論文の概要: Student of Games: A unified learning algorithm for both perfect and
imperfect information games
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03178v2
- Date: Wed, 15 Nov 2023 19:12:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-17 23:10:06.024913
- Title: Student of Games: A unified learning algorithm for both perfect and
imperfect information games
- Title（参考訳）: student of games: 完全かつ不完全な情報ゲームのための統一学習アルゴリズム
- Authors: Martin Schmid, Matej Moravcik, Neil Burch, Rudolf Kadlec, Josh
Davidson, Kevin Waugh, Nolan Bard, Finbarr Timbers, Marc Lanctot, G.
Zacharias Holland, Elnaz Davoodi, Alden Christianson, Michael Bowling
- Abstract要約: Students of Gamesは、ガイド付き検索、自己学習、ゲーム理論推論を組み合わせたアルゴリズムである。
学生ゲームは,計算能力と近似能力が増大するにつれて,完全プレイに収束し,健全であることを示す。
学生はチェスと囲碁で強い成績を収め、無期限のテキサスホールディングスのポーカーで最強の公開エージェントを破り、スコットランドヤードで最先端のエージェントを倒した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.97853623156316
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Games have a long history as benchmarks for progress in artificial
intelligence. Approaches using search and learning produced strong performance
across many perfect information games, and approaches using game-theoretic
reasoning and learning demonstrated strong performance for specific imperfect
information poker variants. We introduce Student of Games, a general-purpose
algorithm that unifies previous approaches, combining guided search, self-play
learning, and game-theoretic reasoning. Student of Games achieves strong
empirical performance in large perfect and imperfect information games -- an
important step towards truly general algorithms for arbitrary environments. We
prove that Student of Games is sound, converging to perfect play as available
computation and approximation capacity increases. Student of Games reaches
strong performance in chess and Go, beats the strongest openly available agent
in heads-up no-limit Texas hold'em poker, and defeats the state-of-the-art
agent in Scotland Yard, an imperfect information game that illustrates the
value of guided search, learning, and game-theoretic reasoning.
- Abstract（参考訳）: ゲームは人工知能の進歩のベンチマークとして長い歴史がある。
探索と学習のアプローチは多くの完全情報ゲームに対して強い性能を示し、ゲーム理論の推論と学習によるアプローチは、特定の不完全な情報ポーカー変種に対して強い性能を示した。
我々は,従来のアプローチを統一した汎用アルゴリズムであるSings of Gamesを紹介し,ガイド付き検索,自己学習,ゲーム理論推論を組み合わせた。
ゲームの学生は、巨大な完全で不完全な情報ゲームにおいて強力な経験的パフォーマンスを達成している。
学生ゲームは,計算能力と近似能力が増大するにつれて,完全プレイに収束し,健全であることを示す。
ゲームズ・オブ・ゲームズ(英語版)はチェスと囲碁で強いパフォーマンスを獲得し、無期限のテキサスホールディングスのポーカーで最強の公開エージェントを破り、最先端のエージェントであるスコットランドヤード(英語版)を破り、ガイド付き検索、学習、ゲーム理論の推論の価値を描写する不完全な情報ゲームとなった。
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