Libratus - 人工智慧剛剛在撲克遊戲中擊敗了 4 位專家

人工智慧Libratus剛剛在撲克遊戲中擊敗了4 位高手，這要歸功於新的AI訓練方法，而不是當前的傳統技術。

在近三個星期的時間裡，Dong Kim 坐在匹茲堡的賭場裡用機器玩撲克。然而，Dong Kim 不僅僅是一名普通的撲克玩家，他所玩的機器也不像其他人那樣是普通的撲克機器。

Dong Kim，28 歲，是世界上最好的撲克玩家之一。同時，另一台撲克機——Libratus，由卡內基美隆大學的兩名電腦科學研究人員創建，只是一個運行在匹茲堡超級電腦上的人工智慧系統。連續 20 天，四位撲克大師在無限注德州撲克中與 Libratus 進行較量，這是一種特別複雜的撲克形式，其中包括投注策略，幫助玩家克服數十張牌。

比賽進行到一半時，Dong Kim開始感覺到Libratus撲克機可以看到他的牌。「我不認為這是作弊。我只是覺得這很好。」東金說。這太棒了，事實上，Libratus 不僅擊敗了 Dong Kim，還擊敗了其他三位世界頂級撲克玩家 - 這是人工智慧第一次能夠做到這一點。

在整個比賽過程中，Libratus 的創造者仍然不願意分享這個人工智慧系統是如何運作的——它是如何被直接模仿的，如何以機器無法做到的方式感知人類。然而，根據研究人員透露，Libratus 已經達到了不僅僅是一個簡單的人工智慧的水平，而是基於三個協同工作的不同系統。

請注意，當今的現代人工智慧是同時由多種技術操作的，而不是由一種技術操作。深度神經網路最近幾天受到了廣泛關注，這是有充分理由的：「它們為從圖像識別到語言翻譯到搜尋的一切提供支援。找到世界上最大的科技公司的關鍵產品。然而，人工神經網路的成功也為許多其他人工智慧技術帶來了一股新鮮空氣，幫助電腦模仿甚至超越人類的才能」。

然而，Libratus 並沒有使用這種人工神經網路。Libratus 主要基於另一種形式的人工智慧，也稱為“強化學習”，這是一種極其嚴格的試誤方法。本質上，Libratus 撲克機一遍又一遍地與自己玩遊戲。

谷歌的 Deep Mind Lab 使用強化學習來建立 AlphaGo，該系統去年初擊敗了世界棋手李世石 (Lee Sedol)。然而，這兩個系統之間有一個重要的區別。AlphaGo 透過分析 3000 萬人類棋步來學習圍棋，然後透過與自己對弈來塑造其技能。但Libratus卻相反，他完全從零開始學習打撲克牌。

透過名為Counterfactual Regret Minimization 的演算法，它從隨機玩開始，最終經過數萬億手撲克牌的數月練習，達到了不僅挑戰最優秀玩家的水平，而且還以最優秀玩家無法玩的方式玩——玩進行更廣泛的投注，並將這些投注隨機化。因此，對手更難猜出Libratus手中的牌。

「我們給人工智慧一個遊戲描述。我們不告訴它怎麼玩。然後它會制定出一種完全獨立於人類遊戲的策略，並且可能與人類玩這個遊戲的方式有很大不同，」諾姆說布朗是卡內基美隆大學CMU 的碩士生，他與他的教授Tuomas Sandholm 一起創建了這個人工智慧系統。

然而，這只是第一階段。在匹茲堡的比賽期間，第二個系統分析比賽狀態並專注於第一個系統的注意力。借助第二個系統（桑德霍姆和布朗論文中的「最終玩家」細節），第一個系統不必遍歷它可以探索的所有場景。它只需要運行其中的一些場景。特別之處在於，Libratus 不僅僅在遊戲前學習，甚至在遊戲過程中也不斷學習。

儘管僅這兩個系統就足以有效地玩撲克了。但 Dong Kim 和其他玩家仍然在電腦的比賽中發現了模式並加以利用。這就是布朗和桑德霍姆創建第三個系統的原因。每天晚上，布朗都會運行一種演算法來識別這些模式並消除它們。布朗說：“它可以在一夜之間完成這個計算，第二天一切就準備好了。”

如果你覺得這看起來不公平，你仍然必須接受它，因為這就是人工智慧的工作原理。然而，不僅人工智慧這樣做，人類也經常可以結合流程，積極改進、運作和增強人工智慧。簡而言之，Libratus 確實是一個里程碑，它向我們展示了新型人工智慧如何在從華爾街交易到網路安全、拍賣和政治談判的各個領域發揮重要作用。

「撲克是人工智慧最難闖入的遊戲之一，因為你只能看到有關遊戲狀態的部分資訊。不存在單一的最佳行動。相反，人工智慧必須隨機化其行動，以使對手不確定何時會採取行動。欺騙他們，」Google中央人工智慧實驗室的支持者、現任百度首席科學家安德魯斯·吳（Andrews Ng）說。

Libratus 在這方面做得最好。它將投注隨機化到即使是最好的玩家也無法想像的水平。如果這不起作用，布朗的通宵演算法將填補空白。金融交易員可以以同樣的方式工作。同樣的事情也發生在外交官身上。所以 Libratus 做出了一個強而有力的聲明：機器可以欺騙人類。

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