--- tags : XAI title : Feedback --- ## Feedback (date:2022/3/16) ### 標題與內容建議 :::info 1 . 標題與內容呼應性略為不足 ::: - 個人意見與闡述 我覺得這個標題下的很好,need這個詞很好,但是從下面的介紹(包含目前想到的東西第1-5點及下面的其他資料)感覺比較像一般在討論XAI在遊戲的應用和公平性方面隱憂,好像沒有辦法太明確的看出need這件事。 > 我覺得標題內容非常吸睛,以至於我更傾向在內容部分強化關於need的敘述。 - 建議與改善方案 1. 目前已經有蠻多的切入點,延續這些論點,或許可以更深入的討論這些論點的重要性,讓讀者進一步感覺遊戲領域確實需要XAI。 2. 從原本提出的內容中,與主題比較容易呼應是我覺得下圖是下圖的部分,或許可以多花一些篇幅去設計這幾個部分的內容,去強化XAI在遊戲領域的重要性。 ![](https://i.imgur.com/HJSlQE7.png) :::info 2 . 題目的重要元素可能需要解釋清楚 ::: - 題目 : Why We Need Explainable AI in Games? : After AlphaStar Got Grandmaster in StarCraft II 我建議有三樣事情可能需要解釋,以下分述之: 1. StarCraft的遊戲性質及遊戲的受眾數量。 > 這篇文章討論關於XAI在StarCraft II的表現與未來發展性,固然需要解釋這款遊戲的定位。特別在遊戲性質與受眾數量上,可以讓讀者知道StarCraft II在遊戲圈的重要性與代表性,同時更能呼應AlphaStar是重要的里程碑的小標題,使標題的出現更自然、合理。 2. 介紹加強式學習 > 隨後可以跟neural network比較,並描述它比 neural network 更具解釋性的原因,同時達到引出XAI主題的目的。 3. 介紹XAI,並討論XAI在現今學術界的重要性。 > 或許可以放XAI的相關研究數量大幅增加的圖(健安之前的報告內容...吧)(然後那篇論文也可以放在文獻回顧...嗎) :::info 3 . 其他部分 ::: 文章的創新性在於把XAI應用在非常成功的加強式學習模型上,目前HackMD裡的參考內容對遊戲AI的介紹相對充足,我們後續可以思考與討論創新性的內容,以及文章內創新性與介紹部分的比重安排。