2025-06-19 14:19
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失去原因 蒂姆·考倫/卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)
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AI剛剛通過贏得了20天的撲克錦標(biāo)賽,贏得了對人類的另一場比賽勝利。AI稱為Libratus,在賓夕法尼亞州的一家賭場中聘請了世界上四個最佳的No-Limit Texas球員。經(jīng)過120,000人的幫助,Libratus以超過170萬美元的籌碼領(lǐng)先。
卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)(Carnegie Mellon University)的計算機(jī)科學(xué)家Tuomas Sandholm說:“我感覺很棒。”他是創(chuàng)建AI的團(tuán)隊的成員。“這是大衛(wèi)對巨人的故事,而Libratus能夠扔一個卵石。”
一個撲克的AI非常出色,因為撲克是一種“不完美的信息”的游戲:玩家不知道對手的牌,因此永遠(yuǎn)不要對比賽狀態(tài)有全面的看法。這意味著AI必須考慮其對手的玩法和返工方式,因此當(dāng)它擁有良好的手或虛張聲勢時不會放棄。
馬耳他大學(xué)的喬治·揚(yáng)納卡基斯(Georgios Yannakakis)說:“這是人工智能的真正重要里程碑。”“這就像現(xiàn)實一樣。現(xiàn)實世界是一款不完美的信息的游戲,因此通過解決撲克,我們就更接近通用人工智能了。”
Libratus的算法并不針對撲克,甚至不是游戲。AI尚未被教導(dǎo)任何策略,而必須根據(jù)提供的信息來制定自己的方式來播放 - 在這種情況下,是撲克規(guī)則。這意味著可以將Libratus應(yīng)用于任何需要基于不完善信息的響應(yīng)的情況。
桑德霍爾姆說:“在網(wǎng)絡(luò)安全,談判,軍事環(huán)境,拍賣等方面有應(yīng)用。”他的實驗室還一直在研究AI如何通過將治療計劃視為游戲策略來加強(qiáng)與感染的斗爭。桑德霍爾姆說:“即使沒有額外的藥物可以使用,也可以學(xué)會更好地抗擊疾病 - 您只會使用它們更聰明。”
卡內(nèi)基·梅隆(Carnegie Mellon)團(tuán)隊以前曾對Libratus的方法進(jìn)行了緊張的態(tài)度,因為他們擔(dān)心任何解釋都可以幫助其人類競爭對手。但是現(xiàn)在,桑德霍爾姆愿意更多地談?wù)撍墓ぷ髟怼?/p>
Libratus有三個主要部分。自2015年桑德霍爾姆(Sandholm)的球隊首次參加與專業(yè)球員的類似比賽(那個時候,人類贏得的)時,第一個變化并沒有太大變化。該部分計算了AI開始時可以使用的大量策略。在比賽開始時,Libratus花費(fèi)了相當(dāng)于1500萬小時的計算來磨練其策略。
第二部分現(xiàn)在由桑德霍爾姆(Sandholm)和他的博士生諾阿姆·布朗(Noam Brown)重新設(shè)計,努力改善了libratus的策略。它被稱為“最終游戲求解器”,它考慮了AI的對手所做的“錯誤”,即他們讓自己開放剝削的情況 - 以預(yù)測每只手的結(jié)果。Sandholm說,該團(tuán)隊無法從統(tǒng)計分析中分辨出較早版本的最終游戲求解器是否完全改善了AI的戲劇。“但是這個新的真是太棒了。”
AI的最后一部分尋找自己的戰(zhàn)略弱點,因此它可以改變下一次會議之前的表現(xiàn)。這試圖確定其對手正在利用的事情,例如贈品“告訴”另一個球員注意到。
這很重要,因為在上一場比賽中,人類玩家能夠弄清AI在擁有不同的卡片時的表現(xiàn),并改變他們的下注方式。
當(dāng)比賽進(jìn)入最后的日子時,這次是專業(yè)球員之一的杰森·萊斯(Jason Les)說:“這次真是太好了 - 非常了不起。”“似乎有某種策略更新組件正在學(xué)習(xí)如何最好地玩我們。隨著時間的流逝,它的策略似乎正在改善,并且每天越來越艱難。”
盡管他們損失了,但專業(yè)球員將根據(jù)表演將$ 200,000的獎金分開 - 研究人員實際上不會帶回家任何獎金。勝利之后,Libratus團(tuán)隊計劃在同行評審的日記中發(fā)布AI的算法。
英國埃塞克斯大學(xué)的西蒙·盧卡斯(Simon Lucas)說,AI可以接受現(xiàn)實世界還有很長的路要走。他說:“在現(xiàn)實世界中,您通常比在紙牌游戲中擁有更多的選擇。可能性更開放。”
他說,但這仍然是一項奇妙的成就,因為撲克是一款復(fù)雜的游戲。“這是一個令人印象深刻的一步,而且很重要。”