NERO: Neuro-Evolving Robotic Operatives

NERO は、機械学習ゲームと呼ばれる新しいジャンルのゲームの一例です。一部の RTS ゲームに似ていますが、重要な違いが 3 つあります。(1) NERO では、エージェントは 3D 物理シミュレーションに埋め込まれています。(2) エージェントはトレーニング可能です。(3) ゲームは 2 つの異なるプレイ フェーズで構成されています。最初のフェーズでは、個々のプレイヤーがエージェント、つまりシミュレートされたロボットを「サンドボックス」に配置し、目的の戦術教義に合わせて訓練します。ロボットのコレクションが訓練されると、プレイの第 2 段階 (戦闘モードまたは領土モード) で、プレイヤーは自分のロボットを他のプレイヤーが訓練したロボットと戦い、訓練がどれほど効果的かを確認することができます。トレーニング フェーズは、NERO のゲーム プレイで最も革新的な側面であり、AI 研究の観点からも最も興味深いものです。