InfoChess：敵対的推論のゲームと、定量的な情報制御のための実験場

Abstract

本稿では、競争的な情報獲得を主要な目的へと引き上げる対称的な敵対ゲームとしてInfoChessを提案する。駒の捕獲は存在せず、情報の役割を混乱させてしまう可能性のある物質的な動機を取り除いている。その代わり、駒は視認性を変化させるために用いられる。プレイヤーは、ゲーム期間中の相手のキングの位置に関する確率的推論に基づいてスコア付けされる。InfoChessをプレイするための戦略の空間を探究するために、相手モデリングのレベルを段階的に高めるヒューリスティックエージェントの階層を導入し、それらを上回る強化学習エージェントを訓練する。ゲームの離散的な構造を活用し、信念エントロピー、オラクル交差エントロピー、行動が生む観測チャネルにおける予測ログスコアを含む、自然な情報理論的特徴づけによってゲームプレイを解析する。これらの指標は、認識論的な不確実性、キャリブレーションの不一致、敵対的な移動によって誘発される不確実性を切り分ける。InfoChessの設計により、部分観測下におけるマルチエージェント推論を研究するためのテストベッドが実現される。環境とエージェントのコード、および公開インターフェースを提供し、さらなる研究を促す。