論文の概要: Insights From the NeurIPS 2021 NetHack Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11889v1
• Date: Tue, 22 Mar 2022 17:01:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-23 12:42:54.497920
• Title: Insights From the NeurIPS 2021 NetHack Challenge
• Title（参考訳）: NeurIPS 2021 NetHack Challengeからの洞察
• Authors: Eric Hambro, Sharada Mohanty, Dmitrii Babaev, Minwoo Byeon, Dipam Chakraborty, Edward Grefenstette, Minqi Jiang, Daejin Jo, Anssi Kanervisto, Jongmin Kim, Sungwoong Kim, Robert Kirk, Vitaly Kurin, Heinrich K\"uttler, Taehwon Kwon, Donghoon Lee, Vegard Mella, Nantas Nardelli, Ivan Nazarov, Nikita Ovsov, Jack Parker-Holder, Roberta Raileanu, Karolis Ramanauskas, Tim Rockt\"aschel, Danielle Rothermel, Mikayel Samvelyan, Dmitry Sorokin, Maciej Sypetkowski, Micha{\l} Sypetkowski
• Abstract要約: 最初のNeurIPS 2021 NetHack Challengeでは、AIのコミュニティ主導の進歩が紹介された。 これはニューラル(ディープRLなど)とシンボリックAI、ハイブリッドシステムを直接比較する役割を果たした。 AI研究の長期的なベンチマークとして、NetHackの適合性を示すエージェントはいなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.52602443114554
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this report, we summarize the takeaways from the first NeurIPS 2021 NetHack Challenge. Participants were tasked with developing a program or agent that can win (i.e., 'ascend' in) the popular dungeon-crawler game of NetHack by interacting with the NetHack Learning Environment (NLE), a scalable, procedurally generated, and challenging Gym environment for reinforcement learning (RL). The challenge showcased community-driven progress in AI with many diverse approaches significantly beating the previously best results on NetHack. Furthermore, it served as a direct comparison between neural (e.g., deep RL) and symbolic AI, as well as hybrid systems, demonstrating that on NetHack symbolic bots currently outperform deep RL by a large margin. Lastly, no agent got close to winning the game, illustrating NetHack's suitability as a long-term benchmark for AI research.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,第1回NeurIPS 2021 NetHack Challengeの概要を紹介する。 参加者はnethack learning environment (nle)、スケーラブルで手続き的な生成、強化学習(rl)のための挑戦的なジム環境と対話することで、nethackのダンジョンクローラーゲームで勝利できるプログラムやエージェントの開発に携わった。 この課題は、多くの多様なアプローチを持つAIにおけるコミュニティ主導の進歩を示し、これまでNetHackで最良の結果を上回った。 さらに、ニューラル(ディープRLなど)とシンボリックAIとハイブリッドシステムとの直接比較として機能し、NetHackのシンボリックボットでは、現在ディープRLを大きなマージンで上回っていることを示した。 最後に、どのエージェントもゲームに勝つことに近づき、AI研究の長期ベンチマークとしてのNetHackの適合性を示した。

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