論文の概要: Perceptual Similarity for Measuring Decision-Making Style and Policy Diversity in Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06051v2
• Date: Fri, 30 Aug 2024 03:19:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-02 17:38:32.997710
• Title: Perceptual Similarity for Measuring Decision-Making Style and Policy Diversity in Games
• Title（参考訳）: ゲームにおける意思決定スタイルと政策多様性の知覚的類似性
• Authors: Chiu-Chou Lin, Wei-Chen Chiu, I-Chen Wu,
• Abstract要約: プレイスタイルとして知られる意思決定スタイルの定義と測定は、ゲームにおいて不可欠である。 本稿では,様々な状態心理学を用いたマルチスケール分析,粒度に根ざした知覚核,交差点対結合法を有効利用して精度を高めるための3つの拡張点を紹介する。 そこで本研究では,エンド・ツー・エンドのゲーム分析と,多種多様なプレイスタイルのための人工知能の進化について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.289135305943056
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Defining and measuring decision-making styles, also known as playstyles, is crucial in gaming, where these styles reflect a broad spectrum of individuality and diversity. However, finding a universally applicable measure for these styles poses a challenge. Building on Playstyle Distance, the first unsupervised metric to measure playstyle similarity based on game screens and raw actions, we introduce three enhancements to increase accuracy: multiscale analysis with varied state granularity, a perceptual kernel rooted in psychology, and the utilization of the intersection-over-union method for efficient evaluation. These innovations not only advance measurement precision but also offer insights into human cognition of similarity. Across two racing games and seven Atari games, our techniques significantly improve the precision of zero-shot playstyle classification, achieving an accuracy exceeding 90 percent with fewer than 512 observation-action pairs, which is less than half an episode of these games. Furthermore, our experiments with 2048 and Go demonstrate the potential of discrete playstyle measures in puzzle and board games. We also develop an algorithm for assessing decision-making diversity using these measures. Our findings improve the measurement of end-to-end game analysis and the evolution of artificial intelligence for diverse playstyles.
• Abstract（参考訳）: プレイスタイルとして知られる意思決定スタイルの定義と測定はゲームにおいて重要であり、これらのスタイルは個人性と多様性の幅広い範囲を反映している。 しかし、これらのスタイルに対して普遍的に適用可能な尺度を見つけることは困難である。 ゲーム画面と生のアクションに基づいてプレイスタイルの類似度を測定する最初の教師なし指標であるPlaystyle Distanceをベースとして,様々な状態の粒度を持つマルチスケール分析,心理学に根ざした知覚核,効率的評価のためのクロスオーバー・ユニオン法の利用という,精度向上のための3つの拡張を導入する。 これらの革新は測定精度を向上するだけでなく、人間の類似性認知に関する洞察も提供する。 2つのレースゲームと7つのアタリゲームの間で、我々の技術はゼロショットプレイスタイルの分類の精度を大幅に向上させ、512組未満の観察アクションペアで90%を超える精度を実現した。 さらに,2048年とGoを用いた実験では,パズルやボードゲームにおける個別のプレイスタイル尺度の可能性を示した。 また,これらの指標を用いて意思決定の多様性を評価するアルゴリズムを開発した。 そこで本研究では,エンド・ツー・エンドのゲーム分析と,多種多様なプレイスタイルのための人工知能の進化について検討した。

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