격투게임의 두 플레이어 대결을 강화학습으로 연구할 수 있도록 만든 오픈소스 학습 환경 ‘FootsiesGym’이 공개됐다. 연구진은 arXiv에 게재한 논문에서 이 환경이 격투게임의 이른바 ‘뉴트럴 게임(neutral play)’에 나타나는 순환적이고 비이행적인 전략적 상호작용을 분리해 다룬다고 밝혔다. 가위바위보처럼 어느 선택도 절대적으로 우월하지 않아 서로 물고 무는 관계가 형성되는 심리전 구조를, 효율적으로 분석할 수 있을 만큼 단순한 형태로 담아냈다는 설명이다.
이 벤치마크가 다루는 문제는 두 명이 겨루는 제로섬(zero-sum) 게임이면서, 상대의 의도를 완전히 알 수 없는 불완전정보(imperfect-information) 게임이라는 점에서 까다롭다. 한쪽이 이기면 다른 쪽이 그만큼 지는 구조 속에서, 상대의 다음 수를 예측하고 자신의 의도를 숨기며 순간적으로 대응해야 하기 때문이다. 이런 특성은 바둑이나 체스처럼 판 위의 정보가 모두 공개된 게임과는 성격이 다르며, 전략이 단선적으로 강해지지 않고 서로 맞물려 돌아가는 상황을 학습해야 한다.
연구진은 표준 하드웨어에서 높은 처리량으로 학습할 수 있는 벡터화된 시뮬레이터를 함께 제공한다고 밝혔다. 여러 학습 인스턴스를 병렬로 빠르게 돌릴 수 있어, 값비싼 대규모 연산 자원 없이도 실험을 반복할 수 있다는 취지다. 논문은 이 환경 위에서 여러 강화학습 방법을 벤치마킹하고, 이 벤치마크가 열어주는 열린 연구 방향들을 함께 탐색했다고 설명했다.
이 연구는 강화학습과 비디오게임을 주제로 한 RLC 2026 워크숍에 채택됐다. 관련 코드는 깃허브에 공개됐으며 CC BY 4.0 라이선스로 배포된다. 순환적 심리전을 재현 가능한 형태로 표준화한 벤치마크는 게임 인공지능뿐 아니라, 상대의 전략에 실시간으로 적응해야 하는 다양한 다중 에이전트 학습 연구의 시험대로 활용될 수 있다.
