ゲームベースのプラットフォームにおける人工知能研究

Conceptos Básicos

ゲームAI研究のためのゲームベースのプラットフォームは、人工知能技術と教育の発展に重要な役割を果たしています。

Resumen

ゲームAI研究における最新のゲームとプラットフォームについて包括的なレビューを提供し、異なるアイデアを評価する理想的なベンチマークを提供します。これらのプラットフォームは、特定タイプの人工知能と適切なゲームを組み合わせてテストするための指針を提供し、将来の調査へのインスピレーションを与えます。産業界からも、この調査を通じてAIがゲームにどう影響し、逆にゲームがAI研究にどう影響するかが明らかになります。

Estadísticas

ソースコードへのリンクはhttps://github.com/SUSTechGameAI/GameAIPlatformsで提供されています。
2016年以降、関連会議で開催された競技会から対応するプラットフォームが収集されました。
Google ScholarとWeb of Scienceで「game」AND（「artificial intelligence」OR「AI」）AND（「design」OR「generation」）AND（「platform」OR「interface」OR「application」OR「software」）という検索用語を使用して関連論文を収集しました。

Citas

Games have been playing an essential role in the development of AI techniques and education by serving as valuable test-beds.
This paper provides a comprehensive review of recent games and game-based platforms for both game playing and design.

Ideas clave extraídas de

Game-based Platforms for Artificial Intelligence Research

by Chengpeng Hu... a las arxiv.org 03-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2304.13269.pdf

Consultas más profundas

どうしてゲーミングプラットフォームは人工知能研究に適していると考えられるか？

ゲーミングプラットフォームは人工知能（AI）研究に適している理由はいくつかあります。まず、ゲームは現実世界のシナリオを広く反映しており、学習や最適化、意思決定などの要素が含まれています。また、単一プレイヤーやマルチプレイヤー、協力的または対立的なゲームなどさまざまなタイプのゲームが存在し、AI技術を様々な側面でテストすることができます。さらに、クリエイティブデザイン向けのプラットフォームも登場しました。
これらのプラットフォームでは、AIアイデアや技術を探求・比較するための理想的なベンチマークが提供されています。実際に何度も挙げられたように、「Games have been playing an essential role in the development of AI techniques and education by serving as valuable test-beds」という点からもわかるように、ゲーミングプラットフォームはAI技術や教育の発展に欠かせない役割を果たしています。

この記事が示すように、ゲーミングと人工知能技術はどのように相互作用しているか？

この記事では、「Games have been playing an essential role in the development of AI techniques and education by serving as valuable test-beds.」と述べられております通り、ゲーニングと人工知能技術は密接に関連しています。具体的に言えば、

ソースコードや競技会が公開されている多くのオンライン・オフライン・商用等種々ある「game-based platforms」
単一/マルチエージェント設定
観測可能性
プログラム言語
上記項目から分類された数多くの「games for playing by AI」と「environments for designing games by AI」が紹介されております。「Game Tuning」「Content Generation」「Other Resources for AI-involved Game Design」等幅広いカテコリーでそれぞれ異なった目標設定及び利用方法で使用可能です。

将来的な調査や開発でこの分野がどのように進化する可能性があるか？

将来的な調査や開発では、「game-based platforms」を活用した新しいAI手法や応用分野拡大等期待されます。
特筆すべきポイント：

自動生成：Procedural Content Generation (PCG) の重要性増加 - 自動生成アルゴリズム（RL, ML, DL）活用した新規コンテンツ創出。
深層学習：Large Language Models (LLMs) 活用 - LLMs を使って画像提示から2D platformer games自動生成(Genie).
競合強化学習：Multi-agent Reinforcement Learning (MARL) の進歩 - 多数エージェント間戦略形成問題解決.
VR/AR統合: Virtual Reality/Augmented Reality 統合 - より没入感高めつつ次世代型AIシステム構築.

以上ポイントから今後更多岐方面で「game-based platforms」とその応用範囲拡大見込みです。