街机学习环境：通用智能体的评估平台

在本文中，我们介绍了街机学习环境（ALE）：一项挑战问题以及评估通用、领域独立的人工智能技术发展的平台和方法。ALE提供了数百个雅达利2600游戏环境的接口，每个环境都不同、有趣，并且旨在对人类玩家构成挑战。ALE为强化学习、模型学习、基于模型的规划、模仿学习、迁移学习和内在动机提供了重要的研究挑战。最重要的是，它为评估和比较这些问题的方法提供了一个严格的测试平台。我们通过开发和基准测试使用经过验证的人工智能技术（包括强化学习和规划）所设计的领域独立智能体来展示ALE的潜力。在此过程中，我们还提出了一种由ALE实现的评估方法，报告了超过55款不同游戏的实证结果。所有软件，包括基准智能体，均可公开获取。