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: 翻訳完了
• 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
• 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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