集体智能胜过个人才能：《英雄联盟》案例研究

游戏环境是研究复杂人工智能系统中人类交互和行为的流行试验床。特别是在多人在线战术竞技（MOBA）游戏中，个人在高度逼真的虚拟环境中进行协作，涉及实时战略决策以及资源管理、信息收集与共享、团队协同和集体动态方面的权衡。本文探讨了源于一群个体（不一定技能高超，但能有效参与协作解决问题任务）合作行为的集体智能，是否超过了在技能高超的个体中观察到的个人智能。这一点通过《英雄联盟》中的案例研究得到了证明，该研究使用了机器学习算法和统计方法，应用于为此目的收集的大规模数据。通过系统地建模游戏特定指标，以及新的游戏无关的拓扑和图谱合作交互度量，我们展示了关于集体智能优越性能的深刻见解。