Adversarial Tetris

Adversarial Tetris（敌对方块）是系统本身对玩家采取敌对性策略的方块游戏的总称。
这个概念的关键在于敌对性策略（比如块序策略）而非环境（比如隐形方块和极速方块），它需要体现出系统对玩家可选策略的指向性弱化和封杀。
这个概念最初是在 2009 年第三届国际强化学习大赛上提出的，特指块序敌对。
其中，较有影响力的相关成果是 Maria Rovatsou 以敌对方块中的极小化极大算法（Minimax）和强化学习为主题的一篇论文。
最初，敌对块序都是由电脑计算并生成对玩家场况不利的方块，Bastet、Stacked Odds、Hatetris 都是其中的典型代表。
块序敌对是敌对方块主题的发展重点，截至 2022 年，人和电脑角色互换的例子已经出现（Tetris (JavaScript, a3nm, 2022)）。
块序敌对还有一种高级发展形态：“动态块序敌对”——游戏程序会根据 AI 的策略动态调整自己的块序策略（Beatris (Python, 2019)）。
如果能够改变方块游戏的某些基本规则，敌对方块就可能涉及块序以外的更多游戏细节。