Development of Artificial Intelligence Simulator of Seven Ordinary Poker Game

7포커 인공지능 시뮬레이터 구현

Abstract

Some innovative researchers have had a dream of self-thinking intelligent computer. Alphago, at last, showed its possibility. With it, most computer engineers including even students can learn easily how to do it. As the interest to the deep learning has been growing, people's expectation is also naturally growing. In this research, we tried to enhance the game ability of a 7-poker system by applying machine learning techniques. In addition, we also tried to apply emotion analysis of a player to trace ones emotional changes. Methods and outcomes are to be explained in this paper.

일부의 혁신적인 사람들은 스스로 생각하는 컴퓨터에 대한 환상을 꿈꾸며, 그 능력을 부여하는 방법을 꾸준히 연구하여왔다. 그런데 알파고의 등장 이후 그 환상이 마냥 허황된 생각만은 아님을 간접적으로 느낄 수 있었고, 이제는 컴퓨터를 전공하는 대부분의 학생들은 그 방법을 공부할 만큼 일반화 되어가고 있다. 딥 러닝에 대한 사람들의 관심이 커지면서 그로 인해 머신러닝에 대한 발전 가능성 또한 많은 사람들이 기대하고 있다. 이번 연구에서는 포커게임을 매개로 하여 머신러닝 기술을 적용하여 시스템의 게임능력을 개선해 보려 하였고, 또한 얼굴 표정에 따른 감정의 변화 분석을 활용하여 게임의 완성도 또한 높여 보았다.

그림 1. 게임 시스템의 주요 구성 Fig. 1. Structure of game system

그림 2. Neural Network의 구성 Fig. 2. Structure of neural network

그림 3. Haar filter의 예시 Fig. 3. Example of Haar filter

그림 4. Haar training의 과정 Fig. 4. Process of Haar Training

그림 5. 학습된 데이터가 저장된 xml Fig. 5. xml of learned data

그림 6. 얼굴인식 과정 Fig. 6. Flow of face image recognition

그림 7. 얼굴 추적과 감정분석 Fig. 7. Face tracing and emotion analysis

그림 8. 실험 환경 Fig. 8. Testing environment

그림 9. 포커게임의 진행 Fig. 9. Example of game screen

그림 10. AI vs 허군 Fig. 10. AI vs Mr Hur

그림 11. AI vs 조군 Fig. 11. AI vs Mr Cho

표 1. 게임 실험 결과 Table 1. Test outcomes