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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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- B! b, _- E- W) j4 {" O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。
7 r3 L' c5 W: d1 ], u" Q# B. X5 v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。
8 y/ \: r) U5 e! F$ s1 O! 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。) L+ G- d" J( {2 P
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。
?! j, N9 t, i! a& T! Z+ |7 dPluribus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。
) ~$ |! n, d! x9 t3 M研究人员在《科学》杂志中对如何创建Pluribus进行了详细介绍。
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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:& C' @( g" b, V& I: E+ d8 P
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。
& t; b s0 A' ?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。& r4 R" D3 J, q/ \6 {6 G. _7 X
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。
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Pluribus击败德州扑克世界冠军: O: N1 M9 L" p- l& `
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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。
" P8 `0 [+ ] A* l: R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。
9 n. V/ W8 t" k& 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。
) [5 s& ]+ w: L+ |- o- E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。
. a3 G0 @" p& p8 n B( |; J) 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。
- k4 v. t2 `3 N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)。
" ] ` r" W- u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。
' R. p B1 ]2 E) W8 HPluribus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。9 ^ P$ n& i( j0 w ]

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# F7 h4 x$ g' @# D: u通过自我游戏从零训练! a& }# ?1 Q6 S; Z
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# \) R$ t. ^# T _, j( O: w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。4 m# Z# _# C' c2 p# K1 k+ D0 F( ]
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。
; p, E% }. K5 V$ s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。1 @" [- ?4 \7 x4 K
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。8 Y" \9 b$ f8 b. _3 E
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。' _. i- D& q I
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5 X6 _( M% i/ {9 k! K9 b8 s+ B
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) w& E y- e6 p" O9 b8 MPluribus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。
# G8 h7 \0 v8 `& ~/ f" F, PLibratus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。+ s% s0 W% J1 x& [
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。0 X/ K/ x9 t& k
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。
- y/ D. ^$ z0 j0 b% O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 z6 H' |# @4 @- b+ ^2 U7 P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。
( v8 U; ~9 @' K& B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。. t9 |4 s8 W: b" a6 O) I, G
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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0 F% F0 `% e! A3 m, \: a▲记者Cade Metz(左)和Facebook首席人工智能科学家Yann LeCun(右)( f' R8 D6 G" n N" h: X4 w7 |
* b% S& O) X: s" k6 I' L/ J+ Y- HPluribus将不会开源9 F; x' {0 a: k
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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。
- j8 f0 ?4 |) |' @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。
; X$ i( n1 W5 M/ X$ h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。4 R2 E0 A2 n# H R$ o/ T' \% 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。
6 }) j- q7 _ M$ vFacebook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。
; ], N5 ~/ k5 p; t4 f: G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。
* Y* B8 Z3 P( w6 b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。0 y) w2 g6 ? [" i
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结语:人工智能与人类竞赛新突破
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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。5 [4 r' ]6 o* j/ K( |
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。5 R5 c; ^- H y! \6 y! I
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。; p- x3 B" ?$ W) T7 S! n
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。* h6 `& v, t. |8 j2 f- I* Z- v6 ?
文章来源:Forbes、VentureBeat, @. L, ~8 p; Y* |
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智东西公开课预告& y. D0 Y8 h4 Y% M! W
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- l8 a# v) S0 l( L7 I来源:http://mp.weixin.qq.com/s?src=11×tamp=1562922005&ver=1723&signature=5KHB3ArHboE6SS7JLiqLmpmOwZtQ0oKTnXXh4Af43Dz8MU8bJp5uBhdhIXva6z12T-CQVsWcH5ENpJU9oSwqdngWSr0eFBhJKXfpMlrZT7GGgKaCYAkD5Btar1*F1TeN&new=1
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