Towards Effective and Interpretable Human-Agent Collaboration in MOBA Games: A Communication Perspective

要約

タイトル：MOBAゲームにおける効果的かつ解釈可能な人工知能エージェント協業のコミュニケーション視点に向けて
要約：

– MOBAゲーム（例えば、Dota2やHonor of Kings）は最近のAI研究のテストベッドとして活用されており、これまでに様々な人工知能システムが人間レベルで開発されてきた。
– しかし、これらのAIシステムは主に人間と競争する方法に焦点を当て、人間と協力する方法を探求することは少ない。
– このため、本論文では初めて、MOBAゲームにおける人工知能エージェントとの協業を調査することを試みた。
– 本論文では、Meta-Command Communication-basedフレームワーク（MCC）を設計することによって、明示的なコミュニケーションを通じて人間とエージェントが協力することを提案している。
– MCCフレームワークには、2つの中心的なモジュールがある。1つは解釈可能な通信プロトコルであるメタコマンドであり、もう1つはメタコマンド値推定器であるメタコマンドセレクターである。
– Honor of Kingsでの実験結果は、MCCエージェントが人間のチームメイトと合理的に協力でき、異なるレベルや人数のチームメイトとも協力できることを示している。

要約(オリジナル)

MOBA games, e.g., Dota2 and Honor of Kings, have been actively used as the testbed for the recent AI research on games, and various AI systems have been developed at the human level so far. However, these AI systems mainly focus on how to compete with humans, less on exploring how to collaborate with humans. To this end, this paper makes the first attempt to investigate human-agent collaboration in MOBA games. In this paper, we propose to enable humans and agents to collaborate through explicit communication by designing an efficient and interpretable Meta-Command Communication-based framework, dubbed MCC, for accomplishing effective human-agent collaboration in MOBA games. The MCC framework consists of two pivotal modules: 1) an interpretable communication protocol, i.e., the Meta-Command, to bridge the communication gap between humans and agents; 2) a meta-command value estimator, i.e., the Meta-Command Selector, to select a valuable meta-command for each agent to achieve effective human-agent collaboration. Experimental results in Honor of Kings demonstrate that MCC agents can collaborate reasonably well with human teammates and even generalize to collaborate with different levels and numbers of human teammates. Videos are available at https://sites.google.com/view/mcc-demo.

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