游戏中新颖性的检测与适应
人工智能
2021-06-07 v1
摘要
当环境的规则可能突然改变时，就会出现开放世界新颖性，例如游戏玩家遇到“ house rules(自定义规则)”。为应对开放世界新颖性，游戏智能体必须能够检测新颖性何时被注入，并快速适应新规则。我们提出一种基于模型的强化学习方法，其中游戏状态和规则被表示为知识图谱。状态和规则的知识图谱表示可将新颖性检测为知识图谱中的变化，辅助深度强化学习器的训练，并实现基于想象的再训练，即智能体利用知识图谱进行前瞻。
引用
@article{arxiv.2106.02204,
title = {Detecting and Adapting to Novelty in Games},
author = {Xiangyu Peng and Jonathan C. Balloch and Mark O. Riedl},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.02204},
year = {2021}
}
备注
10 pages, 5 figures, Accepted to the AAAI21 Workshop on on Reinforcement Learning in Games