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AI攻占扑克领域 人类还有活路吗?

历经20多天的鏖战,4名顶尖德州扑克选手有些落寞:终于还是输了。新华社2月2日报道,这一次,击败他们的“赌神”是美国卡内基·梅隆大学开发的人工智能“Libratus”。这标志着人工智能以及计算机学习领域的又一重大里程碑。

顶尖扑克玩家输给了人工智能Libratus

每天近11小时的比赛后,人类选手仍不顾疲惫讨论第二天的策略,但人工智能似乎能猜透他们的心思。每当他们欣喜若狂地发现人工智能的策略漏洞,这一漏洞在下一天就会被填补。

美国匹兹堡的一家赌场这次成为“人机大战”的最新战场,“Libratus”在那里与4名人类选手共玩了12万手一对一不限注的德州扑克。比赛从1月11日持续到30日,结束时,人工智能领先人类选手共约177万美元(约合1216万人民币)的筹码。

今年早些时候,加拿大艾伯塔大学和捷克两所高校的研究人员开发的人工智能“DeepStack”已首次在一对一无限注德州扑克中击败人类职业玩家。

过去20多年,国际象棋、中国象棋、拼字游戏、围棋……人们心情复杂地见证了人工智能步步攻陷人类智慧的堡垒。不过,又是下棋又是打牌,难道人工智能就只会玩耍吗?

其实,正如益智游戏有利于儿童成长,棋牌类游戏是帮助人工智能“开发智力”的手段而不是目标。不同的游戏对人工智能提出了不同的技术挑战。

两度出手皆获胜的“阿尔法围棋”,是要培养人工智能基于复杂信息的决策能力。一盘围棋游戏约有10的170次方个决策点,是所有棋类游戏中最多的,需要具有极大计算能力的人工智能,通过预测所有未来步骤的胜率来决策。

围棋是一种“完美信息”博弈,信息完全公开,玩家可以看到棋盘上的棋子,并预测落子可能性。而德州扑克玩家手中的底牌是其他玩家看不到的,因此是“不完美信息”博弈,要求更复杂的推理能力,对人工智能更具挑战。

据华盛顿邮报报道,此次人工智能的获胜的重要意义正在于扑克的这一复杂性。扑克超越了数字以及模式方面的挑战。人工智能需要从“诈唬”,“慢打”和其他手法中的“不完整信息”中,获取有用信息。

据新华社消息,要想玩好德州扑克,人工智能得懂点心理学。德州扑克中有一经典策略——诈唬,即在手握弱牌时依然虚张声势地加注,以吓退对手。对手是不是在诈唬?自己要何时诈唬还不被识破?这些都为编写人工智能程序提供了挑战。

德州扑克“人机大战”中也有人工智能不堪回首的历史。据雷锋网报道,2015年,卡内基·梅隆大学曾组织了首场“大脑对抗人工智能”赛事,同样也有4名职业扑克玩家参加了比赛。该大学开发的一个较早版本的人工智能“Claudico”在2015年的比赛中输给人类选手。

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