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    天马棋牌客服-人们也在街上玩德州扑克吗?Facebook推动德州扑克AI击败顶级人类玩家

    2020-08-28 13:14

      最近,Facebook研究人员开发了一种人工智能来玩德州扑克,可以轻松击败人类玩家,与DeepMind的AlphaZero有何不同?今天我们来看一下。

      近年来,人工智能发展迅速,AI会自动执行许多重复性任务,有人要用机器代替人工的说法也正在流行。现在,不能再玩扑克了?

      最近,Facebook研究人员开发了一个通用的人工智能框架,称为基于递归信念的学习”(ReBeL),德州扑克很滑。

      根据Facebook的说法,在无限制的德州扑克游戏中,此框架比人类的性能要好得多。而且所使用的领域知识少于以前的任何扑克人工智能。

      他们认为ReBeL是开发通用的多主体交互技术的一种方式,该算法可以大规模部署, 多主体环境预期的应用范围也很广,可以在拍卖中使用, 谈判, 网络安全实现自动驾驶。

      AlphaZero在不完整的信息游戏中执行几乎意义”

      目前,将强化学习与搜索结合起来,在人工智能模型的训练和测试方面,已经取得了一些进展。

      强化学习代理通过最大化回报来学习,搜索是从开始到目标状态的导航过程。E.G,DeepMind的AlphaZero使用强化学习和搜索技术在象棋和围棋等游戏中实现SOTA效果。

      但是以前的组合方法不适用于信息不完整的游戏,例如扑克(甚至是石头, 剪刀, 布)。因为它做出了一些在这种情况下不正确的假设。

      任何给定操作的价值取决于其被选择的可能性,更普遍,取决于整个游戏策略,Go游戏的搜索空间有限。并且可以在选择每个动作之前评估每个动作的值。

      基于信念的递归学习击败了顶尖的人类玩家

      ReBeL扩展了游戏状态”的概念,它包括座席根据常识和其他座席政策对他们可能处于何种状态的信心。

      ReBeL通过自我强化学习训练了两个网络:价值网络和政策网络。它使用两个模型进行自我播放搜索。结果很简单,灵活的算法,研究人员声称,该算法可以在信息不完整的大型两人游戏中击败顶尖的人类玩家。

      从更高的层次来看ReBeL在公众信任状态而非世界状态(即游戏状态)下运行。公众信任状态(PBS)将状态值”的概念扩展到了诸万利棋牌游戏包赢如扑克之类的不完整的信息游戏中。PBS是常见知识在可能的动作和状态(也称为历史)的有限序列上的概率分布,可以提供不同结果的可能性。

      在完整的信息游戏中,PBS可以提取历史记录,在两人零和游戏中PBS可以有效地提取世界状态。扑克中的PBS是玩家可以做出的一系列决定。还有特定的手他们的结果在底池和筹码中。

      在每个游戏开始时, ReBeL生成与原始游戏相同的子游戏”。只是它起源于原始的PBS。该算法通过运行平衡搜索”算法的迭代并使用训练后的值网络来近似每次迭代中的值来击败对手。

      与同金相比 世界上最好的单挑扑克玩家之一,ReBeL在7500手牌中每手玩了2秒以上,做出决定所需的时间永远不会超过5秒。天秤座的最高分, Facebook以前的扑克游戏系统, 是147。ReBeL在每场比赛中对人类的平均盲注(强迫下注)得分是165(标准差69)。

      担心被用来赌博,Facebook决定不透露源代码

      在实验中研究人员无限制地挑选了ReBeL,骗子的骰子和残局基准测试,这是无限德州扑克的一种变体。在四轮下注的前两轮中,两名玩家可以检查或竞标。

      该研究小组最多使用128台计算机和8个图形卡来生成模拟游戏数据。并在训练期间随机分配下注和筹码大小(从5开始,000至25,000筹码)。在整个游戏中受ReBeL训练,有20个$ 000可以下注。

      出于对作弊的恐惧,Facebook团队决定不发布用于扑克的ReBeL代码库。相反,他们打开了骗子骰子的实施方式。Facebook研究人员认为,ReBeL将使德州扑克在强化学习研究领域更受欢迎。

      尽管人工智能算法已经存在,可以在扑克游戏中取得超人的表现,但是这些算法通常假定参与者拥有一定数量的筹码或使用一定的下注大小。”

      在实战中您的筹码数量不确定,因此,该算法需要重新训练,在这种情况下, 实时战斗很困难。但,ReBeL可以在几秒钟内计算出任何下注大小的任何策略。

      

      

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