I den här artikeln introducerar vi Arcade Learning Environment (ALE): både ett utmaningsproblem och en plattform och metodik för att utvärdera utvecklingen av allmän, domänoberoende AI-teknik. ALE ger ett gränssnitt till hundratals Atari 2600 spelmiljöer, var och en olika, intressant, och utformad för att vara en utmaning för mänskliga spelare. ALE presenterar betydande forskningsutmaningar för att stärka lärande, modellinlärning, modellbaserad planering, imitationsinlärning, överföringsinlärning och inneboende motivation. Viktigast av allt, det ger en rigorös testbädd för att utvärdera och jämföra metoder för dessa problem. Vi illustrerar löftet om ALE genom att utveckla och benchmarking domänoberoende agenter utformade med väletablerade AI-tekniker för att både stärka lärande och planering. På så sätt föreslår vi också en utvärderingsmetod som möjliggörs av ALE, som rapporterar empiriska resultat på över 55 olika spel. All programvara, inklusive referensagenter, är allmänt tillgänglig.
Arcade Learning Environment (ALE) REF ) innebär utmaningen att bygga AI-agenter med kompetens över dussintals Atari 2600 spel, som Space Invaders, Asteroids, Bowling och Enduro.
The Arcade Learning Environment: An Evaluation Platform for General Agents
{'venue': 'Journal of Artificial Intelligence Research 47, pages 253-279', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}