論文の概要: Towards Action Model Learning for Player Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05682v1
• Date: Tue, 9 Mar 2021 19:32:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-12 09:51:30.092462
• Title: Towards Action Model Learning for Player Modeling
• Title（参考訳）: プレイヤーモデリングのためのアクションモデル学習に向けて
• Authors: Abhijeet Krishnan, Aaron Williams, Chris Martens
• Abstract要約: プレイヤーモデリングは、ゲームにおけるプレイヤーの振る舞いを正確に近似する計算モデルを作ろうとする。 ほとんどのプレイヤーモデリング技術はドメイン知識に依存しており、ゲーム間で転送できない。 本稿では,アクションモデル学習(AML)を用いて,ドメインに依存しない方法でプレーヤモデルを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9659095632676098
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Player modeling attempts to create a computational model which accurately approximates a player's behavior in a game. Most player modeling techniques rely on domain knowledge and are not transferable across games. Additionally, player models do not currently yield any explanatory insight about a player's cognitive processes, such as the creation and refinement of mental models. In this paper, we present our findings with using action model learning (AML), in which an action model is learned given data in the form of a play trace, to learn a player model in a domain-agnostic manner. We demonstrate the utility of this model by introducing a technique to quantitatively estimate how well a player understands the mechanics of a game. We evaluate an existing AML algorithm (FAMA) for player modeling and develop a novel algorithm called Blackout that is inspired by player cognition. We compare Blackout with FAMA using the puzzle game Sokoban and show that Blackout generates better player models.
• Abstract（参考訳）: プレイヤーモデリングは、ゲームにおけるプレイヤーの振る舞いを正確に近似する計算モデルを作ろうとする。 ほとんどのプレイヤーモデリング技術はドメイン知識に依存しており、ゲーム間で転送できない。 加えて、プレイヤーモデルは現在、心的モデルの作成や洗練など、プレイヤーの認知過程に関する説明的な洞察を与えていない。 本稿では、アクションモデル学習(AML)を用いて、プレイトレースの形式で与えられたデータからアクションモデルが学習され、プレイヤーモデルをドメインに依存しない方法で学習する。 プレイヤーがゲームの仕組みをいかによく理解しているかを定量的に推定する手法を導入することで,このモデルの有用性を実証する。 プレイヤーモデリングのための既存のAMLアルゴリズム(FAMA)を評価し、プレイヤー認知に触発されたBlackoutと呼ばれる新しいアルゴリズムを開発する。 我々はパズルゲームsokobanを用いてblackoutとfamaを比較し、blackoutがより良いプレイヤーモデルを生成することを示した。

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