論文の概要: From Chess and Atari to StarCraft and Beyond: How Game AI is Driving the World of AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10433v1
• Date: Mon, 24 Feb 2020 18:28:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 02:53:06.344060
• Title: From Chess and Atari to StarCraft and Beyond: How Game AI is Driving the World of AI
• Title（参考訳）: チェスとアタリからStarCraftとBeyond:ゲームAIがAIの世界を駆り立てる方法
• Authors: Sebastian Risi and Mike Preuss
• Abstract要約: Game AIは、最も先進的なAIアルゴリズムを開発し、テストするための研究分野として、自らを確立した。 Game AIの進歩は、ロボティクスや化学物質の合成など、ゲーム以外の領域にも拡張され始めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.80914659291096
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper reviews the field of Game AI, which not only deals with creating agents that can play a certain game, but also with areas as diverse as creating game content automatically, game analytics, or player modelling. While Game AI was for a long time not very well recognized by the larger scientific community, it has established itself as a research area for developing and testing the most advanced forms of AI algorithms and articles covering advances in mastering video games such as StarCraft 2 and Quake III appear in the most prestigious journals. Because of the growth of the field, a single review cannot cover it completely. Therefore, we put a focus on important recent developments, including that advances in Game AI are starting to be extended to areas outside of games, such as robotics or the synthesis of chemicals. In this article, we review the algorithms and methods that have paved the way for these breakthroughs, report on the other important areas of Game AI research, and also point out exciting directions for the future of Game AI.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ゲームAIの分野を概観する。ゲームAIは特定のゲームでプレイできるエージェントを作成するだけでなく,ゲームコンテンツの自動作成やゲーム分析,ゲームモデリングといった分野も扱う。 Game AIは長い間、大きな科学コミュニティからはあまり認知されていなかったが、最も高度なAIアルゴリズムとStarCraft 2やQuake IIIのようなビデオゲームの習得の進歩に関する記事の開発とテストのための研究分野としての地位を確立してきた。 この分野の成長のため、単一のレビューで完全にカバーすることはできない。 そこで我々は,ゲームAIの進歩が,ロボット工学や化学物質合成といったゲーム以外の領域にまで拡張され始めていることを含む,最近の重要な発展に焦点をあてた。 本稿では、これらのブレークスルーの道を開いたアルゴリズムと手法をレビューし、Game AI研究の他の重要な領域について報告するとともに、Game AIの将来に対するエキサイティングな方向性を指摘する。

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