走风景路线：电子游戏的自动探索
人机交互
2018-12-10 v1 人工智能
摘要
机器试玩工具与游戏时刻搜索引擎若要报告或索引可能玩法中最有趣的时刻，就必须接触到游戏状态空间的多样性。与此同时，移动应用分发服务希望快速判断一款刚上传的游戏是否适合发布。若能获取游戏中可达状态的语义地图，便可在这类应用中实现高效推断。然而，相对于其提供的游戏覆盖度，人类玩法数据的获取成本高昂。我们表明，现成的自动探索策略在相同时间尺度上的探索效力可与人类玩法相媲美。我们提出了量化探索质量随时间变化的通用方法，并在若干基础技术以及来自多个游戏平台（从 Atari 2600 到 Nintendo 64）的商业游戏集合上的人类玩家处演示了我们的度量。通过强调所达状态的多样性与提取的语义地图，本工作与多数自动游戏博弈研究中聚焦于寻找行为策略或优化游戏得分形成了富有成效的对比。
引用
@article{arxiv.1812.03125,
title = {Taking the Scenic Route: Automatic Exploration for Videogames},
author = {Zeping Zhan and Batu Aytemiz and Adam M. Smith},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.03125},
year = {2018}
}