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    能玩的棋牌游戏-为什么玩扑克是人工智能面临的主要问题

    为什么玩扑克是人工智能面临的主要问题

    在这场扑克大师与人工智能之间极其艰难的比赛之前,许多人工智能爱好者甚至不敢想象他们的软件可以击败扑克大师。更不用说在游戏的最复杂版本中进行战斗。

    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,更不用说虚张声势和欺骗对手了。当涉及到无限的德州扑克游戏时,风险更大。

    据吴安德说, Google AI Labs的创始人,人工智能很难在扑克游戏中获胜,由于游戏玩家只能获得少量信息,并非所有游戏。对于人工智能来说,这是一个巨大的挑战,它需要研究对手的所有动作和可能性,反过来,这使得无法预测最佳动作。

    因此,为了利用其非凡的计算能力,人工智能将随机化每个动作,使得对手很难理解虚张声势,何时不行。

    LibratusVS四位职业扑克玩家

    所以,让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,不是1 2, 或3。不管你怎么看这件事并不像想像的那么简单-不管是玩家,还是游戏甚至是人工智能软件本身。

    在匹兹堡的一家赌场,与天秤座的比赛是世界上最著名的扑克手。DongKim和其他三个。无限德州扑克应该是最复杂的扑克游戏。但是由于复杂的下注策略和技术,他们玩的游戏并不比Infinite Texas Hold\em差。

    正如金自己解释的那样,他觉得这个程序实际上是在看他的卡片,但这不像是作弊或其他手段-就是那样,金说。正如我们已经提到的天秤座成功击败了金和其他三位职业扑克玩家,这是人工智能历史上第一次取得这一胜利。

    但是人工智能软件不是一个普通的设计。事实上,这不是一个可以处理这四个扑克玩家的软件。诺姆·布朗, 卡内基梅隆大学的一名学生, 和他的导师 Tuomas Sandholm教授, 创立了天秤座这是三个独立系统的副产品,这三个系统可以无缝工作以确保最终结果,这种方法基本上会吞噬专业人员。甚至有人参与了这个过程,但是,让我们不要忘记讨论各个因素。

    学习运动方法

    负责发现和测试游戏中所有可能技术的主要元素称为强化学习。在当今的人工智能世界中,广受好评的流行软件称为深度神经网络。神经网络可让机器模仿所有人类的动作和手势,甚至在某个时候超过了它们。

    然而,Libratus不使用深度神经网络进行操作。它基于另一种称为强化学习的人工智能。从根本上讲该软件一次又一次地启动,最后, 它的知识库得到了改善。

    但是与其他类似平台(例如Google的AlphaGo)的不同之处在于,天秤座不会为了获得基本技能然后完善自身而与人类竞争。代替,它已经有了基本的游戏规则,然后,您必须从头开始学习所有内容。

    在这个过程中最突出的因素是随机打牌的频率令人惊讶。经过数万亿次锻炼和数月的紧张训练,天秤座已达到熟练水平。它不仅可以击败专业玩家,而且它还可以打出专业玩家无法猜到的最随机的牌。

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