論文の概要: Human-Level Performance in No-Press Diplomacy via Equilibrium Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02923v2
• Date: Mon, 3 May 2021 14:00:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 06:12:34.846349
• Title: Human-Level Performance in No-Press Diplomacy via Equilibrium Search
• Title（参考訳）: 平衡探索によるノープレス外交における人間レベル性能
• Authors: Jonathan Gray, Adam Lerer, Anton Bakhtin, Noam Brown
• Abstract要約: 本稿では,人間のデータに対する教師あり学習と,後悔の最小化による一段階のルックアヘッド探索を組み合わせた非抑圧型外交のエージェントについて述べる。 我々のエージェントは、過去の非プレス外交ボットのパフォーマンスを大きく上回っており、専門家の人間には説明不能であり、人気のある外交ウェブサイトで匿名ゲームを行う際には、人間のプレイヤーの上位2%にランクインしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.858369754530905
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prior AI breakthroughs in complex games have focused on either the purely adversarial or purely cooperative settings. In contrast, Diplomacy is a game of shifting alliances that involves both cooperation and competition. For this reason, Diplomacy has proven to be a formidable research challenge. In this paper we describe an agent for the no-press variant of Diplomacy that combines supervised learning on human data with one-step lookahead search via regret minimization. Regret minimization techniques have been behind previous AI successes in adversarial games, most notably poker, but have not previously been shown to be successful in large-scale games involving cooperation. We show that our agent greatly exceeds the performance of past no-press Diplomacy bots, is unexploitable by expert humans, and ranks in the top 2% of human players when playing anonymous games on a popular Diplomacy website.
• Abstract（参考訳）: 複雑なゲームにおけるAIの突破口は、純粋に敵対的あるいは純粋に協力的な設定に焦点を当てている。 対照的に外交は協力と競争の両方を含む同盟をシフトさせるゲームである。 そのため、外交は深刻な研究課題であることが証明されている。 本稿では,人間のデータに対する教師あり学習と,後悔の最小化による一段階のルックアヘッド探索を組み合わせた非プレス型外交のエージェントについて述べる。 レジスト最小化技術は、対戦型ゲーム、特にポーカーでのAIの成功に遅れを取っているが、これまでは協力を含む大規模ゲームで成功しなかった。 我々のエージェントは、過去の非プレス外交ボットのパフォーマンスを大幅に上回り、専門家の人間には説明不能であり、人気のある外交ウェブサイトで匿名ゲームを行う際には、人間のプレイヤーの上位2%にランクインしている。

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