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看点:AI对决世界冠军再获胜利,在6人无限制德州扑克比赛中取得里程碑突破。
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导语:Facebook AI和卡耐基梅隆大学的研究人员研发出了新人工智能系统,成功打败德州扑克世界冠军在内的15名职业选手,为人工智能与人类竞赛领域再次带来新突破。: J2 s5 Y$ M, b* @0 C
智东西7月12日消息,昨日,Facebook AI和美国卡耐基梅隆大学(Carnegie Mellon University)的研究人员在《科学》杂志上发表了一篇论文,他们研发出了一款名叫Pluribus的扑克人工智能机器人。
# ^' y1 W" m- H9 p% ~1 ~该机器人在6人无限制德州扑克比赛中击败了15名职业选手,其中包括2000年世界扑克锦标赛冠军克里斯“耶稣”弗格森和4次世界扑克巡回赛冠军达伦埃利亚斯。
2 N( c" f6 n: v' z! eFacebook声称,Pluribus是第一个在基准游戏中持续击败2个人类玩家以上的人工智能。" N7 e' G; E* X1 u
Pluribus由Facebook AI和卡内基梅隆大学计算机科学系,以及战略机器(Strategic Machine)、战略机器人(Strategy Robot)和优化市场(Optimized Markets)等公司共同合作研发。. Q. @4 G6 b' U8 l* Z
研究人员在《科学》杂志中对如何创建Pluribus进行了详细介绍。5 g! J/ e0 x& K* S' P( f$ d
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$ m, ~( j; Y2 D对于这项研究的意义,研究人员在论文的最后总结道:
. n3 c' p+ O2 t自我博弈(self-play)与搜索形式相结合,已在完全信息双人zero-sum博弈中取得了许多令人瞩目的成功。然而,大多数现实世界的战略互动涉及隐藏信息以及两个以上的参与者。这使得理论和实践存在很大的差异性,而且明显更加困难。
; }, i7 M. G3 v( A! @为多人德州扑克开发超能AI不仅是AI领域的重要进展,也是计算机扑克领域的里程碑。! U( M& m5 h' \' f. Q
Pluribus的成功表明,尽管理论上没法保证AI在多人游戏中的表现,通过精巧的算法依然有望设计和训练出超越人类的AI。
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O1 D/ C$ M* \$ F% `$ `Pluribus击败德州扑克世界冠军6 G- L8 _# e# [" E1 }
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扑克一直被研究人员们认为是人工智能领域的重大挑战,它可以用来衡量AI在博弈论方面的表现。) r9 A7 ^/ b6 y. |$ t A8 e
事实上,在扑克游戏中包含了许多隐藏信息,这意味着人工智能在不知道对手的牌的情况下,需要靠“虚张声势”的表现或其他策略诱惑对手,才有可能获得成功。
0 m# M! r: D+ [" J& P. H; V0 B然而,这些战术并不适用于其他游戏,这使得扑克能够很好地与人工智能技术相抗衡。. s9 o% n8 d- {2 l7 } j
由Facebook AI研究科学家Noam Brown和卡耐基梅隆大学的Tuomas Sandholm教授共同研发的Pluribus机器人就是人工智能在扑克游戏领域的一大突破。% B+ N# P4 L: v1 a/ n
在12天的测试比赛中,研究人员让Pluribus分别在两种不同的环境中人类选手进行游戏对决。一种为5位人类选手与1个Pluribus相对决,另一种为5个Pluribus与1位人类选手相对决。
& D. y: P7 u7 @其中,它的对手包括2000年世界扑克锦标赛冠军“耶稣”克里斯·弗格森(Chris Ferguson),以及4次世界扑克巡回赛冠军达伦·埃利亚斯(Darren Elias)。
' q$ b9 d) @, U针对这场测试比赛,Facebook AI的研究人员表示,如果每个筹码价值1美元,那么Pluribus每把手牌大约可赚5美元,每小时可以赢得大约1000美元的奖金。% ` k, ]5 F& X) R; s. C% p! u4 x
Pluribus在游戏中考虑的投注数量主要在1到14之间变化,确切投注还需要看实际情况而变化。尽管它可以在100到10,000美元之间进行投注,但实际上玩德州扑克时,对手并不局限于那些少数选项。+ @. K3 l' d' g
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7 V6 h, l% i7 P, N* z通过自我游戏从零训练6 B3 ]+ c4 Q" U+ `6 E" ]
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就像以往人工智能被训练玩像象棋、Dota II和星际争霸II等游戏一样,Pluribus也能进行自我游戏训练。8 x% k% s8 t, Z6 ~4 p: s
自我游戏中,Pluribus在没有任何人工或先前人工智能游戏数据输入的情况下,与自己的副本进行对抗来掌握德州扑克的规则,以及计算战术数据。
- g( k }7 l7 N' d但是,这种“自我游戏”的学习方法意味着Pluribus无法从人类那里获得任何游戏数据,也无法观察到其他人工智能系统的游戏策略。
. r+ S! w$ Q6 @. q8 F" z, v& @研究人员在论文中表示,Pluribus从零开始随机运行,并逐渐改进,它需要决定将做出哪些动作和这些动作的概率分布,以产生比它早期版本策略更好的结果。
0 w; `6 D5 h3 B. k! L训练方面,Pluribus能够在20个小时的德州扑克训练中,达到超越人类的水平,并击败人类玩家,但是在多人游戏方面的问题依旧难以破解。1 S2 I3 M; t% c" [& F
研究人员表示,这些创新具有超越扑克的重要意义,因为双人的零和博弈(一项游戏中,博弈各方有输有赢,但收益和损失相加总和永远为零)在娱乐游戏中很常见,但在现实生活中却非常罕见。主要是现实世界的场景通常涉及多个参与者,例如在线拍卖中的竞价或者交通导航。
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云计算资源仅需约1030.46人民币
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& [) P% `, T( `0 E9 d7 DPluribus的系统是在一个名为Libratus人工智能机器人的基础上创建的,是Libratus的增强版本。
; G# S* r* B8 P- J9 V' p4 ELibratus是卡内基梅隆大学在2017年开发的AI扑克机器人,它在2017年成功打败了4名顶尖的德州扑克职业选手。
/ O. b2 y) z% }1 g$ Z8 D在对战策略方面,Libratus主要采用了一种名叫纳什均衡(Nash equilibrium)的对战策略,在博弈过程中,只要其他玩家不改变策略,单一玩家就无法通过变换策略获益。& h5 l% R( s5 l* f$ j
与Libratus不同的是,Pluribus包含了一个新的在线搜索算法,可以通过搜索前面的几个游戏步骤,来评估自己下一步战术的选项。同时,Pluribus还拥有比Libratus更快的自玩算法。0 a M6 ?1 t5 k7 P- M; C
在线搜索算法和自玩算法的更新与结合,使得Pluribus能用比Libratus更少的处理能力和内存来进行训练。
4 J( ?$ h* f) [5 q) ~2 `& \研究人员表示,这种效率与其他近期的AI里程碑项目形成了鲜明对比,后者需要相当于数百万美元的云计算资源来进行训练,而Pluribus只需要价值150美元(约1030.46人民币)的云计算资源。* j6 U7 g9 d9 U
此外,Pluribus也利用动作抽象和信息抽象来推断游戏中未来几轮的下注情况,以及批量计算相似的牌。
1 e$ k/ D9 P8 e) m7 [; K; N# s它还使用CFR ( Counterfactual regret minimization)算法,这是一种能使用自我博弈来进行循环推理的游戏算法,能够不断自我博弈来进行自我改进。5 S) ]- a9 F( d7 }) l
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▲记者Cade Metz(左)和Facebook首席人工智能科学家Yann LeCun(右)1 _+ m- N0 n6 V8 F- }
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Pluribus将不会开源) S# [$ e' {+ N5 w
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8 n) @$ q$ u2 H4 M# @3 ?& _2000年世界扑克锦标赛冠军弗格森表示,Pluribus是一个很难对付的对手,它非常擅长在一手烂牌中下薄弱的赌注并从对手的好牌中榨取价值。
; q* q z2 {" H6 G4 t% `/ o' m已获得了4次世界扑克巡回赛冠军达伦·埃利亚斯也表示,Pluribus的主要优势是它拥有混合策略的能力,这也是人类玩家在尝试努力达到的水平。
& {) G0 Q' K2 o c6 ]% _% H/ r他还认为,对人类来说,混合策略是一个完全随机的操作,大多数人在一场游戏中无法从始至终地坚持执行。
9 R4 j! d4 p1 ^虽然Pluribus可能会让那些世界级在线锦标赛的职业扑克选手感到震惊,但他们并不需要担心会在以后的比赛中遇到Pluribus。
* j& {9 Z ?* P: K3 E* pFacebook发言人Ari Entin表示,他们不会开源Pluribus,其中一个原因是,扑克竞赛本来就是商业性的,他们认为将其开源可能会造成负面影响。0 T7 Y1 O3 B @! r- Z: A$ D9 U
几十年来,人工智能研究人员一直将游戏作为他们的AI代理测试平台。
4 A3 g, T6 H% f2 G2 F. @近年来,由于计算技术的进步,以及数据集和人工智能技术愈加进步和复杂,人工智能在游戏平台的测试已经有了许多突破。科技巨头们也正在大力投资游戏领域,希望人工智能在该领域的突破能带动医疗、科学和能源等其他领域的突破。
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结语:人工智能与人类竞赛新突破
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自谷歌AlphaGo在围棋领域打败包括柯洁、李世石等世界围棋冠军后,给围棋界带来了巨大震动,人工智能与人类竞赛也一直是人们关注和讨论的话题。
1 y/ V/ N" O( g( Y7 p过去,人工智能通过自我博弈(self-play)与搜索形式相结合,已在完全信息双人zero-sum博弈中取得了许多令人瞩目的成功。
# I8 N5 Q& w' S5 _4 u1 u如今,Facebook AI和卡耐基梅隆大学的研究人员开发的这款多人扑克人工智能,既是这一领域公认的里程碑,也是电脑扑克领域的重要里程碑。9 q% A0 V3 Q ?' N5 @) C
Pluribus与人类职业选手对决的胜利表明,尽管它在对多人游戏种缺乏已知的强有力的理论保证,但在大规模复杂的多人且不完全信息的游戏环境中,它拥有的自我搜索游戏算法仍然可以产生超越人类的策略。
5 ^$ m$ L, P5 X; B, M文章来源:Forbes、VentureBeat
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& e/ k; f5 d; z' L8 o8 L, o$ V来源:http://mp.weixin.qq.com/s?src=11×tamp=1562922005&ver=1723&signature=5KHB3ArHboE6SS7JLiqLmpmOwZtQ0oKTnXXh4Af43Dz8MU8bJp5uBhdhIXva6z12T-CQVsWcH5ENpJU9oSwqdngWSr0eFBhJKXfpMlrZT7GGgKaCYAkD5Btar1*F1TeN&new=1* w( Z% t7 ?- o: ]# l) y& x- ^
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