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人工智能在多人桌德州扑克比赛中战胜世界顶尖选手

导读 : 美国卡内基-梅隆大学11日宣布,该校和脸书公司合作开发的人工智能Pluribus在六人桌德州扑克比赛中击败多名世界顶尖选手,成为机器在多人游戏中战胜人类的一个里...


  美国卡内基-梅щ≌隆大学11日宣布┍╩,该З校和脸书公司合作开发的人工智►能Plu◎ribus在六人桌德州扑克比&赛中击败多名世界顶尖选手,成为机器在多人游戏中战胜人类的一个里程碑。

  美国《科学》杂志11日在线发┝表的相关论文显示,Pluribus与13名德州扑克高手进行了1万卌手不︹︺︻◑↔↕▪限注对局的六人桌∴比赛,每次比赛中由机器对5Щ名人类选手,结果机器ε取得胜利。

  在另外一种形式的六人桌比赛中,由5个Pluribus与1名人类选ì手对┖局,结▲果机器分别在5000手对局中◈先Ш后击『败了德州扑克世界冠军达伦伊莱亚斯和克里斯弗格森。

  在比赛▓中,Pluribus会让自己变得难以预测。例如ж常规打法是在牌最好的时候押注,但这很≦快会被对手识破,因此它会“▧耍点心眼”,不按常理出*牌。分析显示,它会做出一些多ↆ数人类玩家都认为不好的Ъ决策,这在客观Ц上也迷惑了对手。

  研究人员指出Ⅹ,与让机器下国际象棋和围棋相比,德州扑克的挑战更大。德州扑克比赛中每方都不知道对手的牌,对手还可能在押注时虚张声势,因此决策只能基于不完全信息,这与真实世界中的问题更接近。

  卡内基-梅隆大学教授图奥马斯桑德霍尔姆说,此前@人工智б能在“战〾略性推理”方面取得的成就仅限于二人游戏,此次在复杂游戏中战胜5名人类选手,将为人工智╯╰能解决真⿷实世界问题提供新的可能性。

  据介绍,在二人游戏中,机器的策略是实现博弈论εїз中的“纳什均衡”,即确保结果至少是平局,而只要对手犯错打破均衡,机器就能获胜。但这一策略不⿳适用于多人游戏,因此机器╦╧不能保平,┙必须不断争取先手才能最终获К▊胜。研究人员为此≌设计了一种新$的“有限前瞻搜索”算法,←让▫机器能做出一个平衡的整Г体决策︰。

  2017年,卡内基-梅隆大学开发的人工〣智ↇ能Libratu┎s曾在12万手一对一不限注德州扑克比赛中分别战胜4名人类选手。


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