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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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+ C8 O) m3 \# x( X, f. D: w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。
' F: S( C8 z$ y5 ~4 M& B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。
G9 o" P5 J* D# W ?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。
8 {8 t9 S: S0 m4 ~% L5 {$ nFacebook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。
; V! F9 F2 C# \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。: h, Q2 a$ R7 F" j4 m9 u
研究人员在《科学》杂志中对如何创建Pluribus进行了详细介绍。9 M0 q. s+ e( r! I1 m0 K; u

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R8 x6 f. x, M6 z$ r" x! ^/ |对于这项研究的意义,研究人员在论文的最后总结道:$ p/ l. S/ p4 @! R
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。& J4 M/ B" M. w
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。, y& m% i6 H6 g, s* ^
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。' y3 C& }2 k% n- i( l, ?
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Pluribus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。! @4 Z! U7 J" F3 q& C& \
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。
% K$ J- x2 h! F3 O7 h3 T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。! ~7 A: g9 @' E1 X# ~
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。. g1 a& E5 t: a, I% r* D1 y
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。
5 j" P7 N8 i) A8 c9 U% G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 W7 n1 j& y, Q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。
9 n7 L a7 Q6 j0 fPluribus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。
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) M7 Q5 Q# D7 Y9 K9 N2 Z7 P通过自我游戏从零训练
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9 Y$ G2 f3 P% |4 j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。6 E+ Z* { C/ _: V6 I* _9 g
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。
. @' Y' u/ a# I; M2 W1 g/ u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。
! S( B. Y& S1 @" T0 K# 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。
* K7 ]4 G" f8 d) s6 k+ ]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。* @9 v( C% m; D/ Q7 c
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8 i2 N, z/ w/ Q
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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 F3 Z; G* O y' w2 sLibratus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。
' N ]2 L# C$ y7 ]; ^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。4 }5 m0 ^1 |, r' R
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。
5 P F% s. [' o+ [0 _' Z7 L/ a* D* q4 y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。( L {6 ?7 t, j
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。
) q0 N( s6 w; \0 P- p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。
8 _) H& o& ?: K( |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。 S/ k, ~5 N# F$ u$ U

) Y8 e, m7 v. g▲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
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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。
# a5 [" ~2 [+ |4 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。
2 T; w; a; e {9 Z( q1 t6 T6 E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。/ D+ U9 x# h( ~6 u: G
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 `( H8 B+ e' X2 t! K* QFacebook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。. v( R+ M$ c) U4 s8 r
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。
" o9 Z, g) c' M) A4 j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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$ \" |. m8 R' T' Q6 \/ u6 H* G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。! [( R F! C$ d7 z6 e" \
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。
. H7 v+ `. g3 b" b8 d+ ~& G; X) Z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。
" c4 f! m# O1 X1 i5 I$ A% r J$ LPluribus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。4 ~3 q6 e5 V- S/ k* m! |7 q
文章来源:Forbes、VentureBeat. K# l( d# |# O! n7 E$ ?+ g
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5 }4 A' @4 s' W4 |6 Y来源:http://mp.weixin.qq.com/s?src=11×tamp=1562922005&ver=1723&signature=5KHB3ArHboE6SS7JLiqLmpmOwZtQ0oKTnXXh4Af43Dz8MU8bJp5uBhdhIXva6z12T-CQVsWcH5ENpJU9oSwqdngWSr0eFBhJKXfpMlrZT7GGgKaCYAkD5Btar1*F1TeN&new=1, q6 d8 u- i% Q5 T3 r
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