論文の概要: Preference-Learning Emitters for Mixed-Initiative Quality-Diversity Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13839v2
• Date: Sat, 15 Apr 2023 02:50:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 23:45:47.089219
• Title: Preference-Learning Emitters for Mixed-Initiative Quality-Diversity Algorithms
• Title（参考訳）: 混合イニシアティブ品質多様性アルゴリズムのための選好学習エミッタ
• Authors: Roberto Gallotta, Kai Arulkumaran, L. B. Soros
• Abstract要約: 混合開始型共同創造タスクでは、デザイナーに複数の関連する提案を提供することが重要である。 本研究では,嗜好学習エミッタ(PLE)の一般的なフレームワークを提案し,それをゲーム『スペースエンジニアズ』のプロシージャコンテンツ生成タスクに適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6445605125467573
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In mixed-initiative co-creation tasks, wherein a human and a machine jointly create items, it is important to provide multiple relevant suggestions to the designer. Quality-diversity algorithms are commonly used for this purpose, as they can provide diverse suggestions that represent salient areas of the solution space, showcasing designs with high fitness and wide variety. Because generated suggestions drive the search process, it is important that they provide inspiration, but also stay aligned with the designer's intentions. Additionally, often many interactions with the system are required before the designer is content with a solution. In this work, we tackle these challenges with an interactive constrained MAP-Elites system that leverages emitters to learn the preferences of the designer and then use them in automated steps. By learning preferences, the generated designs remain aligned with the designer's intent, and by applying automatic steps, we generate more solutions per user interaction, giving a larger number of choices to the designer and thereby speeding up the search. We propose a general framework for preference-learning emitters (PLEs) and apply it to a procedural content generation task in the video game Space Engineers. We built an interactive application for our algorithm and performed a user study with players.
• Abstract（参考訳）: 人間と機械が共同でアイテムを作成する混合開始型共同作成タスクでは、デザイナーに複数の関連する提案を行うことが重要である。 品質多様性アルゴリズムはこの目的のために一般的に使われており、ソリューション空間の健全な領域を表現し、高い適合性と多種多様なデザインを示す様々な提案を提供することができる。 生成した提案が検索プロセスを促進するため、インスピレーションを提供するだけでなく、デザイナーの意図に沿うことも重要である。 さらに、デザイナがソリューションに満足する前に、システムとの対話が頻繁に必要になります。 本研究では,エミッタを利用してデザイナーの好みを学習し,自動ステップで使用する,インタラクティブな制約付きMAP-Elitesシステムを用いて,これらの課題に取り組む。 好みを学習することで、生成したデザインはデザイナーの意図と一致し、自動ステップを適用することで、ユーザインタラクション毎により多くのソリューションを生成し、デザイナーにより多くの選択肢を与え、検索を高速化します。 本稿では,選好学習エミッタ(ple)のための汎用フレームワークを提案し,ゲーム空間エンジニアの手続き的コンテンツ生成タスクに適用する。 我々はアルゴリズムの対話型アプリケーションを構築し、プレイヤーとユーザスタディを行った。

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