敌对方块

敌对方块（Adversarial Tetris）是游戏系统对玩家（人或 AI）采取敌对性策略的方块游戏的总称。

其中，「敌对性策略」需要体现游戏系统对玩家可选策略的指向性弱化和封杀，而非单纯的高难度环境，如高重力、隐形等。

大部分情况下，敌对性策略指块序敌对，即系统故意给出不适合当前地形，难以堆叠和消行的块序。理论上也存在其他类型的敌对性策略。

历史

块序敌对始终是敌对方块领域的重点。目前已知最早使用块序敌对增加游戏难度的游戏可能是2004年的 Bastet。

之后，又诞生了 Stacked Odds、Hatetris 等作品。其中 Hatetris 影响力较大，这一名字也经常被用来代指所有的敌对方块。

2009年，第三届强化学习竞赛（Reinforcement Learning Competition），将方块作为项目之一，首次提出了敌对方块（Adversarial Tetris）这一术语，特指块序敌对。

2009年，Maria Rovatsou 的一篇论文研究过敌对方块中的极小化极大算法（Minimax）和强化学习。

2019年的 Beatris 提出了动态的块序敌对，希望根据 AI 的策略动态调整自己的块序策略，但仍待进一步改进。

2022年 a3nm 的 Tetris 互换了游戏与玩家的角色，由玩家给出尽量难以消行的块序，AI 则尽量找到消行。