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。

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# T( P+ G9 Q3 z/ \9 N; [; D9 V; H+ }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。
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。
/ Z6 f5 t/ m% K" f) E研究人员在《科学》杂志中对如何创建Pluribus进行了详细介绍。

& C( x. j! \2 s+ G
' I. M: b- B6 E2 R2 I
对于这项研究的意义，研究人员在论文的最后总结道：
! {. Q" Z, X- l& y( B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。
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。
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。
* B5 w/ H5 @' P  V7 M3 P3 X

Pluribus击败德州扑克世界冠军
! o/ @9 t6 [5 P/ u; r  N
! P% B. J4 h) X1 N+ [7 L2 A
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。
! E  N- h( d$ j8 g" h* w; k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。
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。
) w3 A; f# `3 u# r$ t2 m! s/ \5 g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。
! K3 J+ V) X1 l6 S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。
1 c( l) ^  P& p  @% }$ F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）。
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。
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
; u+ }% g% ~8 _. {
/ [5 n! C+ ?+ o
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。
5 z1 m. {; s5 ~5 B- v2 p4 d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。
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。
# I/ Z% @" F4 T0 b% ?& ^$ ]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。
3 j+ r$ G8 m) ?1 l& H6 l4 y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。
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。

$ A0 N" O6 s; Y$ N云计算资源仅需约1030.46人民币


+ n& Y/ L$ _& \- I, z8 g% Q6 Y4 ePluribus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。
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。
+ `  y  [/ G" N& J; s- z* 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。
3 p. y. B2 n# l& G) P. H1 \5 s1 t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。
; T4 a  ]% K, ]' \, [& v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。

▲记者Cade Metz（左）和Facebook首席人工智能科学家Yann LeCun（右）

! D2 E- p- ?$ p  g3 h5 {Pluribus将不会开源
; \! ]7 |, w! x5 M
6 E; }4 e* h6 |
8 p' T* F. _! j$ f: K4 j2000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。
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。
4 y) t9 E# A! b9 H' V" G: x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 f* p* O% `4 [6 }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。
9 v# K# z! v3 ^4 b5 F# lFacebook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。
8 n4 _' ~6 M. a3 w% k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。
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
0 e5 [& Z- D& C" P: K* u
1 U$ X2 i5 k/ V6 D4 w' 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。
: o# ]% [2 l1 x/ j' ]& ^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。
4 @0 u7 R( W+ P) 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。
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。
文章来源：Forbes、VentureBeat

本账号系网易新闻·网易号“各有态度”签约帐号

+ H8 H% Z' X7 T+ o5 D智东西公开课预告
" @  a; P: Z& }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。

) @" t1 q/ G6 V* p0 R( j

: h0 r$ U5 u0 y: z

# z+ q; B$ t7 w- d$ |
: r* {/ \8 D" X, f9 v8 {2 }! w来源：http://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1562922005&ver=1723&signature=5KHB3ArHboE6SS7JLiqLmpmOwZtQ0oKTnXXh4Af43Dz8MU8bJp5uBhdhIXva6z12T-CQVsWcH5ENpJU9oSwqdngWSr0eFBhJKXfpMlrZT7GGgKaCYAkD5Btar1*F1TeN&new=1
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！