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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。" u5 c: ]0 v& G x1 S

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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。
5 N3 M, Z! S1 q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。
. {; b1 x/ J y Z! ^& k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。
9 P6 h R6 P' oFacebook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。
, w2 b2 ]$ z7 a3 JPluribus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。' ^/ G+ I- C* B. u
研究人员在《科学》杂志中对如何创建Pluribus进行了详细介绍。- v* e" a! O4 [6 [

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对于这项研究的意义,研究人员在论文的最后总结道:! D5 ^( r2 @0 k* m Z
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。
! c4 P: O6 X3 C' a$ y5 h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。
6 J9 P6 g; o$ BPluribus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。: C. v# q2 }# ~/ W
: d" \7 X' H9 HPluribus击败德州扑克世界冠军
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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。: K( Y- e' ?% ~8 m6 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。
8 g: ?0 w. f5 S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。
, K; b8 Y; z8 S) |; B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。& A2 d9 b' p' _! Q) A# a
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。6 ], V! h4 c+ R- l* j7 ?# ~
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)。
4 n# ~- W1 R) ?1 S9 h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。* L; ]6 N- T; M H. {1 i
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。" _) i$ C3 \. H2 E- y8 ^
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- ^/ C6 C$ `, \; V通过自我游戏从零训练: C/ P" w: u4 O) t
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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。
& e( y _) j8 n/ R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。) J! w" W1 z2 G8 N6 s0 X0 ^
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。& x& ?/ H$ C- U6 F' o
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 L2 v7 r- i5 T' d
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。( L0 a) i2 v, Z5 n# 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。4 Q; O7 x3 K! g0 G
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云计算资源仅需约1030.46人民币
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& Q3 E7 O1 }3 [! |( ^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。
7 q) [, K' a: B0 y/ dLibratus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。
5 H+ I, i+ v5 n0 A, 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。
; }- Q* z$ v G9 X6 Y1 A' y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。+ e- U4 z! B+ P9 y% u
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。6 w7 b4 i% a( q
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。
! M. K) q) H; Q* R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。
: L" R0 ?9 c6 W. ?; \$ s, y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。
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/ Y+ r! h- c) o; J; F5 `▲记者Cade Metz(左)和Facebook首席人工智能科学家Yann LeCun(右)2 c- a1 m. X6 [& u( e4 g
' n0 T* x H0 EPluribus将不会开源
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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。2 L D: d8 A& }& |$ Z9 ? H
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。
$ w" b8 H1 |0 X4 J, N! }; u/ y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。
0 i# Y# X5 Y% {4 y8 s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。5 K5 f$ Y( f1 Y: D; e/ Q% a0 B
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。
% U- A3 t' e/ q% \5 ]0 K4 j% q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。9 K# e5 k. k' u9 |/ {2 P+ f2 O n
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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! s5 F# l/ E; ~结语:人工智能与人类竞赛新突破9 D7 B# _) i+ ]1 F- r; h% S3 A( ]! @
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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。
+ X* M; W I+ R+ ^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。
x/ l9 A8 {9 h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。
( Q7 n& M" `1 iPluribus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。
% Z0 [- g5 T) W% C文章来源:Forbes、VentureBeat
% o" Y6 Y. U3 B5 E; S本账号系网易新闻·网易号“各有态度”签约帐号 ) `" U! n5 k6 J9 Y# b. o% A
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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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