Arcade Learning Environment (ALE) är en utvärderingsplattform som innebär utmaningen att bygga AI agenter med allmän kompetens över dussintals Atari 2600 spel. Den stöder en mängd olika probleminställningar och har fått allt större uppmärksamhet från forskarsamhället. I den här artikeln tar vi en stor bild av hur ALE används av forskarsamhället. Vi fokuserar på hur olika utvärderingsmetoder i ALE har blivit och vi lyfter fram några viktiga frågor när vi utvärderar agenter i denna plattform. Vi använder denna diskussion för att presentera vad vi anser vara bästa praxis för framtida utvärderingar i Ale. För att främja framstegen på området, introducerar vi också en ny version av ALE som stöder flera spellägen och ger en form av stokasticitet vi kallar klibbiga åtgärder.
Ett populärt riktmärke som används för att studera multi-task lärande är Arcade Learning Environment, en svit av dussintals Atari 2600 spel REF.
Revisiting the Arcade Learning Environment: Evaluation Protocols and Open Problems for General Agents
{'venue': 'J. Artif. Intell. Res.', 'journal': 'J. Artif. Intell. Res.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}