歌旗下DeepMind研發(fā)的阿爾法狗(AlphaGo)剛以“Master”的名義戰(zhàn)勝了“當今圍棋第一人”柯潔,宣告人工智能針對人類的又一輪勝利,引起軒然大波。緊接著,人工智能在撲克游戲中的捷報似乎又已經(jīng)發(fā)出。
據(jù)澎湃新聞報道,來自加拿大和捷克的10位科學家近日在預印本網(wǎng)站arXiv上載了一篇題為《DeepStack:無限注德?lián)涞膶I(yè)級人工智能玩家》的論文,介紹了一種能在一對一無限注德州撲克中擊敗人類玩家的新算法DeepStack。
在過去的20年里,我們見證了許多游戲領域在人工智能面前紛紛“淪陷”,比如深藍攻陷象棋,阿爾法狗60次擊敗各路圍棋選手,而在撲克領域,2008年,來自阿爾伯塔大學的團隊也曾對人類挑戰(zhàn)成功,不過是在有限制德?lián)鋵﹃嚿稀?/p>
而之所以在撲克類游戲中,人工智能的進展不大,主要是撲克類游戲的不確定性。而圍棋等棋類游戲是完美信息游戲,也就是說,所有玩家在游戲中能獲得的確定性信息是對稱的。
在棋類游戲的對陣中,人工智能可以憑借自己的計算優(yōu)勢,看到所有棋盤上的棋子,人類玩家的每一步落棋,都能被人工智能計算出所有的可能性。
但是,人類生活中還要面臨更多非完美信息的情景,正如計算機之父馮·諾依曼所說,
“現(xiàn)實世界與此不同,現(xiàn)實世界包含有很多賭注、一些欺騙的戰(zhàn)術,還涉及你會思考別人會認為你將做什么?!?/p>
德州撲克就是這樣一種包含了欺騙、推測的非完美信息游戲,人工智能并不知道發(fā)牌員發(fā)出的下一張牌是什么,也不知道對手握的什么牌,只能掌握自己手上的牌,通過這種非對稱的信息與對手進行博弈。
因此,雖然一對一無限注德?lián)溆螒蛑邪?0的160次方個決策點,要少于圍棋,但它對人工智能的推理能力提出了更高的要求。在創(chuàng)新工場《人工智能戰(zhàn)略展望會》上,李開復表示,“我們?nèi)魏蔚墓ぷ魅绻f不經(jīng)過,超過五秒鐘的思考,都是做不過機器的?!?/p>
而當人工智能被培養(yǎng)出了類似人的“直覺”,如今這項有時需要經(jīng)過50秒思考的游戲,或許也將在人工智能面前失守。
加拿大和捷克的合作團隊開發(fā)出了新算法DeepStack。在運用深度學習,反復自我博弈之后,DeepStack學會了在每一個具體情境出現(xiàn)時進行推理。這非常接近人類玩家的“牌感”,即在當前情境下對個人牌面大小的感覺,并作出相應的決策。
而通過這種“直覺”,DeepStack已經(jīng)取得了超出人類數(shù)十倍的成績。該團隊邀請了來自17個國家的33名專業(yè)撲克選手挑戰(zhàn)DeepStack,在2016年11月7日到12月12日之間共進行了44852次較量。DeepStack成為了首個在一對一無限注德?lián)渲袘?zhàn)勝人類玩家的人工智能,并且平均勝率達到了492mbb/g(milli-big-blinds per game,一般職業(yè)玩家認為50mbb/g是個門檻)。
不過暫時不用擔心的是,DeepStack目前的成績僅限于一對一無限制級對陣中,多人參與的德州撲克,人工智能還是有心無力的。
價值摘聲:
人工智能是人類有史以來最大的領域,將在各個領域產(chǎn)生價值,人類的普通工作一半將被機器取代,而在一些低腦力的工作,甚至90%的工作將會被取代。我們?nèi)魏蔚墓ぷ魅绻f不經(jīng)過,超過五秒鐘的思考,都是做不過機器的。
——創(chuàng)新工場董事長 李開復
轉(zhuǎn)型不是轉(zhuǎn)行,轉(zhuǎn)型走不通的原因是把轉(zhuǎn)型理解成轉(zhuǎn)行了。創(chuàng)新不需要跳到其他的行業(yè)去,不一定都要進入新興行業(yè)。創(chuàng)新也不要求大家都去做高科技,都去做云計算、大數(shù)據(jù)。創(chuàng)新需要企業(yè)思考如何采用新技術來提高自己的效率。
——經(jīng)濟學家 許小年
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