Mastering Strategy Card Game (Hearthstone) with Improved Techniques

要約

ストラテジー カード ゲームは、インテリジェントなゲームプレイが求められる有名なジャンルであり、AI の理想的なテストベンチになる可能性があります。
以前の作品は、エンドツーエンドのポリシー機能と楽観的でスムーズな架空のプレイを組み合わせており、戦略カードゲームの Legend of Code and Magic で有望なパフォーマンスを示しています。
この作品では、このようなアルゴリズムを、ゲームのルールとメカニズムがより複雑な有名な商用ゲームであるハースストーンに適用します。
さらに、いくつかの改善された手法を提案し、その結果、大きな進歩を遂げています。
機械対人間のテストでは、何百万人ものプレイヤーがいると推定される中国地域の公式リーグのトップ 10 にランクされたハースストーン ストリーマーを招待します。
私たちのモデルは、フル ゲーム (デッキ構築とバトルの両方を含む) のすべてのベスト オブ 5 トーナメントで人間のプレイヤーを打ち負かし、強力な意思決定能力を示しています。

要約(オリジナル)

Strategy card game is a well-known genre that is demanding on the intelligent game-play and can be an ideal test-bench for AI. Previous work combines an end-to-end policy function and an optimistic smooth fictitious play, which shows promising performances on the strategy card game Legend of Code and Magic. In this work, we apply such algorithms to Hearthstone, a famous commercial game that is more complicated in game rules and mechanisms. We further propose several improved techniques and consequently achieve significant progress. For a machine-vs-human test we invite a Hearthstone streamer whose best rank was top 10 of the official league in China region that is estimated to be of millions of players. Our models defeat the human player in all Best-of-5 tournaments of full games (including both deck building and battle), showing a strong capability of decision making.

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