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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

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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。
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( J2 G4 m3 c. Z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 t" _; B) o" T+ s9 ~8 O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。- M7 Z- n* O$ a* x5 [2 f- s* Z
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 }+ n8 v- o9 KFacebook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。2 M. ~. ]1 ^* _
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。
. [! W. l; T* z. G5 A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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9 B6 [) Z2 @' q' N' L; n$ @对于这项研究的意义,研究人员在论文的最后总结道:
7 |( h! h: c, S0 B, }3 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。
( m8 v7 w- z2 `5 ]- q5 t, Q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。  q( J' H/ G6 e2 n, J
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6 i) x5 y8 x4 Z/ z! `3 w
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# n7 T/ R& t& E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。  x5 C/ _) c  N- s5 ~% N
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。0 C5 l) [8 Z1 }+ {1 H
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 O. _7 M& J  ]7 G  [/ 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。
0 `1 B3 z& p9 [; D! N: m% m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。& i: r% i9 R; a2 c
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)。
5 Y. I. d1 o0 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。
! T4 f7 r# N% Q( S1 j* v; u! M: d* @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。
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通过自我游戏从零训练+ L$ O7 c' }* o
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8 c3 V( m4 D0 D& z, v: Y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。
% H" r" q" j6 b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。
# N7 {) |+ E/ o2 p" s% M& `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" W$ J4 ]4 h& ?
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 i+ ]* ]3 ^8 A+ g& V6 t: 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。' v: k; N. r# O1 H6 e( }
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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% Q. P; T2 j  g( e' C, o云计算资源仅需约1030.46人民币
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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。
- {" ^+ I: A' X1 V/ \$ eLibratus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。
0 {1 l$ o! _% m# x/ B) T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。8 M2 Q5 J2 ]! b" a2 {9 m
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。
0 Y/ T: _6 h' A" `: L4 s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 L/ |$ t: c0 d4 l9 ], G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。" Z/ ~: n/ R5 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。0 q5 M. q) C. r3 t8 {0 r# ?2 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。
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▲记者Cade Metz(左)和Facebook首席人工智能科学家Yann LeCun(右): \% o2 L, v6 Q/ e/ X# F$ b

$ Y- a9 [! U9 v+ w1 WPluribus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 P/ g8 H( M+ |! y0 p  h7 C1 o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。
0 J6 O" |( P0 B+ b7 j; R0 p$ Z8 p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。
* C1 X1 U& |6 N5 u& D( w+ }! y: m7 x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。+ h) c7 R' u! a% l
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。  N  v9 k6 G7 J/ x5 m0 M5 K( w
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。
' F1 @# g! z) ~. ?# X: o2 C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。4 J  H6 R& C/ Y4 s
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结语:人工智能与人类竞赛新突破
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; T, w) }* g; o/ @8 F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. R6 r' n/ f2 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。5 {. Y% I0 T% g& l
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。
8 G* b% }1 z# g  SPluribus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。( Z$ c4 o& }6 ?: r& J0 F  }
文章来源:Forbes、VentureBeat
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来源:http://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1562922005&ver=1723&signature=5KHB3ArHboE6SS7JLiqLmpmOwZtQ0oKTnXXh4Af43Dz8MU8bJp5uBhdhIXva6z12T-CQVsWcH5ENpJU9oSwqdngWSr0eFBhJKXfpMlrZT7GGgKaCYAkD5Btar1*F1TeN&new=19 p$ C3 m/ l) k+ N* }# z4 o
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