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              著名的棋牌游戏-推翻Go之后,人工智能捕获了德州扑克
              发布时间:2020-08-08 18:49

              推翻Go之后,人工智能捕获了德州扑克

              在太平洋的中国,AlphaGo, 由Google的DeepMind开发, 刚刚击败了柯洁 大师背心中的第一位围棋选手。宣布人工智能在围棋领域的胜利,在太平洋另一边的加拿大,人类在德州扑克领域也正在输家吗?来自加拿大和捷克共和国的10位科学家最近在预印本网站arXiv上上传了一篇名为DeepStack:无限制扑克的专业级人工智能玩家的论文。推出了DeepStack, 一种可以在一对一无限注德州扑克中击败人类玩家的新算法。

              在过去的20年中西安网红棋牌我们目睹了人工智能面前许多游戏领域的衰落,例如步步高, 跳棋, 下棋。在这些领域中人工智能的困难,这主要取决于这些游戏需要做出的决策点数。围棋游戏包含大约10到170个决策点。

              但,围棋等棋类游戏是完美的信息游戏。换一种说法,所有玩家都可以在游戏中获得的确定性信息是对称的。但是除此之外在人类生活中,还有更多信息不完善的情况,正如计算机之父冯·诺依曼(von Neumann)所说,现实世界是不同的现实世界中有很多赌注, 一些欺骗性的策略它还涉及思考别人会怎么做。

              德州扑克是一种包含欺骗和推测的不完美信息游戏。玩家只能控制手中的卡,通过这种不对称的信息与对手玩游戏。

              因此,尽管一对一无限注扑克游戏包含10到第160个强权决策点,少于去但是它对人工智能的推理能力提出了更高的要求。

              在过去,研究人员经常使用压缩策略来开发算法,那是, 通过将游戏原始版本中的设计和行为转移到压缩的上下文中进行推理。但是在压缩过程中信息将会丢失,结果是, 人工智能从未在扑克领域击败人类玩家。

              由加拿大和捷克合作小组开发的新算法DeepStack,它专注于在玩纸牌时培养人工智能的直觉。使用深度学习经过反复的自我博弈,DeepStack已学会在每种特定情况下进行推理。这非常接近人类玩家的打牌感觉,那是, 在当前情况下对个人手掌大小的感觉,并做出相应的决定。

              团队邀请了来自17个国家/地区的33名职业扑克玩家挑战DeepStack,共44张在11月7日至12月12日之间举行了852场比赛 2016。DeepStack成为第一个在一对一无限注扑克中击败人类玩家的人工智能。平均胜率达到492mbb / g(百万美元,一般职业玩家认为50mbb / g是一个门槛)。

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