AI对战人类新里程碑!打6人德扑大胜世界冠军，学习成本仅千元

uutk

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。
# z* k2 V. _7 |. C9 t' v+ c
6 o) t! B; Y8 Y; q. {

' y. e7 F7 w  |/ F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。
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。
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。
Facebook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。
/ h6 u" B3 Q! M7 T( {+ rPluribus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。
9 `3 n  h. l+ J+ s6 X& g研究人员在《科学》杂志中对如何创建Pluribus进行了详细介绍。


, k+ U& N4 L" W/ H8 Z
对于这项研究的意义，研究人员在论文的最后总结道：
: K% Z5 I, k! N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。
- V* K: m! Z5 S- x* Q- T+ _. i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。
/ G9 n6 X) ]% H# P; LPluribus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。
0 }$ v2 r& ~0 v

  z# Y& u0 Q6 |' M2 K5 IPluribus击败德州扑克世界冠军

8 [# a5 l+ l/ e: X/ w* `: b! U
% m7 E! u; A: X+ q" m" D* }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。
5 G" g; O. G3 S1 V" B: }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。
/ J/ c( E7 a1 P( i  _8 R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。
! \- p+ U; J- E6 n/ A' f: n/ ~# x% Z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。
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。
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）。
  [0 x, Z' ?. H% j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。
% t' G- E8 V  U+ s) {8 u- }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。

通过自我游戏从零训练
: o6 k4 f& T4 @/ T
  F  Y& Y# }% P$ r5 `% s0 X
9 o: B. s; r. \  W7 u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。
; W2 g9 y1 i5 p9 \) T  t% i, w, }- @" x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。
+ C% }* b# w2 m, v4 z2 [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。
, N+ x( _/ w5 K7 C; G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。
& J' a8 }& i  g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。
6 E3 U) f. h7 y, k8 t% \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。
7 k% g; b) R! Y1 I, O( p/ f- O

云计算资源仅需约1030.46人民币


Pluribus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。
" U; l$ a+ ^4 h/ Z$ QLibratus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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。

0 i6 O$ o  f( w4 h' [▲记者Cade Metz（左）和Facebook首席人工智能科学家Yann LeCun（右）
$ k! D0 a9 Y4 m1 g

Pluribus将不会开源
1 \3 ?3 P$ B2 ]. \% r* U4 U

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。
6 g" |! I7 K4 ~% C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。
+ D0 ^: q" L" D0 j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。
  P! @6 r0 e* c5 R: X  P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。
1 W. @- g! W1 \1 h8 d3 _6 BFacebook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。
+ W& X% @, T9 _8 o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。
' E+ A/ q/ {9 S- G. z# {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。

结语：人工智能与人类竞赛新突破
. `4 `( s% b. X: s  m; R' ?7 N
% V9 J. R( w3 H
5 D( e! e# v; h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。
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。
) E! e3 X% y6 i# f; O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。
$ F( P: s1 j! hPluribus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。
- b4 E8 T4 \- _2 Q文章来源：Forbes、VentureBeat
8 u1 U) g4 u* f1 t

本账号系网易新闻·网易号“各有态度”签约帐号

智东西公开课预告
7月17日起，AI推理公开课NVIDIA专场重磅开讲！从理论到代码，两节课带你掌握AI推理优化方法。扫码免费报名听课。

# ?- Q2 n) f0 y! I) n
: H# |1 V: X9 p- e; ^( A6 y8 M

来源：http://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1562922005&ver=1723&signature=5KHB3ArHboE6SS7JLiqLmpmOwZtQ0oKTnXXh4Af43Dz8MU8bJp5uBhdhIXva6z12T-CQVsWcH5ENpJU9oSwqdngWSr0eFBhJKXfpMlrZT7GGgKaCYAkD5Btar1*F1TeN&new=1
( j7 ~2 \9 m: h" Z3 P免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！