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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。5 D' i2 h/ S8 \7 \- r$ A
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9 W' Y- N$ t8 g- q3 ?0 A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。' S. o7 x( Y* }
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。$ [( a* o4 y3 ~; L
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。3 }6 _) |7 n6 p% f
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。
1 Z. i* l+ k" p+ ?5 P2 H( APluribus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。. p5 Y6 G- G# P& r8 t
研究人员在《科学》杂志中对如何创建Pluribus进行了详细介绍。6 ?: U1 p# y/ D2 L

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& }" c/ o6 \& l5 }. W5 F对于这项研究的意义,研究人员在论文的最后总结道:
; O" K1 B5 [4 E7 p' S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。" r/ R( L8 {5 O. N; Z) ~: N$ b
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。
7 s- s& M. P/ ~, f% \5 u; d1 B4 V7 JPluribus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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5 s( C" `) I, A2 S% W1 q4 X) SPluribus击败德州扑克世界冠军2 a' x% \; M" \3 A
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5 Q4 B# B9 d$ c9 f/ t1 y3 E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。9 n/ t, I- |; I) [3 T/ @% A* N3 g
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 C3 j* O- C% O0 A
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。
, `) g5 C5 s9 T- p9 r" w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。
' _/ L1 h0 k# K( V( J1 X3 ]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。) j# z" s% K5 y l. A; l
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 M' J3 s9 h3 A
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。
& E4 k, C7 Q0 }4 v* i9 TPluribus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。4 y& l3 R9 N! g
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通过自我游戏从零训练- S5 U2 y {( y, r& J. f$ x
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j* s1 l6 i: a p% Y* \$ D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。( L0 ~% T1 |- \4 ~4 E
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。
4 a2 Y w ~. I# Q+ g- Q+ Z" 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。
4 d( i2 W9 F9 i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。
+ ?7 }% t& d/ r5 c `4 ~! P: U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。+ y" r, q! y+ Y: O2 r# O
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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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。4 M) I) S$ P6 y. }
Libratus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。- w! n2 y1 ]! c% i5 p' G! w
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。' r: r: Q5 E. @
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。$ i! v& Q G4 P8 z
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 G. M: a1 C4 H; I' Z/ N
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。
. D3 H. L! B% o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。# i) \2 G, m' x1 r- t* M
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。8 R( {: c+ P& m. U( ] Y3 e

) J+ ~* r' T" y1 w2 f▲记者Cade Metz(左)和Facebook首席人工智能科学家Yann LeCun(右)
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Pluribus将不会开源" ~0 R# a( o0 t8 {# y" Q: ?& A Y
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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。% S. K0 w. E d1 {& ~$ L! k7 f
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 o5 R8 K% y7 L3 X) L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。
6 E, S" Y+ R- c! T0 d/ E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。2 _& p- u4 K2 L' P8 b4 t
Facebook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。3 {6 o% \' `, @! A
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。& k0 n! s3 z* E/ Y9 U P- W
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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: Q5 ^$ y( X5 v$ p! s4 Z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。
0 _9 `. a% U5 [- S* L: s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。
2 v0 \: w9 ~8 E: ~% w& g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。" s; i1 z& t/ e. k) q+ ?3 R
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。
& c( b1 j2 r( [文章来源:Forbes、VentureBeat9 b3 M* D: `" r N9 @$ d
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来源:http://mp.weixin.qq.com/s?src=11×tamp=1562922005&ver=1723&signature=5KHB3ArHboE6SS7JLiqLmpmOwZtQ0oKTnXXh4Af43Dz8MU8bJp5uBhdhIXva6z12T-CQVsWcH5ENpJU9oSwqdngWSr0eFBhJKXfpMlrZT7GGgKaCYAkD5Btar1*F1TeN&new=1
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