A computational model for generating visually pleasing video game maps

In this work we introduce a computational model based on theories of graphical design to generate visually pleasing video game maps. We cast the problem of map generation as an optimization problem and prove it to be computationally hard. Then, we propose a heuristic search approach to solve the map generation problem and use it to generate levels of a clone of Super Mario Bros (SMB) called Infinite Mario Bros (IMB). Before evaluating the levels of IMB generated by our system, we perform a detailed study of the approaches commonly used to evaluate the content generated by computer programs. The evaluation used in previous works often relies on computational metrics. While these metrics are important for an initial exploratory evaluation of the content generated, it is not clear whether they are able to capture the player’s perception of the content generated. In this work we compare the insights gained from a user study with IMB levels generated by different systems with the insights gained from analyzing computational metric values. Our results suggest that current computational metrics should not be used in lieu of user studies for evaluating content generated by computer programs. Using the insights gained in our previous experiment, we performed another user study to evaluate the IMB levels generated by our method. The results show the advantage of our method over other approaches in terms of visual aesthetics and enjoyment. Finally, we performed one last user study that showed that our method is able to generate IMB levels with striking similarity to SMB levels created by professional designers.Neste trabalho apresentamos um modelo computacional baseado em teorias de design para gerar mapas de jogos de plataforma visualmente agradáveis. Nós estudamos o problema de geração de mapas como um problema de otimização e provamos que uma versão simplificada do problema é computacionalmente difícil. Em seguida, propomos uma abordagem de busca heurística para resolver o problema de geração de mapas e utilizamos ela para gerar níveis de um clone do Super Mario Bros (SMB), chamado Infinite Mario Bros (IMB). Antes de avaliar os níveis de IMB gerados pelo nosso sistema, realizamos um estudo detalhado das abordagens comumente utilizadas para avaliar o conteúdo gerado por programas de computador. A avaliação utilizada em trabalhos anteriores utiliza apenas métricas computacionais. Embora esses indicadores são importantes para uma avaliação inicial e exploratória do conteúdo gerado, não é claro se são capazes de capturar a percepção do jogador sobre o conteúdo gerado. Neste trabalho, comparamos os conhecimentos adquiridos a partir de um estudo com seres humanos usando níveis de IMB gerados por diferentes sistemas, com os conhecimentos adquiridos a partir de análise dos valores de métricas computacionais. Os nossos resultados sugerem que as m ́etricas computacionais atuais não devem substituir estudos com seres humanos para avaliar o conteúdo gerado por programas de computador. Usando os conhecimentos adquiridos em nosso experimento anterior, foi realizado outro estudo com seres humanos para avaliar os níveis de IMB gerados pelo nosso método. Os resultados mostram a vantagem do nosso método em relação a outras abordagens em termos de estética visual e diversão. Finalmente, foi realizado outro estudo com seres humanos, mostrando que o nosso método é capaz de gerar níveis de IMB semelhantes aos níveis de SMB criados por designers profissionais.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superio

Guidelines for the use and interpretation of assays for monitoring autophagy (3rd edition)

In 2008 we published the first set of guidelines for standardizing research in autophagy. Since then, research on this topic has continued to accelerate, and many new scientists have entered the field. Our knowledge base and relevant new technologies have also been expanding. Accordingly, it is important to update these guidelines for monitoring autophagy in different organisms. Various reviews have described the range of assays that have been used for this purpose. Nevertheless, there continues to be confusion regarding acceptable methods to measure autophagy, especially in multicellular eukaryotes. For example, a key point that needs to be emphasized is that there is a difference between measurements that monitor the numbers or volume of autophagic elements (e.g., autophagosomes or autolysosomes) at any stage of the autophagic process versus those that measure fl ux through the autophagy pathway (i.e., the complete process including the amount and rate of cargo sequestered and degraded). In particular, a block in macroautophagy that results in autophagosome accumulation must be differentiated from stimuli that increase autophagic activity, defi ned as increased autophagy induction coupled with increased delivery to, and degradation within, lysosomes (inmost higher eukaryotes and some protists such as Dictyostelium ) or the vacuole (in plants and fungi). In other words, it is especially important that investigators new to the fi eld understand that the appearance of more autophagosomes does not necessarily equate with more autophagy. In fact, in many cases, autophagosomes accumulate because of a block in trafficking to lysosomes without a concomitant change in autophagosome biogenesis, whereas an increase in autolysosomes may reflect a reduction in degradative activity. It is worth emphasizing here that lysosomal digestion is a stage of autophagy and evaluating its competence is a crucial part of the evaluation of autophagic flux, or complete autophagy. Here, we present a set of guidelines for the selection and interpretation of methods for use by investigators who aim to examine macroautophagy and related processes, as well as for reviewers who need to provide realistic and reasonable critiques of papers that are focused on these processes. These guidelines are not meant to be a formulaic set of rules, because the appropriate assays depend in part on the question being asked and the system being used. In addition, we emphasize that no individual assay is guaranteed to be the most appropriate one in every situation, and we strongly recommend the use of multiple assays to monitor autophagy. Along these lines, because of the potential for pleiotropic effects due to blocking autophagy through genetic manipulation it is imperative to delete or knock down more than one autophagy-related gene. In addition, some individual Atg proteins, or groups of proteins, are involved in other cellular pathways so not all Atg proteins can be used as a specific marker for an autophagic process. In these guidelines, we consider these various methods of assessing autophagy and what information can, or cannot, be obtained from them. Finally, by discussing the merits and limits of particular autophagy assays, we hope to encourage technical innovation in the field

Sintetizando estratégias interpretáveis para o planejamento em tempo real em jogos de suma zero

Interpretable and explainable Artificial Intelligence (AI) is projected as one of the most important topics for the community in the next years. In addition to developing effective AI approaches that can help humans solving problems, it might be necessary to understand the reasons behind the decisions of such approaches to finally trust in their behavior. Search and learning-based algorithms represent the current state-of-the-art approaches for planning in zero-sum real-time games. The problem with those approaches is that usually the behavior of their resulting agents is not interpretable. On the other hand, hard-coded programs usually are not as effective as searchbased methods but have an important vantage; they can be more easily interpretable. In this thesis, we present a collection of works where we approach the problem of synthesizing effective interpretable scripts for planning in zero-sum real-time domains. First, we approach the problem of generating a set of scripts that can be used as an action abstraction to reduce search action spaces in zero-sum real-time strategy games. Namely, we present an evolutionary approach that can generate action abstractions that search-based algorithms can use for planning. Search-based systems that use action abstractions generated by our system outperformed the state-of-the-art search-based methods we use for experiments and won the 2018 mRTS competition. We also present Gesy and LS2, two systems focused on synthesizing scripts that can plan by themselves in zero-sum real-time strategy games. Gesy is a system that uses a Genetic Programming (GP) approach to synthesize interpretable scripts. LS2 is a system that combines a novel method to reduce Domain-Specific Languages (DSLs), and a local-search algorithm that uses self play to synthesize interpretable scripts. The scripts Gesy and LS2 synthesize are competitive with complex search-based methods and scripts designed by professional programmers. We also show that the scripts synthesized by both systems can be used to discover possible optimizations that programmers could include in their implementations.A Inteligência Artificial (IA) interpretável e explicável é projetada como um dos temas mais importantes para a comunidade nos próximos anos. Além de desenvolver abordagens eficazes de IA que possam ajudar aos humanos a resolver problemas, pode ser necessário entender as razões por trás das decisões de tais abordagens para finalmente confiar em seu comportamento. Os algoritmos baseados em busca e aprendizagem representam o estado da arte para o planejamento em jogos de soma zero em tempo real. O problema com essas abordagens é que geralmente o comportamento de seus agentes resultantes não é interpretável. Por outro lado, scripts geralmente não são tão eficazes quanto os métodos de busca, mas têm uma vantagem importante; eles podem ser mais facilmente interpretáveis. Nesta tese, apresentamos uma coleção de trabalhos onde abordamos o problema de sintetizar scripts interpretáveis e eficazes para o planejamento em domínios de tempo real de soma zero. Primeiro, abordamos o problema de gerar um conjunto de scripts que pode ser usado como uma abstração de ação para reduzir os espaços de busca de ações em jogos em tempo real de soma zero. Apresentamos uma abordagem evolutiva que pode gerar abstrações de ação que algoritmos baseados em busca podem usar para o planejamento. Sistemas baseados em busca que usam abstrações de ação geradas por nosso sistema superaram os métodos de busca do estado da arte que usamos nos experimentos, e venceram a competição mRTS do 2018. Também apresentamos o Gesy e o LS2, dois sistemas focados em sintetizar scripts que podem ser usados por si sós para planejamento em jogos em tempo real de soma zero. Gesy é um sistema que usa uma abordagem de Programação Genética (GP) para sintetizar scripts interpretáveis. LS2 é um sistema que combina um novo método para reduzir Linguagens Específicas de Domínio (DSLs) e um algoritmo de busca local que usa a self-play para sintetizar scripts interpretáveis. Os scripts que Gesy e LS2 sintetizam são competitivos com métodos complexos baseados em busca e scripts codificados por programadores profissionais. Também mostramos que os scripts sintetizados pelos dois sistemas podem ser usados para descobrir possíveis otimizações que os programadores poderiam incluir em suas implementações

Erratum to: Guidelines for the use and interpretation of assays for monitoring autophagy (3rd edition) (Autophagy, 12, 1, 1-222, 10.1080/15548627.2015.1100356

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