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原文作者：Douglas Heaven 德州扑克人工智能（AI）击败了五名人类对手，这让AI距离解决现实问题更近了一步。 人工智能（AI）再次提高了赌注。德州扑克机器玩家Pluribus在德州扑克最流行的一种变体——六人无限注中击败了顶级人类职业选手。这是AI首次在玩家人数超过两人的游戏中击败顶级人类选手。 多人德州扑克也被AI征服了。 来源：Alexandre Rotenberg/Alamy “虽然从二人增加到六人看起来只是多了几个人，但实际上却有本质差别。”纽约大学研究博弈和AI的Julian Togelius说，“‘多人’是至今为止未曾研究过的游戏要素。” 此前，Pluribus背后的团队构建过一台叫做“Libratus”的 AI，并在一对一的德州扑克中击败了职业选手。Pluribus是基于Libratus的升级，并且它打比赛需要的计算力要少很多。在连续12天超过10000手的比赛中，它击败了15名顶级人类玩家。“很多AI研究者原本认为我们的技术是不可能做到的。”来自卡内基·梅隆大学和Facebook人工智能研究院的Noam Brown说。他与其卡内基大学的同事Tuomas Sandholm一起开发了Pluribus。 其他AI也击败过人类选手，例如Libratus和DeepMind的围棋AI。它们证明了在二人零和游戏中，人类无法战胜机器。在这些场景中，一定是一人赢一人输，而博弈论提供了一种良定义的最优策略。 但是在有多位玩家，利益互相冲突，缺乏明确的输赢条件的时候，博弈论就没那么有效了——而现实生活中的难题大多属于这一类。Brown说，征服多人德州扑克就意味着Pluribus为未来AI解决这类复杂问题奠定了基础。他认为这一成果有助于推动其他应用发展，例如机器谈判、侦查欺诈以及自动驾驶。 多一个玩家，多一层复杂性 为了玩好六人德州扑克，Brown和Sandholm大幅改变了Libratus的搜索算法。大部分游戏AI都是沿着决策树向前搜索，寻找给定局面下的最优行动。Libratus会搜索到游戏终局，才会选择某个行动。 但是玩家数量增加所带来的复杂性让这种策略变得不再可行。德州扑克要求使用隐藏信息进行推理——玩家必须根据此前的下注来思考对方可能会有什么牌，对方又认为自己有什么牌，然后才能制定策略。但是增加玩家会让选择行动变得更为困难，因为这样就必须思考更多的可能性。 关键突破在于开发一种算法，让Pluribus可以只向前看为数不多的几步就做出决策，而不需要看到游戏终局。 和DeepMind的围棋AI AlphaZero一样，Pluribus使用了一种强化学习算法从零开始自学。它先随机打，等发现哪些行动可以赢更多钱之后就会不断优化。每手之后，它会回顾自己打得如何，并检查哪些地方采用不同的行动就可以赚更多的钱，例如某处跟注应该改成加注。如果更改策略会带来更好的结果，之后它就更可能采取更优的行动。 和自己打了上万亿手牌之后，Pluribus就训练出了一种可以在比赛中使用的基本策略。在每个决策点，它会将牌局和手中的基本策略进行比较，并向前搜索几步看各个行动会导致什么结果。之后它会检测是否能有更优的策略。由于Pluribus是自我训练，没有人类输入，因此它会用一些人类玩家不太可能使用的策略。 AI的玩具箱 Pluribus的成功很大程度上是因为它的高效。它打牌的时候只使用2个CPU。与之相比，DeepMind最早的围棋AI在首次击败顶级人类玩家的时候使用了将近2000个CPU，而Libratus使用了100个CPU。自己对战的时候，Pluribus一手只需大约20秒——这比人类职业玩家大约要快一倍。 游戏是一种公认的可以有效检测AI进展的方式，因为AI可以和人类顶级玩家直接对决。如果获胜的话，就可以名正言顺地被誉为“超人”。但是Brown认为，AI已经要离开自己的玩具箱了。“这是德州扑克里面最后的一项挑战。”他说。 但Togelius认为AI研究者和游戏还有一段路要走。“还有很多未被探索的领域。”他说。掌握了超过一种游戏的AI并不多——这要求AI有某种综合能力，而非专精一技。此外， AI也不应局限于当玩家，“还可以设计游戏，这对AI会是一项很不错的挑战。”Togelius说。 原文以No limit: AI poker bot is first to beat professionals at multiplayer game为标题 发布在2019年7月11日《自然》新闻上 ⓝ Nature|doi:10.1038/d41586-019-02156-9 版权声明： |
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