리

질문에 대한 유저들의 답변을 통해 수집된 데이터를 기반으로 로그함수의 특성을 활용해 공통적인 특성을 좁혀서 인물을 찾아내는 방식이 아키네이터 원리의 핵심이라고 볼 수 있습니다. 

아키네이터의 경우 질문에 대한 답변으로 5가지 중에 선택하게 되어있는데 5의 14승의 경우 약 61억이며 61억중 1개의 답변을 찾아내기 위해서는 14개의 질문을 통해서 찾아낼 수 있는 원리라고 하네요. 현재 전세계인구가 77억명 정도이니 대략 14개 전후의 질문을 통해 한사람을 추려낼 수 있다는 이야기입니다.

 

여기에 확률을 높이기 위해서 남성여성 사람인지아닌지 등 큰범주의 질문을 우선적으로 하고 세부적인 특성의 범주로 좁히는 방식과 자주 나오는 데이터 특성을 우선적으로 질문하는 방식을 통해 확률을 높인다고 합니다.

 

아키네이터 원리 참고 사진 : 게임화면 캡처3

 

 

이외에도 확률을 높이기 위한 몇가지 수식이 더 활용되었을 수 있는데 앞서 언급한 Limule이라는 프로그램의 제작 원리를 다 공개하지 않았기 때문에 정확히는 알 수 없다고 하네요.

 

이런 원리로 정답을 찾아가기 때문에 데이터베이스가 부족하거나 질문이나 답변이 애매모호할 경우 또는 대답에 잘못된 정보가 축적되어 있다면 정답확률이 떨어질 수 있는 한계점도 있는 게임이라고 합니다.

 

 

지금까지 아키네이터 원리가 어떤 방식으로 이루어졌는지 살펴봤는데요.

알고보면 생각보다 많이 복잡하다는 느낌은 아니지만 그래도 게임을 하다보면 여전히 신기하고 재미있는 것 같습니다.

이번 기회로 왜 이렇게 작동되는지 알고 즐기니 그냥 단순하게 게임을 할 때보다 더 재미있지 않나요?!   

 

 

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