XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System玩家
pest_rulebook.pdf
和播放器计数数字低于其资源图标。这意味着这些位置从游戏开始时就会在某些玩家数量上被摧毁。将被摧毁的位置令牌放在您的播放器数量至少匹配这些数字中的位置的位置。示例：如果您以三个玩家的身份播放，请找到所有在资源图标以下的3个播放器号的位置，并在每个位置放置一个被摧毁的位置令牌。注意：有些位置没有玩家编号。这些位置从一开始就在所有播放器计数中发挥作用。
愤怒的小鸟人工智能大赛
愤怒的小鸟人工智能竞赛 (AIBIRDS) 的目标是构建能够比最优秀的人类玩家更好地玩新版愤怒的小鸟关卡的智能代理。该竞赛由本报告的作者于 2012 年发起，并与一些主要的人工智能会议同期举行，如 2013 年和 2015 年的国际人工智能联合会议以及 2014 年的欧洲人工智能会议。愤怒的小鸟是一款流行的基于物理的益智游戏，由 Rovio 公司开发，要求玩家使用弹弓将小鸟射向受物理结构保护的绿色小猪（见图 1）。玩家可以采取的操作很简单，即小鸟从弹弓上释放的点 (x, y) 以及释放后激活小鸟特殊能力的时间 (t)。一旦所有小猪都被消灭，关卡就算通过；大多数关卡最多需要五只小鸟即可通过。不同的鸟有不同的行为和特殊能力，虽然玩家知道鸟在弹弓上出现的顺序，但玩家无法操纵这个顺序。虽然这听起来很简单，但对于人工智能来说，这是一个非常困难的问题，因为动作空间是连续的，如果不模拟每个动作，就无法知道每个动作的确切结果。内置的物理模拟器可以确定性地
阻碍人工智能的游戏
Steven J. Brams，纽约大学 摘要 Catch-Up 是一个简单的 2 人顺序游戏，其中一个玩家 (A) 首先从自然数集合 {1, 2, 3, …, n } 中选择一个数字。然后另一个玩家 (B) 选择一个或多个数字，其和等于或略大于 A 的数字。然后玩家轮流选择数字，不重复，这样他们的和在每一轮中等于或略大于对手的和——直到所有数字都被选出——最终一个玩家的和等于或超过对手的和，使其成为平局或绝对赢家。与国际象棋或围棋不同，没有发现任何 AI（人工智能）或深度学习程序能够在 Catch-Up 中持续击败对手——比如说，90% 或更多的时间——对手在每一轮中随机选择数字，而在国际象棋或围棋中随机移动将是灾难性的。人工智能在其最强的领域——计算和学习——遇到对手了吗？ 1. 简介
人工智能如何改善人类决策？
我们研究人类如何向人工智能学习，利用人工智能围棋程序 (APG) 的介绍，该程序出人意料地超越了最优秀的职业选手。我们将职业选手的走棋质量与 APG 公开发布前后的优秀解决方案进行了比较。我们对 749,190 步的分析表明，玩家的走棋质量显著提高，同时错误数量和程度也有所减少。这种效果在游戏的早期阶段最为明显，因为此时不确定性最高。此外，年轻玩家和 AI 国家/地区的玩家进步更大，这表明从 AI 学习方面可能存在不平等。此外，虽然各个级别的玩家都在学习，但技能较低的玩家获得的边际效益更高。这些发现对于寻求在组织内有效采用和利用 AI 的管理者具有重要意义。关键词：人工智能、向人工智能学习、决策、职业围棋选手、人工智能与不平等
共同创作故事叙述游戏的人工智能架构
由于误解和共同的历史，这些角色之间产生了矛盾。WAWLT 中的角色使用故事筛选模式来理解世界。由于不同的角色可以使用不同的筛选模式，他们会对已经发生的事件讲述不同的故事——而这些相互冲突的理解导致他们采取相互冲突的行为。通过选择每个角色对相同事件采用几种可能的叙事框架中的哪一种，以及角色将如何根据他们对过去事件的理解对世界采取行动，玩家可以引导这些新出现的冲突的演变。WAWLT 是基于人工智能的游戏设计的一个例子[6]，其灵感来自对模拟驱动游戏中现有玩家讲故事实践的研究[5,12]。在设计 WAWLT 时，我们着手提供创造力支持功能，帮助玩家克服[13]中记录的四大创造力障碍：对空白画布的恐惧、对判断的恐惧、写作障碍和完美主义。进一步的设计灵感来自桌面故事讲述游戏 [ 2 , 19 , 20 ] 和人工智能增强的即兴戏剧体验《坏消息》[ 26 ]。WAWLT 旨在通过为玩家提供智能情节方向建议来支持玩家讲故事的实践，这些建议来自实时社交模拟，并由机器可理解的意图语言中的玩家话语引导。本文简要介绍了 WAWLT 人工智能架构及其关键子系统在支持混合主动故事讲述方面的作用。有关 WAWLT 设计的更多信息，请参阅 [10]。
定性和定量数据收集方法
在玩家检查过程中，必须始终采用两种基本数据收集方法：（1）定性和（2）定量。每种方法都提供独特的见解，它们共同对玩家的性能和潜力进行了全面的评估。结合定性和定量数据收集方法提供了对玩家能力的全面视图，从而使侦察员可以做出明智的决定。虽然定性分析给出了数字的上下文和深度，但定量分析提供了数据驱动决策所需的客观性和精度。请注意，使用这些数据收集方法时，应始终制定适当的保障和数据保护策略。以下是每种数据收集类型的过程的示例。
信息约束下的经济行为协调
我们分析了一个信息受限的玩家的协调博弈。在特定情况下，玩家的行动基于游戏收益的噪声压缩表示，其中压缩表示是变分自动编码器 (VAE) 学习到的潜在状态。我们的广义 VAE 经过优化，可以在可能的游戏分布中获得的平均收益与代理的内部模型与其环境统计数据之间的一致性度量之间进行权衡。我们将我们的模型应用于 Frydman 和 Nunnari (2023) 实验中的协调博弈，并表明它解释了实验证据的两个显着特征：玩家的行动概率随着游戏收益的变化而相对连续地变化，以及玩家选择的随机性程度取决于不同试验中遇到的游戏收益范围。我们的方法还说明了游戏应如何逐渐适应所遇到的游戏收益分布的变化，从而为 Arifovic 等人（2013 年）记录的历史依赖性游戏提供了解释。
hi in
两名玩家站在独特的弹球机上：“遗传弹球”在上面刻有。两位球员都希望在Gamescape的最高领域中击败高分，并尽可能多地提高分数：教育，健康和地位。机会不仅决定了弹球的大小 - 代表遗传性格 - 而且还决定了球进入比赛的位置。球员1在这一轮中来自一个富裕的家庭。他的球很大，开始靠近得分较高的地区，例如教育和健康。玩家2的起点不太好：金钱很紧张，即使对于学校和医疗保健也是如此。她从比赛场的另一侧开始，她的球要小得多。虽然球员1的球可以轻松地收集积分，但玩家2需要出色的技巧才能使她进入高分区域。太常见了，她的球最终无法打球，或者落入了比赛场上的一个孔中，只有小球才能进入。这些洞代表了生活的挑战，例如无法访问的教育系统。玩家2是否有机会击败高分？
