論文の概要: Reinforcement Learning in Strategy-Based and Atari Games: A Review of Google DeepMinds Innovations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10303v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 17:06:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:44:41.353953
• Title: Reinforcement Learning in Strategy-Based and Atari Games: A Review of Google DeepMinds Innovations
• Title（参考訳）: 戦略ベースおよびアタリゲームにおける強化学習 - Google DeepMindsイノベーションのレビュー
• Authors: Abdelrhman Shaheen, Anas Badr, Ali Abohendy, Hatem Alsaadawy, Nadine Alsayad,
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、多くのアプリケーション、特にゲームで広く使われている。 Google DeepMindはこの分野でイノベーションの先駆者であり、高度なAIモデルを作成するために強化学習アルゴリズムを使用している。 本稿では,アタリゲームと戦略ベースゲームにおける強化学習の意義について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Reinforcement Learning (RL) has been widely used in many applications, particularly in gaming, which serves as an excellent training ground for AI models. Google DeepMind has pioneered innovations in this field, employing reinforcement learning algorithms, including model-based, model-free, and deep Q-network approaches, to create advanced AI models such as AlphaGo, AlphaGo Zero, and MuZero. AlphaGo, the initial model, integrates supervised learning and reinforcement learning to master the game of Go, surpassing professional human players. AlphaGo Zero refines this approach by eliminating reliance on human gameplay data, instead utilizing self-play for enhanced learning efficiency. MuZero further extends these advancements by learning the underlying dynamics of game environments without explicit knowledge of the rules, achieving adaptability across various games, including complex Atari games. This paper reviews the significance of reinforcement learning applications in Atari and strategy-based games, analyzing these three models, their key innovations, training processes, challenges encountered, and improvements made. Additionally, we discuss advancements in the field of gaming, including MiniZero and multi-agent models, highlighting future directions and emerging AI models from Google DeepMind.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、AIモデルの優れたトレーニング場として機能するゲームにおいて、多くのアプリケーションで広く使われている。 Google DeepMindは、モデルベース、モデルフリー、ディープQネットワークアプローチを含む強化学習アルゴリズムを使用して、AlphaGo、AlphaGo Zero、MuZeroといった先進的なAIモデルを作成する、この分野におけるイノベーションの先駆者だ。 最初のモデルであるAlphaGoは、教師付き学習と強化学習を統合して、Goのゲームをマスターし、プロの人間プレイヤーを上回る。 AlphaGo Zeroは、人間のゲームプレイデータへの依存を取り除くことでこのアプローチを洗練し、代わりに学習効率を向上させるためにセルフプレイを利用する。 MuZeroはさらにこれらの進歩を、ルールの明示的な知識なしにゲーム環境の基盤となるダイナミクスを学習し、複雑なアタリゲームを含む様々なゲームで適応性を達成することで拡張した。 本稿では,アタリゲームと戦略ベースのゲームにおける強化学習の応用の重要性を概観し,これらの3つのモデル,それらの重要なイノベーション,トレーニングプロセス,遭遇した課題,改善点について分析する。 さらに、MiniZeroやマルチエージェントモデルなど、ゲーム分野の進歩についても議論し、Google DeepMindの今後の方向性と、新たなAIモデルを強調します。

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