不按常理出牌,AI在多人桌德州撲克比賽中戰勝世界頂尖選手

2020-12-14 西部網

Pluribus在六人桌德州撲克比賽中擊敗多名世界頂尖選手。

美國卡內基-梅隆大學7月11日宣布,該校和臉書公司合作開發的人工智慧(AI)Pluribus在六人桌德州撲克比賽中擊敗多名世界頂尖選手,成為機器在多人遊戲中戰勝人類的一個裡程碑。

美國《科學》雜誌11日在線發表的相關論文顯示,Pluribus與13名德州撲克高手進行了1萬手不限注對局的六人桌比賽,每次比賽中由機器對5名人類選手,結果機器取得勝利。

在另外一種形式的六人桌比賽中,由5個Pluribus與1名人類選手對局,結果機器分別在5000手對局中先後擊敗了德州撲克世界冠軍達倫·伊萊亞斯和克裡斯·弗格森。

在比賽中,Pluribus會讓自己變得難以預測。例如常規打法是在牌最好的時候押注,但這很快會被對手識破,因此它會「耍點心眼」,不按常理出牌。分析顯示,它會做出一些多數人類玩家都認為不好的決策,這在客觀上也迷惑了對手。

研究人員指出,與讓機器下西洋棋和圍棋相比,德州撲克的挑戰更大。德州撲克比賽中每方都不知道對手的牌,對手還可能在押注時虛張聲勢,因此決策只能基於不完全信息,這與真實世界中的問題更接近。

卡內基-梅隆大學教授圖奧馬斯·桑德霍爾姆說,此前人工智慧在「戰略性推理」方面取得的成就僅限於二人遊戲,此次在複雜遊戲中戰勝5名人類選手,將為人工智慧解決真實世界問題提供新的可能性。

據介紹,在二人遊戲中,機器的策略是實現博弈論中的「納什均衡」,即確保結果至少是平局,而只要對手犯錯打破均衡,機器就能獲勝。但這一策略不適用於多人遊戲,因此機器不能保平,必須不斷爭取先手才能最終獲勝。研究人員為此設計了一種新的「有限前瞻搜索」算法,讓機器能做出一個平衡的整體決策。

2017年,卡內基-梅隆大學開發的人工智慧Libratus曾在12萬手一對一不限注德州撲克比賽中分別戰勝4名人類選手。

(原標題為《人工智慧在多人桌德州撲克比賽中戰勝世界頂尖選手》)

編輯:秦秦

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