京东6.18大促主会场领京享红包更优惠

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

查看: 3732|回复: 0

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

[复制链接]

30

主题

0

回帖

10

积分

新手上路

积分
10
发表于 2019-7-12 17:04:23 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自 中国
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。/ Q3 w4 F* H9 X& R) |
/ {7 }8 ?/ D" Y  f) Y: s/ _

- p$ T7 ?/ L% B+ v. m$ r" g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。
8 i  i3 [* m( Z$ P; 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。
+ x& [( c* ]# Z, Y8 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。) [6 }; u4 m- @' @( \1 \- t3 [; H
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。5 `2 ^1 }% J. x3 K6 _3 H
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。
* m4 |4 F: X- B2 g研究人员在《科学》杂志中对如何创建Pluribus进行了详细介绍。- w7 k0 }# n% @5 S/ o# d; N
; l+ X1 J' a# V5 T
- x1 o& v* w& Y0 X

, `" k  B! h* O0 B对于这项研究的意义,研究人员在论文的最后总结道:! @( @$ V) \; w6 D2 G5 Q
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。
# Y$ n2 Y, q6 I1 R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。
3 H* H/ ]7 [8 N7 J& ?% M* ?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。
$ K6 ]: C7 S. O; R- T
% Y$ U% b8 ~" V. \* t3 s
Pluribus击败德州扑克世界冠军3 ^: i- ^# C' H9 Z( X

% }' G, W( R7 |% x3 e' b( b1 |5 f- g' X2 R  U5 B+ e) D
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。7 y; ^8 p- k2 q0 c/ D
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。/ R5 k( ?  x; F& p
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 X* b" U- E! p4 h( o7 z; F/ s$ }
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。' z, R* W" N. S0 X
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。8 \2 }9 B9 O. 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)。3 h5 F0 T- |1 C) @
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。% p- U0 y3 X5 y, i: [. S& s
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。
$ O  |: }3 q3 j# j
( f, G" D( W; M' D6 P2 [- v2 |

$ P* w9 Y9 B. W0 Q: l通过自我游戏从零训练
2 J' g7 A) {7 f$ `- s7 {
4 j5 Y  B  p- W; u: ?# X7 {/ B

) O1 ]$ A- m5 V6 f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。+ C* z4 l8 K) n) K$ T8 U8 D9 i* \
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。' _5 J! B1 I$ 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。
* u- G7 n. O; B! i6 v. a- z% s& j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。
4 [) ~% a4 l( H) Y; [+ h! S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。3 d! c1 F3 {2 l5 t" j& ?% n
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。
) m) X% w2 R( {2 l" G0 b
* p& D6 ^" A, H7 [
云计算资源仅需约1030.46人民币1 m" Y) c2 O3 T4 W( N

, L' t4 J- N# L
5 H( `) K2 M. e8 x- {9 N$ D8 TPluribus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。( P; D! m5 h7 u5 G) w
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。
  b0 Z  l0 \' S. L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。
2 i9 D* }8 _9 Q6 l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。
" f4 r4 b9 m5 u/ d! U" K+ D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。
' ~0 d0 W8 Q8 o3 ~9 F; n; |3 [8 v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。
! o% ^) z$ k! e" b) b* N$ t7 h  D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。
  u! e# o9 c* B/ E* f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。2 A5 ?$ s0 v# x2 [* [
8 @  I; j6 W  U" i) B1 W
▲记者Cade Metz(左)和Facebook首席人工智能科学家Yann LeCun(右)" i7 ]$ ~( n' D# M; {7 _& C

# {2 w$ p+ x3 z& Z6 l8 M4 E3 ~Pluribus将不会开源
) _) o% J0 A7 V* q
! k6 a9 i3 ]) e5 ?; C  z
1 A: `: L6 @3 k$ o" h
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。
$ C; M$ |6 J9 k, Y  _; X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。
, t* h3 g  d( X4 K% R, Q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。
5 _2 G: |7 B: [* T* v/ k* A" u. h; I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。
4 E  u. |' W3 \2 XFacebook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。. O/ {5 m6 b; U
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。
. _, R9 X7 ^' K% q( r' s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。$ ]' s1 z: Q3 |5 `2 r: o" J6 {

2 H* x9 B# \3 V2 I结语:人工智能与人类竞赛新突破
1 c* I* ]5 V( r1 H( P

5 n( m! \) Z+ p0 _% a# V: a: C: q
2 @$ @8 R9 w& r9 ]. }* K& e0 T5 q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。% B* e6 k8 r$ |9 I
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。' q3 c; G: b8 L7 h  u1 n* C$ r" A
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。
, `; m+ v  B; z# F3 MPluribus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。
/ w( N2 J, G) G5 Q9 H. E! X% u文章来源:Forbes、VentureBeat) e; G% S2 b& z) j
本账号系网易新闻·网易号“各有态度”签约帐号

. s; J8 j. p; l9 T* W" E, G, T智东西公开课预告
$ @, y& o' h) M! W7 k' d* T8 ~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。
: q& V# ^6 j* w

3 r" F* N" Q( H. |3 `; I5 I6 w) U
+ p5 u0 K/ p8 q
& J3 a$ e9 \9 M" K2 ]
' Q. j% J! m. y

: ^( R1 z$ }7 B0 j" n& \& W来源:http://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1562922005&ver=1723&signature=5KHB3ArHboE6SS7JLiqLmpmOwZtQ0oKTnXXh4Af43Dz8MU8bJp5uBhdhIXva6z12T-CQVsWcH5ENpJU9oSwqdngWSr0eFBhJKXfpMlrZT7GGgKaCYAkD5Btar1*F1TeN&new=1
( l/ s2 [  @% A  i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!

本帖子中包含更多资源

您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?立即注册

×

帖子地址: 

梦想之都-俊月星空 优酷自频道欢迎您 http://i.youku.com/zhaojun917
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

QQ|手机版|小黑屋|梦想之都-俊月星空 ( 粤ICP备18056059号 )|网站地图

GMT+8, 2026-3-19 15:01 , Processed in 0.075966 second(s), 28 queries .

Powered by Mxzdjyxk! X3.5

© 2001-2026 Discuz! Team.

快速回复 返回顶部 返回列表