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              棋牌游戏大联盟-为什么打扑克是人工智能面临的重大难题
              时间: 2020-07-18浏览次数:

              在扑克高手和人工智能之间这场极其艰难的比赛之前,许多人工智能爱好者甚至不敢幻想他们的软件能打败扑克大师,更不用说在最复杂的游戏版本中对抗了。棋牌麻将血战

              通常,由于游戏的布局,即使是基本的电子扑克游戏也很难被击败:玩家总是隐藏自己的牌,更不用说虚张声势并欺骗对手了。而当谈到无限制德州扑克游戏时,风险就更大了。

              根据谷歌AI实验室创始人AndrewNg的说法,人工智能很难在扑克游戏中获胜,因为游戏玩家只能掌握一小部分信息,而非游戏的全部。这对人工智能来说是一个巨大的挑战,它需要研究对手的所有动作和可能性,而这反过来又使得预测最佳动作变得不可能。

              因此,为了利用其非凡的计算能力,人工智能会随机化每项动作,使得对手很难理解它什么时候虚张声势,什么时候没有。

              LibratusVS四个职业扑克玩家

              所以,我们来看看这个著名的案例,Libratus软件成功击败了四名扑克玩家,非1名、2名或3名。无论从哪方面来看,这件事都不是想象中那般简单——不管是玩家,还是游戏,甚至是人工智能软件本身。

              在匹兹堡一家赌场里,与Libratus对棋牌乐游戏斗地主决的是世界上最著名的扑克手,DongKim和其他三位。无限德州扑克牌理所应当是最复杂的扑克游戏。但由于复杂的下注策略和手法,他们玩的游戏远不逊于无限德州扑克牌。

              正如Kim自己阐述的那样,他觉得这个程序实际上是在看他的牌,但并不像是作弊或其他途径——就是那么好,Kim说。正如我们已经提到的,Libratus成功击败了Kim以及其他三名职业扑克玩家,这是人工智能史上首次取得该胜利。

              但人工智能软件也不是普通的设计。事实上,这并不是一个单独的软件来对付这四个扑克玩家。卡耐基梅隆大学学生NoamBrown和他的导师TuomasSandholm教授创建了Libratus,这是三个独立系统的副产品,三系统无缝工作以确保最终的结果棋牌游戏大联盟,这种方式基本上是吞噬专业人士。甚至有人参与了这个过程,但我们不要忘乎所以地讨论个别因素。

              学习动作方法

              负责发现和测试游戏中所有可能的手法的首要元素称为强化学习。在当今的人工智能世界中棋牌游戏大联盟,获得广泛好评的流行软件称为深神经网络。神经网络允许机器模仿所有的人类动作和手势棋牌游戏大联盟,甚至在某个时刻超越它们。

              然而,Libratus没有使用深层神经网络进行操作。它是基于另一种被称为强化学习的人工智能。从根本上说,这个软件一次又一次地对自己下手,最终完善了它的知识库。

              但与其他类似平台(比如谷歌的AlphaGo)的一个不同之处在于,Libratus并非出于获得基本技能然后出于完善自身的目的与人类竞争。而是,它被赋予了基本的游戏规则,然后必须从零开始学习一切。

              在此过程中,最突出的因素是以惊人的频率随机打牌。经过数万亿次的练习和数月的高强度训练,Libratus达到了熟练水平。它不仅可以击败职业玩家,而且还可以发挥职业玩家无法猜到的最多随机手牌。

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