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玩德州扑克的“AlphaGo”来了,击败它可以拿走 20 万美元

2019/10/9 14:29:25  来源:中国新闻网 

从1月11日开始,5名顶尖德州扑克选手将在匹兹堡的赌场展开争夺,不过,其中一名选手却不是人类。

在这项名为“人脑VS.人工智能”的对决中,四名职业选手Jason Lee、Dong Kim、Daniel McAulay和Jimmy Chou将分别与卡内基梅隆大学开发的“Libratus”人工智能系统进行单挑。赛程为期20天,总共将对战12万手牌,奖金为20万美元。

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▲Dong Kim曾在2015年与卡内基梅隆大学的Claudico对战过,图片来自:CMU

AI与人类对决不是什么新鲜事,但是,重点来了,本次的比拼项目的是德州扑克。

我们在下象棋或围棋的时候,能够看得到彼此手中的棋子、排兵布阵等信息,这种被称为“完整信息博弈”。而德州扑克则不同,每个玩家手中的底牌只有自己知晓,其他玩家是看不到的,所以是“非完整信息”(Imperfect information)。

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(图片来自:PopularMechanics)

鉴于德州扑克独特的规则,AI想要主宰比赛并没有那么容易。总之,与棋类游戏相比,德州扑克对于AI来说更具有挑战性,也是近来十分流行的人工智能测试项目。

卡内基梅隆大学的Libratus采用的是一种名为“纳什均衡”的对战策略,在这一策略里,只要其他玩家的策略保持不变,单一玩家就无法通过变换策略获益。

Libratus要做的就是识别没有希望的策略,从而更快地找到纳什均衡点。经过反复的训练后,Libratus已经能够忽略那些糟糕的路径了。

不过,Libratus并非唯一一个会玩德州扑克的AI,就在就在卡内基梅隆大学宣布Libratus出战的几天前,加拿大阿尔伯特大学抢先发表了关于扑克AI的论文,表示他们的DeepStack是世界上第一个在“一对一无限注德州扑克”上击败了职业扑克玩家的计算机程序。

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上周,著名的论文网站 Arxiv 出现一篇题为《DeepStack:无限下注扑克里的专家级人工智能》(DeepStack: Expert-Level Artificial Intelligence in No-Limit Poker)的论文,作者是来自加拿大Alberta大学、捷克Charles大学、布拉格捷克理工大学的研究人员。

该论文显示,DeepStack在与33位人类选手进行的4.4万手较量中,平均胜率为492 mbb/g,一般认为人类玩家这一数据达到50 mbb/g就具有较大的赢面,而750mbb/g就是对手每局都弃牌的节奏了。

值得一提的是,DeepStack玩的是无限下注类的德州扑克,玩法比有限下注要复杂得多。

然而,DeepStack虽然有先发优势,但明显引发的关注度不如Libratus。

卡内基梅隆大学模仿了AlphaGo的套路,赌场、机器与顶尖人类高手对决、20万美元奖金,这显然比DeepStack团队一篇论文更能吸引眼球。

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(图片来自:PopularMechanics)

与此同时,一些扑克专家也对DeepStack提出了质疑,认为与其对战的玩家中没有顶级选手,而Libratus要面对的却是全球排名靠前的高手。

至于20万美元的奖金最终将被哪方收入囊中,我们还得等上差不多三周的时间。


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