論文の概要: Learning to Imitate with Less: Efficient Individual Behavior Modeling in Chess

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21488v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 04:09:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.655159
• Title: Learning to Imitate with Less: Efficient Individual Behavior Modeling in Chess
• Title（参考訳）: 省エネを学べる:チェスにおける効率的な個人行動モデリング
• Authors: Zhenwei Tang, Difan Jiao, Eric Xue, Reid McIlroy-Young, Jon Kleinberg, Siddhartha Sen, Ashton Anderson,
• Abstract要約: Maia4Allは、個々の意思決定スタイルを効率的に学習し、適応するように設計されたフレームワークである。 Maia4Allはチェスの個人的行動モデリングを20ゲームで達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.090379544417432
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As humans seek to collaborate with, learn from, and better understand artificial intelligence systems, developing AIs that can accurately emulate individual decision-making becomes increasingly important. Chess, a long-standing AI benchmark with precise skill measurement, offers an ideal testbed for human-AI alignment. However, existing approaches to modeling human behavior require prohibitively large amounts of data from each individual, making them impractical for new or sparsely represented users. In this work, we introduce Maia4All, a framework designed to learn and adapt to individual decision-making styles efficiently, even with limited data. Maia4All achieves this through a two-stage optimization process: (1) an enrichment step, which bridges population and individual-level human behavior modeling with a prototype-enriched model, and (2) a democratization step, which leverages ability levels or user prototypes to initialize and refine individual embeddings with minimal data. Our experimental results show that Maia4All can accurately predict individual moves and profile behavioral patterns with high fidelity, establishing a new standard for personalized human-like AI behavior modeling in chess. Maia4All achieves individual human behavior modeling in chess with only 20 games, compared to the 5,000 games required previously, representing a significant improvement in data efficiency. Our work provides an example of how population AI systems can flexibly adapt to individual users using a prototype-enriched model as a bridge. This approach extends beyond chess, as shown in our case study on idiosyncratic LLMs, highlighting its potential for broader applications in personalized AI adaptation.
• Abstract（参考訳）: 人間が人工知能システムと連携し、学び、より理解しようとすると、個々の意思決定を正確にエミュレートできるAIの開発がますます重要になる。 Chessは、正確なスキル測定を備えた長年のAIベンチマークであり、人間とAIのアライメントに理想的なテストベッドを提供する。 しかしながら、人間の振る舞いをモデル化する既存のアプローチでは、個々の個人からの大量のデータを必要とするため、新規ユーザや疎結合ユーザに対しては実用的ではない。 本研究では,限られたデータであっても,個々の意思決定スタイルを効率的に学習し,適応するためのフレームワークであるMaia4Allを紹介する。 Maia4Allは、(1)人口と個人レベルの人間行動モデリングをプロトタイプでブリッジする豊か化ステップ、(2)個人埋め込みを最小限のデータで初期化・洗練するために能力レベルやユーザプロトタイプを活用する民主化ステップという2段階の最適化プロセスによってこれを達成している。 実験結果から,Maia4Allは個々の動きや行動パターンを高い忠実度で正確に予測し,チェスにおけるパーソナライズされた人間ライクなAI行動モデリングのための新しい標準を確立した。 Maia4Allは、以前必要としていた5000のゲームと比較して、チェスの個々の人間の振る舞いモデリングをわずか20ゲームで達成し、データ効率が大幅に向上した。 私たちの研究は、プロトタイプに富んだモデルをブリッジとして使用することで、人口AIシステムが個々のユーザに対して柔軟に適応する方法の例を提供します。 このアプローチはチェス以外にも拡張されており、このケーススタディで示されているように、パーソナライズされたAI適応における幅広い応用の可能性を強調している。

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