論文の概要: Towards Game-Playing AI Benchmarks via Performance Reporting Standards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02742v1
• Date: Mon, 6 Jul 2020 13:27:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 02:37:19.179517
• Title: Towards Game-Playing AI Benchmarks via Performance Reporting Standards
• Title（参考訳）: パフォーマンス報告標準によるAIベンチマークのゲームプレイに向けて
• Authors: Vanessa Volz and Boris Naujoks
• Abstract要約: 本稿では,AIゲームプレイパフォーマンスの報告ガイドラインを提案し,従えば,異なるAIアプローチの非バイアス比較に適した情報を提供する。 私たちが説明するビジョンは、さまざまなAIアルゴリズムの振る舞いに関するより一般的な結論を引き出すために、このようなガイドラインに基づいたベンチマークとコンペを構築することです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9137554315375919
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While games have been used extensively as milestones to evaluate game-playing AI, there exists no standardised framework for reporting the obtained observations. As a result, it remains difficult to draw general conclusions about the strengths and weaknesses of different game-playing AI algorithms. In this paper, we propose reporting guidelines for AI game-playing performance that, if followed, provide information suitable for unbiased comparisons between different AI approaches. The vision we describe is to build benchmarks and competitions based on such guidelines in order to be able to draw more general conclusions about the behaviour of different AI algorithms, as well as the types of challenges different games pose.
• Abstract（参考訳）: ゲームは、ゲームプレイングAIを評価するマイルストーンとして広く使用されているが、得られた観察を報告するための標準化されたフレームワークは存在しない。 結果として、異なるゲームプレイングaiアルゴリズムの強みと弱みに関する一般的な結論を引き出すのは難しいままである。 本稿では,AIゲームプレイパフォーマンスの報告ガイドラインを提案し,従えば,異なるAIアプローチ間の非バイアス比較に適した情報を提供する。 私たちが説明するビジョンは、異なるAIアルゴリズムの振る舞いと異なるゲームがもたらす課題のタイプについて、より一般的な結論を導き出すために、そのようなガイドラインに基づいたベンチマークとコンペを構築することです。

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