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General Video Game AI: A Multitrack Framework for Evaluating Agents, Games, and Content Generation Algorithms

机译：通用视频游戏AI：用于评估代理，游戏和内容生成算法的多轨框架

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General video game playing aims at designing an agent that is capable of playing multiple video games with no human intervention. In 2014, the General Video Game Artificial Intelligence (GVGAI) competition framework was created and released with the purpose of providing researchers a common open-source and easy-to-use platform for testing their artificial intelligence (AI) methods with potentially infinity of games created using the video game description language (VGDL). The framework has been expanded into several tracks during the last few years to meet the demands of different research directions. The agents are required either to play multiple unknown games with or without access to game simulations, or to design new game levels or rules. This survey paper presents the VGDL, the GVGAI framework, existing tracks, and reviews the wide use of GVGAI framework in research, education, and competitions five years after its birth. A future plan of framework improvements is also described.
机译：常规视频游戏玩法的目的是设计一种无需人工干预就能玩多个视频游戏的代理。 2014年，创建并发布了通用视频游戏人工智能（GVGAI）竞争框架，旨在为研究人员提供一个通用的开源易用平台，以测试其可能具有无限游戏性的人工智能（AI）方法。使用视频游戏描述语言（VGDL）创建。在过去的几年中，该框架已扩展为多个轨道，以满足不同研究方向的需求。要求代理人在有或没有访问游戏模拟的情况下玩多个未知游戏，或设计新的游戏等级或规则。这份调查报告介绍了VGDL，GVGAI框架，现有的发展轨迹，并回顾了GVGAI框架诞生5年后在研究，教育和竞赛中的广泛使用。还描述了框架改进的未来计划。

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