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2022电气电子工程师学会游戏大会首次在中国举办
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摘要：IEEE《游戏汇刊》(Transactions on Games)主编、马耳他大学教授乔治奥斯·扬纳卡基斯(Georgios N. Yannakakis)在报告中探讨了为什么要关心情感和相应的情感计算、为什么情感是当今人工智能和游
IEEE《游戏汇刊》(Transactions on Games)主编、马耳他大学教授乔治奥斯·扬纳卡基斯(Georgios N. Yannakakis)在报告中探讨了为什么要关心情感和相应的情感计算、为什么情感是当今人工智能和游戏研究中的关键元素，以及情感是如何帮助测试游戏、设计游戏、设计人工智能算法和智能体、并最终理解玩家的体验。
以色列科学院院士、以色列巴伊兰大学教授萨里特·克劳斯(Sarit Kraus)作报告指出，计算机智能体越来越多地被部署在群体环境中，通过与人互动执行任务。为构建有效的智能体策略，需要考虑具体领域中的经验知识，还详细讨论了五种类型领域以及不同环境下智能体研究的优势和挑战。
赵冬斌研究员在2022游戏大会开幕式上致辞表示，游戏不仅是全球最具创造效益的产业之一，也为人工智能和计算智能提供了通用且具有挑战性的平台。此次会议涵盖了游戏领域的所有主题，从游戏设计到游戏智能、游戏理论，涵盖科学、技术、工程和社会等各个方面，期待全球游戏领域专家学者聚焦前沿进展与行业未来，共同碰撞思想火花。
中科院院士、中科院数学与系统科学研究院郭雷研究员介绍基于博弈的控制系统(GBCS)的基本特征和属性，并展示在微观层面通过干扰纳什均衡点来调节GBCS的宏观层面状态，同时提出关于微观层面上多个玩家参与的线性GBCS在全局可控性和稳定性的基本结果。
全球多位专家学者应邀作大会报告，深度解读游戏领域创新成果与发展趋势，并立足社会经济与产业发展中的现实挑战，提供跨越游戏与现实的人工智能解决之策。
2022游戏大会以线上形式进行，来自全球各地学术界和工业界的杰出研究人员与从业者汇集“云端”，各平台累计参与人数突破4.4万人次，共同深入探讨游戏领域最研究进展与发展方向。作为游戏领域的顶级会议，此次大会探讨人工智能理论和技术在游戏产业和游戏智能的应用与发展，为中外游戏人工智能领域的专家学者和产业界的同仁提供展示创新成果、展望未来发展的高端学术平台，也将为游戏人工智能、游戏设计与开发等科学与技术的未来发展提供方向指引与创新动力。
欧洲科学院院士、北京大学教授邓小铁的报告讨论了在理性、复杂性和动态方面理解博弈论的计算智慧以及相应的研究方法路线。
丹麦哥本哈根大学副教授Jichen Zhu通过报告分析当前人类玩家-人工智能交互的趋势，并讨论如何推进以人为本的人工智能中更广泛的开放性问题，如可解释性、信任和道德、以及人机协作。基于最近基于人工智能的游戏和数字艺术的例子，该报告还提出人类玩家-人工智能互动的设计和技术实现中的开放问题。
2022游戏大会顾问主席由中科院自动化所所长徐波研究员、美国德克萨斯大学奥斯汀分校里斯托·米库莱宁(Risto Miikkulainen)教授担任，大会主席由中科院自动化所赵冬斌研究员、英国伦敦玛丽女王大学西蒙·卢卡斯(Simon Lucas)教授担任，中科院自动化所副研究员朱圆恒、南方科技大学助理教授刘佳琳、伦敦玛丽女王大学高级讲师迭戈·佩雷斯·利巴纳(Diego Pérez Liébana)任大会程序主席。
本文转自：中国新闻网
美国卡耐基梅隆大学副教授杰西卡·哈默(Jessica Hammer)在报告中指出，缓解气候变化从动员到有效行动的角度是一个紧迫的挑战，存在对这类复杂系统的理解、对集体行动的支持以及对绝望情绪的抵制等难题，而游戏设计师的知识和经验在此类挑战中将发挥重要的作用。
谷歌公司深度智能(DeepMind)首席科学家奥利奥尔·温雅奥斯(Oriol Vinyals)在报告中指出，几十年来，游戏一直被用作测试和评估人工智能系统性能的一个重要途径。随着能力的提高，研究界一直在寻找复杂度越来越高的游戏，以捕捉解决科学和现实世界问题所需的不同智能要素。
据了解，2022游戏大会大会还同步设置专家讲座报告、工业报告、分组报告以及18个游戏人工智能(AI)竞赛，邀请全球研究机构、高校以及企业的专家学者分享研究进展与行业洞见，聚焦游戏人工智能领域学术与产业发展中的最新趋势和热点展开全面深度的交流实践。此外，本次大会首次启用双盲评审模式，评出今年大会最佳论文奖、期刊杰出论文奖，并开通推荐优秀会议论文至IEEE《游戏汇刊》的快速通道。
美国Meta公司人工智能研究院研究员田渊栋作报告指出，深度强化学习(DRL)作为一种智能决策优化技术，在围棋、国际象棋和星际争霸等游戏上显示出人类水平甚至超人类的性能，但是在应用于现实世界时仍然面临新的挑战。其报告还介绍了如何与现有工业系统有效整合、大规模状态和动作空间的表示学习、重新定义序贯决策的时序结构等当前存在的问题，以及现有求解器的初始解决方案学习，状态表示学习，以及序贯决策的结构学习等方面的研究成果。
文章来源：《理论探讨》 网址: http://www.llttgw.cn/zonghexinwen/2022/0903/981.html