論文の概要: Teamwork under extreme uncertainty: AI for Pokemon ranks 33rd in the world

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13338v1
• Date: Tue, 27 Dec 2022 01:52:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 15:55:39.616038
• Title: Teamwork under extreme uncertainty: AI for Pokemon ranks 33rd in the world
• Title（参考訳）: 極端に不確実なチームワーク:ポケモンのためのAIは世界33位
• Authors: Nicholas R. Sarantinos
• Abstract要約: 本稿では,ゲームのメカニズムを解説し,ゲーム解析を行う。 ゲームにおける2つの最大の課題は、バランスのとれたチームを維持し、不確実性の3つの源に対処することだ、という認識に基づいて、ユニークなAIアルゴリズムを提案する。 我々のAIエージェントは、これまでのすべての試みよりも大幅に向上し、世界で最も人気のある戦闘フォーマットの1つで、世界で33位まで上昇しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The highest grossing media franchise of all times, with over \$90 billion in total revenue, is Pokemon. The video games belong to the class of Japanese Role Playing Games (J-RPG). Developing a powerful AI agent for these games is very hard because they present big challenges to MinMax, Monte Carlo Tree Search and statistical Machine Learning, as they are vastly different from the well explored in AI literature games. An AI agent for one of these games means significant progress in AI agents for the entire class. Further, the key principles of such work can hopefully inspire approaches to several domains that require excellent teamwork under conditions of extreme uncertainty, including managing a team of doctors, robots or employees in an ever changing environment, like a pandemic stricken region or a war-zone. In this paper we first explain the mechanics of the game and we perform a game analysis. We continue by proposing unique AI algorithms based on our understanding that the two biggest challenges in the game are keeping a balanced team and dealing with three sources of uncertainty. Later on, we describe why evaluating the performance of such agents is challenging and we present the results of our approach. Our AI agent performed significantly better than all previous attempts and peaked at the 33rd place in the world, in one of the most popular battle formats, while running on only 4 single socket servers.
• Abstract（参考訳）: 史上最高額のメディア・フランチャイズで、総売上は9000億ドルを超えているのがポケモンだ。 ゲームは日本ロールプレイングゲーム(J-RPG)のクラスに属する。 これらのゲームのための強力なAIエージェントの開発は、MinMax、Monte Carlo Tree Search、統計機械学習に大きな課題をもたらすため、非常に難しい。 これらのゲームの1つのAIエージェントは、クラス全体のAIエージェントの大幅な進歩を意味する。 さらに、このような作業の重要な原則は、パンデミックや戦争ゾーンのような変化の激しい環境の中で、医師、ロボット、従業員のチームを管理することを含む、極端な不確実性の条件下で優れたチームワークを必要とするいくつかのドメインへのアプローチを刺激することができる。 本稿では,まずゲームの仕組みを説明し,ゲーム解析を行う。 ゲームにおける2つの最大の課題は、バランスの取れたチームを維持し、3つの不確実性源を扱うことだ、という理解に基づいて、ユニークなaiアルゴリズムを提案し続けます。 その後,このようなエージェントの性能評価が難しい理由を説明し,提案手法の結果を紹介する。 私たちのaiエージェントは、これまでのすべての試みよりもはるかに優れており、世界で最も人気のあるバトルフォーマットの1つで、世界で33位でピークに達しました。

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