Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-AI competing and winning against humans in iterated Rock-Paper-Scissors game

論文の概要: Multi-AI competing and winning against humans in iterated Rock-Paper-Scissors game

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.06769v2
Date: Mon, 23 Nov 2020 04:57:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-23 09:03:56.057080
Title: Multi-AI competing and winning against humans in iterated Rock-Paper-Scissors game
Title（参考訳）: 反復したRock-Paper-Scissorsゲームで対戦し、人間に勝つマルチAI
Authors: Lei Wang, Wenbin Huang, Yuanpeng Li, Julian Evans, Sailing He
Abstract要約: 我々は1つの固定メモリ長のマルコフモデルに基づくAIアルゴリズムを用いて、反復したRock Paper Scissorsゲームで人間と競合する。我々は、異なる競合戦略に対応するために、変更可能なパラメータを持つマルチAIアーキテクチャを開発する。我々の戦略は、95%以上の人間の対戦相手に勝つことができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2124879433151605
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Predicting and modeling human behavior and finding trends within human decision-making processes is a major problem of social science. Rock Paper Scissors (RPS) is the fundamental strategic question in many game theory problems and real-world competitions. Finding the right approach to beat a particular human opponent is challenging. Here we use an AI (artificial intelligence) algorithm based on Markov Models of one fixed memory length (abbreviated as "single AI") to compete against humans in an iterated RPS game. We model and predict human competition behavior by combining many Markov Models with different fixed memory lengths (abbreviated as "multi-AI"), and develop an architecture of multi-AI with changeable parameters to adapt to different competition strategies. We introduce a parameter called "focus length" (a positive number such as 5 or 10) to control the speed and sensitivity for our multi-AI to adapt to the opponent's strategy change. The focus length is the number of previous rounds that the multi-AI should look at when determining which Single-AI has the best performance and should choose to play for the next game. We experimented with 52 different people, each playing 300 rounds continuously against one specific multi-AI model, and demonstrated that our strategy could win against more than 95% of human opponents.
Abstract（参考訳）: 人間の行動の予測とモデル化、そして人間の意思決定プロセスにおけるトレンドの発見は、社会科学の大きな問題である。 Rock Paper Scissors (RPS)は、多くのゲーム理論問題や現実世界の競争において、基本的な戦略的問題である。特定の人間の相手を打ち負かす正しいアプローチを見つけるのは困難です。ここでは,1つの固定メモリ長のマルコフモデルに基づくAI(人工知能)アルゴリズムを用いて,反復RPSゲームにおいて人間と競合する。複数のマルコフモデルと異なる固定メモリ長("multi-ai"と略される)を組み合わせて人間の競争行動のモデル化と予測を行い、異なる競争戦略に適応するために変更可能なパラメータを持つマルチaiのアーキテクチャを開発する。対戦相手の戦略変化に適応するために,マルチAIの速度と感度を制御するために「焦点長」(5や10などの正の数)と呼ばれるパラメータを導入する。フォーカス長は、マルチAIがどのシングルAIが最高のパフォーマンスを持ち、次のゲームでプレーするかを決める際に見るべき前のラウンドの数である。それぞれが1つのマルチaiモデルに対して300ラウンド連続でプレイする52人の異なる人物を実験し、その戦略が人間の95%以上の敵に勝利できることを実証した。

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