論文の概要: AI in (and for) Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03123v1
• Date: Fri, 7 May 2021 08:57:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-10 18:30:15.301236
• Title: AI in (and for) Games
• Title（参考訳）: ゲームにおける(そして)AI
• Authors: Kostas Karpouzis and George Tsatiris
• Abstract要約: この章では、人工知能(AI)/機械学習(ML)アルゴリズムとデジタルゲームとの関係について概説する。 一方、ai/ml研究者は、人間の感情的活動、プレイヤーの行動に関する大規模かつ内部的なデータセットを生成できる。 一方、ゲームは知的アルゴリズムを利用して、ゲームレベルのテストの自動化、コンテンツの生成、知的でレスポンシブな非プレイヤーキャラクタ(NPC)の開発、プレイヤーの振る舞いの予測と応答を行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9920773256693857
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This chapter outlines the relation between artificial intelligence (AI) / machine learning (ML) algorithms and digital games. This relation is two-fold: on one hand, AI/ML researchers can generate large, in-the-wild datasets of human affective activity, player behaviour (i.e. actions within the game world), commercial behaviour, interaction with graphical user interface elements or messaging with other players, while games can utilise intelligent algorithms to automate testing of game levels, generate content, develop intelligent and responsive non-player characters (NPCs) or predict and respond player behaviour across a wide variety of player cultures. In this work, we discuss some of the most common and widely accepted uses of AI/ML in games and how intelligent systems can benefit from those, elaborating on estimating player experience based on expressivity and performance, and on generating proper and interesting content for a language learning game.
• Abstract（参考訳）: この章では、人工知能(AI)/機械学習(ML)アルゴリズムとデジタルゲームとの関係について概説する。 この関係は2つある:一方、AI/ML研究者は、人間の感情活動、プレイヤーの行動(つまりプレイヤーの行動)の巨大な、その内部のデータセットを生成することができる。 ゲーム内のアクション)、商業的な振る舞い、グラフィカルなユーザーインターフェース要素とのインタラクション、または他のプレイヤーとのメッセージング、ゲームはインテリジェントなアルゴリズムを利用してゲームレベルのテスト、コンテンツの生成、インテリジェントでレスポンシブなノンプレイヤーキャラクタ(npcs)の開発、プレイヤーのさまざまな文化におけるプレイヤーの振る舞いの予測と対応を自動化できる。 本稿では、ゲームにおけるAI/MLの最も一般的で広く受け入れられている使用方法と、表現性とパフォーマンスに基づくプレイヤー体験の推定と、言語学習ゲームにおける適切な、興味深いコンテンツの生成について論じる。

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