学习战胜 ByteRL：可收集卡牌游戏智能体的可被利用性
人工智能
2024-04-26 v1
摘要
虽然扑克作为一类游戏在过去数十年间被广泛研究，但可收集卡牌游戏仅近期才受到关注。仅仅最近，我们才看到一种智能体能够与哈尔斯蒙德(Hearthstone)这一最流行的可收集卡牌游戏中的专业人类玩家赛出了马。虽然人工智能代理必须在这两种游戏类型中应对信息不完全的情况，但可收集卡牌游戏提出了另一套distinct挑战。不同于许多扑克变体，代理必须处理如此庞大的状态空间，以至于即使枚举所有与代理信念相符的状态也难以实现，从而使当前的搜索方法无法使用，迫使代理必须采用其他技术。本文我们研究了此类游戏中这些技术的强度。也就是说，我们呈现了 ByteRL——位于《代码与魔法》(Legends of Code and Magic) 和哈尔斯蒙德中最先进智能体的的初步分析结果。虽然 ByteRL击败了来自中国的顶级10名哈尔斯蒙德玩家，但我们展示其在《代码与魔法》中的战术高度可被利用。
引用
@article{arxiv.2404.16689,
title = {Learning to Beat ByteRL: Exploitability of Collectible Card Game Agents},
author = {Radovan Haluska and Martin Schmid},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.16689},
year = {2024}
}