Neural Networks for State Evaluation in General Game Playing

Abstract. Unlike traditional game playing, General Game Playing is concerned with agents capable of playing classes of games. Given the rules of an unknown game, the agent is supposed to play well without human intervention. For this purpose, agent systems that use deterministic game tree search need to automatically construct a state value function to guide search. Successful systems of this type use evaluation functions derived solely from the game rules, thus neglecting further improvements by experience. In addition, these functions are fixed in their form and do not necessarily capture the game’s real state value function. In this work we present an approach for obtaining evaluation functions on the basis of neural networks that overcomes the aforementioned problems. A network initialization extracted from the game rules ensures reasonable behavior without the need for prior training. Later training, however, can lead to significant improvements in evaluation quality, as our results indicate.

Evaluation Functions in General Game Playing

While in traditional computer game playing agents were designed solely for the purpose of playing one single game, General Game Playing is concerned with agents capable of playing classes of games. Given the game's rules and a few minutes time, the agent is supposed to play any game of the class and eventually win it. Since the game is unknown beforehand, previously optimized data structures or human-provided features are not applicable. Instead, the agent must derive a strategy on its own. One approach to obtain such a strategy is to analyze the game rules and create a state evaluation function that can be subsequently used to direct the agent to promising states in the match. In this thesis we will discuss existing methods and present a general approach on how to construct such an evaluation function. Each topic is discussed in a modular fashion and evaluated along the lines of quality and efficiency, resulting in a strong agent.:Introduction Game Playing Evaluation Functions I - Aggregation Evaluation Functions II - Features General Evaluation Related Work Discussio

Gerador automático de cenários para jogos genéricos

Jogos Genéricos (do inglês General Game Playing) é uma área da Inteligência Artificial que consiste no desenvolvimento de agentes capazes de jogar qualquer jogo, sem conhecimento prévio das regras. Estes agentes são capazes de jogar jogos bastante distintos, como o Xadrez ou o Quatro em Linha, tendo acesso às regras do jogo somente quando o jogo se inicia. À medida que o jogo decorre os agentes adaptam a sua estratégia de forma a obter o melhor resultado possível. Atualmente, as interfaces gráficas destes jogos são bastante pobres, tipicamente em 2D, com uma palete de cor reduzida e elementos de jogo simplistas, o que contribui para uma fraca experiência de utilizador. Além disso, estas interfaces não são genéricas, ou seja, cada jogo possui uma interface própria, construída especificamente para o jogo, e como tal não pode ser reutilizada para outro jogo sem as devidas modificações necessárias. Esta dissertação tem o objetivo de enriquecer a área dos jogos genéricos ao criar um gerador automático de cenários para jogos genéricos capaz de oferecer uma interface de jogo elaborada e funcionalidades úteis para o utilizador, em que os cenários são os elementos gráficos que compõem o jogo, como as peças e tabuleiro. O gerador de cenários possui uma estrutura genérica, que interpreta a informação relativa ao jogo disponibilizada pelo motor de jogos genéricos usado, e cria uma interface de jogos genéricos. Com JavaScript, a tecnologia utilizada para criar a interface gráfica dos jogos genéricos, foi possível a criação de ambientes 3D com interações intuitivas, podendo ser usada num computador ou dispositivo móvel. As funcionalidades presentes dão um maior controlo quanto à interface gráfica do jogo, em relação a alternativas existentes, como escolher um estilo de jogo ou funcionalidades que têm em conta necessidades do utilizador (e.g., sistema de cores adaptado à condição de daltonismo). Para analisar a experiência de utilização do gerador de cenários, identificar possíveis melhorias e recolher a opinião quanto ao interesse em contribuir na área do jogos genéricos, realizaram-se testes com 30 utilizadores. Os resultados obtidos indicam que o gerador de cenários oferece uma experiência de utilização e interação intuitivas, e que pode ser expandido e personalizado, adaptando-se a um grande número de jogos, devido às suas caracterísiticas genéricas. Através do gerador de cenários a experiência dos jogos genéricos é melhorada, potenciando assim a atração de mais utilizadores para a comunidade.General Game Playing is an Artificial Intelligence field of study that consists in the development of agents capable of playing any game without prior knowledge of the rules. These agents are able to play quite distinct games, such as Chess or Four in Line, by having access to the rules of the game only when the game starts. As the game progresses the agents adapt their strategy in order to achieve the best possible outcome. Currently, the graphical interface of these games is rather poor, typically 2D, with a reduced color palette and simplistic game elements, which contributes to a poor user experience. Another limiting aspect of current graphical interfaces for general game playing is that the interface is not generic, that is, each game has its own interface, having been built specifically for that game, and it cannot be reused for another game without the proper modifications. The purpose of this dissertation is to enrich the area of generic games by creating an automatic generator of game scenarios for generic games capable of offering an elaborate game interface and useful user functionalities, in which the scenarios are the graphical elements that make the game, such as the game pieces and the game board. The scenarios generator has a generic structure, that interprets the game information available by a used generic game engine, and creates a generic game interface. With JavaScript, the technology used to create the graphical interface of generic games, it is possible to create 3D environments with intuitive interactions, which can be used on a computer or mobile device. The present features give greater control over the graphical interface of the game, comparing with other existing alternatives, such as choosing a game style or functionalities that respect specific user needs (e.g., color mode suitable to the color blindness condition). In order to analyze the experience of using the scenarios generator, identify possible improvement points and gather the opinion about the interest in contributing to the generic games field, tests were carried out with 30 users. The results indicate that the scenarios generator offers an intuitive user experience and interaction, and it can be increased and customized, adapting to a great number of games, thanks to its generic characteristics. With the scenarios generator, the generic games user experience is improved, suggesting the ability to attract more users to the community

Recomanador de ponències a una conferència

Desenvolupament d'una aplicació, que contingui un sistema de recomanació, per tal d'ajudar als assistents d'una conferència gran a triar les ponències a les que més els hi interessaria anar. L'aplicació farà les recomanacions en base a 1) la informació dels títols, resums i texts complets de les ponències, introduïts pels organitzadors i 2) la informació disponible sobre publicacions recents de l'assistent que fa la consulta en repositoris externs, com ara DBLP, i preferències que el propi usuari podrà introduir explícitament

Recomanador de ponències a una conferència

Desenvolupament d'una aplicació, que contingui un sistema de recomanació, per tal d'ajudar als assistents d'una conferència gran a triar les ponències a les que més els hi interessaria anar. L'aplicació farà les recomanacions en base a 1) la informació dels títols, resums i texts complets de les ponències, introduïts pels organitzadors i 2) la informació disponible sobre publicacions recents de l'assistent que fa la consulta en repositoris externs, com ara DBLP, i preferències que el propi usuari podrà introduir explícitament