인간은 무작위적인 선택에 서툴다는 점을 활용하여 사용자의 마음을 읽는 듯한 AI 게임 '마인드 리더(Mind Reader)'가 공개되어 주목받고 있습니다. 이 게임은 사용자가 좌우를 선택하는 패턴을 학습하여 다음 선택을 예측하는데, 약 20번의 선택 후에는 60~70%의 정확도로 사용자의 행동을 맞추는 것으로 나타났습니다. 이는 AI가 인간의 행동에서 일관된 패턴을 찾아내 예측할 수 있음을 시사합니다.
'마인드 리더' 게임의 핵심 원리는 사용자의 최근 1~4가지 선택을 기반으로 빈도표를 구축하고, 유사한 상황에서 사용자가 어떤 선택을 했는지 찾아 가장 가능성이 높은 다음 행동에 베팅하는 방식입니다. 이러한 접근 방식은 오픈소스 텍스트 분류기(text classifier)인 '제피(Jeffy)'와 동일한 아이디어를 공유합니다. 제피는 텍스트를 고차원 임베딩 공간에 매핑한 후 로지스틱 회귀(logistic regression)를 통해 패턴을 학습하고 분류합니다. 특히 제피는 텍스트, 게임 상태, 숫자 특징 등 68가지 사전 학습된 분류기를 제공하며, GPU나 API 키 없이도 CPU에서 80ms 이내로 빠르게 작동하여 개발자들이 단 세 줄의 코드로 쉽게 설치하고 사용할 수 있습니다.
이러한 기술은 단순히 게임을 넘어 다양한 분야에 적용될 수 있는 잠재력을 가집니다. 인간의 선택 패턴을 학습하고 예측하는 능력은 사용자 경험 개선, 맞춤형 콘텐츠 추천, 이상 행동 감지 등 여러 서비스에 활용될 수 있습니다. 특히 제피처럼 가볍고 효율적인 분류기는 자원 제약이 있는 환경이나 엣지 디바이스에서도 AI 기반의 패턴 분석을 가능하게 하여, 더 많은 개발자와 기업이 AI 기술을 쉽게 도입하고 혁신적인 서비스를 만들 수 있는 기회를 제공할 것입니다. 이는 AI가 일상생활과 산업 전반에 걸쳐 더욱 폭넓게 활용될 수 있는 중요한 발판이 될 수 있습니다.