AI로 비행기 예측해본 결과

지난 겨울, Aviator 게임 12만 라운드 데이터를 기반으로 LSTM 모델을 실행했습니다.

결과: 추적 실패.

하지만 더 깊은 진실이 드러났습니다 — 우리는 소음 속에서 패턴을 찾으려 애쓰는 존재라는 사실.

설정: 코드와 혼란의 만남

Aviator는 단순합니다. 배율이 1x부터 올라가다가 무작위로 붕괴됩니다. 플레이어는 붕괴 전에 현금 인출해야 합니다.

공개 로그( RTP: 97%, RNG 인증)를 수집해 LSTM 네트워크에 입력하고 세 주간 훈련했습니다. 목표는 폭풍 속에서 신호를 찾는 것이었습니다.

모델이 발견한 것 (스포일러: 아무것도 없음)

하이퍼파라미터 조정 및 과적합 임계값 테스트 후, 정확도는 51.3% 에 머물렀습니다. 통계적으로 무작위 추측과 차이가 없습니다. 무엇도 없는 순수한 확률성입니다.

이는 실패가 아니라 증거였습니다. 게임은 망가진 게 아닙니다. 오히려 완벽하게 작동하고 있기 때문에 현실감을 줍니다.

왜 우리는 패턴을 믿을까 (없는데도)

인간은 패턴 탐색 기계입니다. 제 뇌도 혼란 속에서 구조를 찾고 싶어 했습니다 — 마치 ‘언제 붕괴될지 안다’고 말하는 모든 플레이어처럼요. 하지만 AI는 거짓말을 하지 않습니다. 데이터가 진짜 말하는 것을 보여줍니다. 예측값 vs 실제 값 그래프를 그렸을 때, 벽에 던진 커피 꽃잎 같았습니다. 그 순간, 어떤 손실보다 강력한 충격이 밀려왔습니다:

더 나은 도구가 아니라 더 나은 자기 인식이 필요합니다

진정한 승리는 돈이 아니다… 명확함이다

그래서 계속 왜 하는 걸까요? Aviator는 무작위성을 이기기 위한 게 아니라, 그에 대한 반응 방식을 다루기 위한 것입니다. 모델은 제게 더 많은 라운드를 이길 수 있게 해주진 않았지만, 다음을 가르쳐줬습니다:

• 엄격한 한도 설정 (코드로 강제)
• 감정적 안전 위해 2배 자동 인출 사용
• 손실 추격 시 베팅 증가 금지 — 이건 합리적 의사결정의 모든 규칙을 파괴합니다. The 가장 중요하게: 지불금보다 비행 자체를 즐기세요. 결국 제가 가장 좋아했던 건 비행 경로 예측이 아니었습니다… document.getElementById(‘result’).innerHTML = ‘통제되지 않은 상황에서 비행하는 모습을 보는 것.’ The beauty was in surrendering to uncertainty—something even AI can’t simulate well enough to profit from, yet humans still crave deeply, especially when floating above digital clouds with nothing but faith and code between us.