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商业游戏中的人工智能 (AI) 游戏代理通常被用作玩家的游戏对手。因此，此类 AI 需要满足几个标准。一个常见的标准是代理玩游戏的能力——这对于确定玩家将遇到的挑战非常重要。对于许多类型的游戏来说，AI 代理能否令人信服地体现特定角色至关重要。例如，寻路算法可能会导致人类通常不会遵循的路径。效率是另一个重要标准，因为商业游戏中的处理时间通常非常宝贵。虽然这些标准反映在一些以研究为重点的比赛中对游戏 AI 的评估中，但它们通常是在简化的游戏上进行的，因此商业利益有限。相比之下，在流行的复杂游戏中，AI 与人类玩家的表现取得了几个里程碑式的成就，并被媒体广泛报道。然而，通常很难从这些里程碑式的表现中得出一般性结论。由于计算成本高昂，因此很难将其应用于游戏行业。目前缺乏对人工智能算法优缺点的清晰理解，以及预测其在特定复杂游戏（或其他人工智能挑战）中大致行为的良好方法。然而，这些信息对于只能投入有限资源进行探索和研究的游戏开发者来说至关重要。它也是学术研究的基石，因为更好地理解算法可以激发改进和进一步研究。我们认为，采用通用科学标准来评估和报告人工智能算法的性能有助于收集这些缺失的见解。为此，我们在本文中做出了以下主要贡献：
通过绩效报告标准实现游戏 AI 基准
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