来自 NeurIPS 2021 NetHack 挑战赛的启示
机器学习
2022-03-23 v1 人工智能
神经与进化计算
符号计算
机器学习
摘要
在本报告中，我们总结了首届 NeurIPS 2021 NetHack 挑战赛的要点。参与者的任务是开发一个程序或智能体，通过在与 NetHack 学习环境（NLE）交互来赢得（即在其中“升天”）流行的地牢探险游戏 NetHack；NLE 是一个可扩展、程序化生成且具挑战性的强化学习（RL）Gym 环境。该挑战赛展示了社区驱动的 AI 进展，许多不同的方法显著超越了此前 NetHack 上的最佳结果。此外，它作为神经（如深度 RL）与符号 AI 以及混合系统之间的直接比较，表明在 NetHack 上符号 bot 目前大幅优于深度 RL。最后，没有任何智能体接近通关，说明了 NetHack 作为 AI 研究长期基准的适用性。
引用
@article{arxiv.2203.11889,
title = {Insights From the NeurIPS 2021 NetHack Challenge},
author = {Eric Hambro and Sharada Mohanty and Dmitrii Babaev and Minwoo Byeon and Dipam Chakraborty and Edward Grefenstette and Minqi Jiang and Daejin Jo and Anssi Kanervisto and Jongmin Kim and Sungwoong Kim and Robert Kirk and Vitaly Kurin and Heinrich Küttler and Taehwon Kwon and Donghoon Lee and Vegard Mella and Nantas Nardelli and Ivan Nazarov and Nikita Ovsov and Jack Parker-Holder and Roberta Raileanu and Karolis Ramanauskas and Tim Rocktäschel and Danielle Rothermel and Mikayel Samvelyan and Dmitry Sorokin and Maciej Sypetkowski and Michał Sypetkowski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.11889},
year = {2022}
}
备注
Under review at PMLR for the NeuRIPS 2021 Competition Workshop Track, 10 pages + 10 in appendices