More Victories, Less Cooperation: Assessing Cicero's Diplomacy Play

这篇文章讨论了Diplomacy棋类游戏对于交流和合作人工智能的挑战。最著名的交流型Diplomacy AI Cicero具有出色的战略能力，超过了人类玩家。然而，最优秀的Diplomacy玩家掌握的不仅仅是战术，还有交流能力，因此该游戏受到了作为人工智能挑战的关注。本研究旨在了解Cicero在交流方面的成功程度。首先，我们使用抽象意义表示法对游戏内交流进行注释，以区分游戏内战术和一般语言。其次，我们进行了二十多场人类与Cicero的游戏，总计超过200个人类玩家小时的比赛。尽管人工智能可以持续地战胜人类玩家，但由于人工智能难以欺骗和说服，因此AI-人类交流仍然受到限制。这表明Cicero依赖于战略，并且还没有达到交流和合作人工智能的全部承诺。

研究Cicero在Diplomacy游戏中的沟通能力。

通过将游戏内的沟通注释为抽象意义表示，分离游戏策略和一般语言。在人类和Cicero之间进行两打二十四场比赛，总计超过200小时，发现AI在策略方面胜过人类，但在欺骗和说服方面仍存在限制。

通过注释游戏内的沟通，分离游戏策略和一般语言。进行了大量的人类和AI之间的比赛，发现AI在策略方面胜过人类，但在欺骗和说服方面仍存在限制。

在Diplomacy游戏中，其他的沟通AI包括CivDroid和Convo。