人工智能在多人桌德州扑克比赛中战胜世界顶尖选手

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卡内基梅隆大学11日宣布，该大学与脸书合作开发的人工智能pluribus在六人德州扑克游戏中击败了许多世界顶尖玩家，这成为机器在多人游戏中击败人类的里程碑。

根据《美国科学》杂志11日在网上发表的相关论文，pluribus与13名德州扑克大师赛选手进行了10000场开放式六人桌比赛。在每场比赛中，机器与五名人类选手比赛，机器赢了。

在另一种形式的六人桌比赛中，五名pluribus与一名人类选手比赛，该机器分别以5000手击败了德州扑克世界冠军Darren elias和chris ferguson。

在比赛中，普鲁布斯会让自己变得不可预测。例如，传统的游戏是在最好的时间下注，但这很快就会被对手看到，所以它将“玩心思”，而不是根据常识玩牌。分析表明，它会做出一些大多数人类玩家认为不好的决定，这也在客观上混淆了对手。

研究人员指出，德州扑克比让机器下棋和围棋更具挑战性。在德州扑克中，每一方都不知道对手的牌，而对手在下注时可能会虚张声势，因此只能根据不完整的信息做出决定，这更接近现实世界的问题。

卡耐基梅隆大学教授托马斯·桑德霍姆(Tuomas Sandholm)表示，此前人工智能在“战略推理”方面的成就仅限于两个能玩那个游戏的人，而在复杂游戏中战胜五个人类玩家将为人工智能解决现实世界的问题提供新的可能性。

据报道，在两个可以玩的那个游戏中，机器的策略是实现博弈论中的纳什均衡，也就是说，确保结果至少是平局，并且只要对手犯了错误打破了均衡，机器就可以赢。然而，这种策略不适合多人游戏，所以机器不能保持平坦，而且有必要争取第一手牌来最终获胜。为此，研究人员设计了一种新的“有限前瞻搜索”算法，使机器能够做出平衡的整体决策。

2017年，卡耐基梅隆大学开发的人工智能天平动系统在120，000手一对一的无限注德州扑克中击败了四名人类玩家。

来源：搜狐微门户