論文の概要: The Othello AI Arena: Evaluating Intelligent Systems Through Limited-Time Adaptation to Unseen Boards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09292v1
• Date: Tue, 12 Aug 2025 19:10:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-14 20:42:00.668121
• Title: The Othello AI Arena: Evaluating Intelligent Systems Through Limited-Time Adaptation to Unseen Boards
• Title（参考訳）: Othello AIアリーナ:見つからないボードへの限定的な適応を通じてインテリジェントシステムを評価する
• Authors: Sundong Kim,
• Abstract要約: Othello AI Arenaはインテリジェントシステムを評価するために設計された新しいベンチマークフレームワークである。 システムは、厳密な時間制限の中で、新しいOthelloボードの設定とルールを分析する必要がある。 Arenaは、リアルタイム可視化、多次元メトリクスを使用した自動評価、およびポストホック分析のための包括的なロギングを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.8592090925606275
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The ability to rapidly adapt to novel and unforeseen environmental changes is a cornerstone of artificial general intelligence (AGI), yet it remains a critical blind spot in most existing AI benchmarks. Traditional evaluation largely focuses on optimizing performance within fixed environments, failing to assess systems' flexibility and generalization capabilities when faced with even subtle rule or structural modifications. Addressing this gap, I introduce the Othello AI Arena, a novel benchmark framework designed to evaluate intelligent systems based on their capacity for limited-time adaptation to unseen environments. Our platform poses a meta-learning challenge: participants must develop systems that can analyze the specific configuration and rules of a novel Othello board within a strict time limit (60 seconds) and generate a tailored, high-performing strategy for that unique environment. With this, evaluation of the meta-level intelligence can be separated from the task-level strategy performance. The Arena features a diverse set of game stages, including public stages for development and private stages with structural and rule variations designed to test genuine adaptive and generalization capabilities. Implemented as an accessible web-based platform, the Arena provides real-time visualization, automated evaluation using multi-dimensional metrics, and comprehensive logging for post-hoc analysis. Initial observations from pilot tests and preliminary student engagements highlight fascinating patterns in adaptation approaches, ranging from rapid parameter tuning to rudimentary environmental model learning through simulation. The Othello AI Arena offers a unique educational tool and a valuable research benchmark for fostering and evaluating the crucial skill of rapid, intelligent adaptation in AI systems.
• Abstract（参考訳）: 新規で予期せぬ環境変化に迅速に適応する能力は、人工知能(AGI)の基盤であるが、既存のほとんどのAIベンチマークでは依然として重要な盲点となっている。 従来の評価は主に固定環境における性能の最適化に重点を置いており、微妙な規則や構造的な修正に直面した場合、システムの柔軟性と一般化能力の評価に失敗している。 このギャップに対処するため、私はOthello AI Arenaという新しいベンチマークフレームワークを紹介します。 参加者は、厳格な時間制限(60秒)で新しいOthelloボードの構成とルールを分析し、そのユニークな環境のために調整されたハイパフォーマンスな戦略を生成するシステムを開発する必要があります。 これにより、メタレベルのインテリジェンスの評価をタスクレベルの戦略性能から切り離すことができる。 アリーナには様々なゲームステージがあり、開発のための公開ステージやプライベートステージ、真の適応性と一般化能力をテストするために設計された構造とルールのバリエーションがある。 アクセス可能なWebベースのプラットフォームとして実装されたArenaは、リアルタイム可視化、多次元メトリクスを使用した自動評価、ポストホック分析のための包括的なロギングを提供する。 パイロットテストと予備的な学生参加からの最初の観察は、素早いパラメータチューニングからシミュレーションによる初歩的な環境モデル学習まで、適応アプローチにおける魅力的なパターンを浮き彫りにした。 Othello AI Arenaは、ユニークな教育ツールと、AIシステムにおける迅速かつインテリジェントな適応の重要なスキルを育み、評価するための貴重な研究ベンチマークを提供する。

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