探究在国际象棋中的行为风格统计方式来检测个体的决策方式

Aug, 2022

探究在国际象棋中的行为风格统计方式来检测个体的决策方式

Detecting Individual Decision-Making Style: Exploring Behavioral Stylometry in Chess

Reid McIlroy-Young, Russell Wang, Siddhartha Sen, Jon Kleinberg, Ashton Anderson

TL;DR该论文研究机器学习如何应用于人类行为识别，提出一种基于 Transformer 的应用于棋类游戏，可以在只有 100 个标记棋局的情况下正确识别出准确率达到 98% 的玩家，同时也讨论了该方法对人类行为伦理的潜在影响。

Abstract

The advent of machine learning models that surpass human decision-making ability in complex domains has initiated a movement towards building ai systems that interact with humans. Many building blocks are essenti

machine learning ai systems behavioral stylometry transformer-based approach chess

发现论文，激发创造

学习个体在国际象棋中的行为模型

通过开发高度精确的预测个体在下棋中的行为的模型，我们可以将人工智能系统更好地与个体的行为相一致，从而提高人 - 人工智能交互的效果。

Aug, 2020

将超级智能与人类行为相一致：以象棋为模型系统

研究人员基于人类下棋决策的详细数据，通过 AlphaZero 构建了一种定制化的人工智能引擎 Maia，能够更准确地预测人类棋手的下棋。这项研究表明，重点是建立精确的人类决策模型，安装有人类协作的人工智能系统具有很大的潜力。

Jun, 2020

在无法预见结果下的模仿战略行为中学习

利用机器学习系统进行个体决策的智能行为研究，提出了基于 Stackelberg 博弈的模型，探讨了决策者对个体行为的预期能力对其目标函数和个体最佳反应的影响，并通过调整偏好，同时抑制操纵、鼓励改进和促进公平。

May, 2024

应用行为学理论和机器学习预测人类决策

通过预测人类在经济资本决策任务中的选择来测试行为决策理论在预测人类行为方面的帮助作用，并发现将某些行为理论作为机器学习系统特征进行集成提供了最佳预测结果。同时，我们发现预测人类决策最有用的理论是建立在人类和动物学习的基本属性之上，与主流拓展类决策理论有很大不同。此外，我们发现理论特征不仅应基于定性行为见解（例如损失厌恶），还应基于具有功能描述性模型生成的定量行为远见（如前景理论）。我们的分析提出了一个推导出可解释且有用的人类决策预测的方法。

Apr, 2019

基于模拟的策略分析的蒙特卡罗树搜索

本文提出使用自动规划代理来模拟不同技能水平的人来生成游戏过程，并从中收集指标以评估当前的游戏设计并确定其潜在缺陷。本文以 Scrabble 和 Cardonomicon 为案例，展示了使用模拟代理来模拟人类玩家如何从游戏中提取度量（在 Scrabble 的情况下）以及突出设计缺陷（在 Cardonomicon 的情况下）。

Aug, 2019

防篡改机器学习

本研究提出了一种新的稳健性估计器，以避免在透明决策规则下个体的行为可能造成的操纵行为对决策结果的影响并在肯尼亚的一项大型实验中表明，在策略鲁棒方法估计的决策规则的指导下，其表现优于基于标准监督学习方法的规则。

Apr, 2020

无搜索的国际大师级棋局

研究表明，机器学习中的重要突破主要归功于规模，特别是大规模的基于注意力的架构和空前规模的数据集。本文通过在一个包含一千万局国际象棋比赛的数据集上对一个含有 2.7 亿个参数的 transformer 模型进行监督学习，利用由强大的 Stockfish 16 引擎提供的动作价值为数据集中的每个棋盘进行注释，得到了约 150 亿个数据点，并达到了 2895 的 Lichess 快棋等级分，成功解决了一系列有难度的国际象棋难题，而无需特定领域的优化或显式搜索算法。研究还表明，我们的模型在性能上超过了 AlphaZero 的策略和值网络（没有 MCTS）以及 GPT-3.5-turbo-instruct。对模型和数据集规模进行的系统研究表明，只有在足够规模的情况下，才能展现强大的国际象棋性能。为了验证我们的结果，我们进行了一系列关于设计选择和超参数的消融实验。

Feb, 2024

以国际象棋为测试基地的语言模型状态跟踪

本研究通过考虑围棋的语言建模任务为基础，探索如何评估 Transformer 语言模型对文本子表面的世界状态的准确跟踪。研究发现，当仅在移动序列上进行训练时，具有足够训练数据的 Transformer 语言模型可以学习跟踪棋子并预测合法棋步。但模型表现与周围状态有关且完整的游戏历史对提高模型表现至关重要，而只进行部分关注则会导致性能下降。

Feb, 2021

利用语言模型和变形金刚学习国际象棋

本研究使用基于文本的记号表示来实现棋盘和其位置的表述，随后应用 BERT 模型在 Nim 和国际象棋游戏中实现无监督学习和玩家行为检测。研究结果表明，该模型已经实践证明在 A 类评级水平中已经可以与 Stockfish 进行胜负对抗了。

Sep, 2022

国际象棋对弈语言模型中的紧急世界模型与潜变量估计

迄今为止，语言模型的出色表现引发了对其性能来源的争议，是仅仅学习句法模式和表面统计的结果，还是从文本中提取了语义和世界模型？本研究在国际象棋这一更复杂的领域中扩展了之前的工作，通过在真实比赛中进行训练并使用线性探测和对比激活来研究模型的内部表示，发现该模型具有棋盘状态的内部表示，同时对玩家技能等潜在变量进行估计，提升了模型的胜率达到 2.6 倍。

Mar, 2024