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这在客观上也迷惑了对手

admin 发表于 2022-05-24 11:39 | 查看: | 回复:

此前人工能在“战略性推理”方面取得的成就仅限于二人游戏,Pluribus与13名德州扑克高手进行了1万手不限注对局的六人桌比赛,机器的策略是实现博弈论中的“纳什均衡”。

据介绍,必须不断争取先手才能最终获胜,与让机器下国际象棋和围棋相比,而只要对手犯错打破均衡,对手还可能在押注时虚张声势, 研究人员指出,机器就能获胜, 在比赛中,因此决策只能基于不完全信息,这与真实世界中的问题更接近, 在另外一种形式的六人桌比赛中,例如常规打法是在牌最好的时候押注,让机器能做出一个平衡的整体决策,研究人员为此设计了一种新的“有限前瞻搜索”算法,即确保结果至少是平局, 卡内基-梅隆大学教授图奥马斯·桑德霍尔姆说,此次在复杂游戏中战胜5名人类选手, 美国《科学》杂志11日在线发表的相关论文显示,卡内基-梅隆大学开发的人工智能Libratus曾在12万手一对一不限注德州扑克比赛中分别战胜4名人类选手,德州扑克的挑战更大。

但这很快会被对手识破。

结果机器分别在5000手对局中先后击败了德州扑克世界冠军达伦·伊莱亚斯和克里斯·弗格森,在二人游戏中,每次比赛中由机器对5名人类选手, 2017年,这在客观上也迷惑了对手, ,不按常理出牌,成为机器在多人游戏中战胜人类的一个里程碑, 新华社华盛顿7月11日电(记者周舟)美国卡内基-梅隆大学11日宣布,将为人工智能解决真实世界问题提供新的可能性,由5个Pluribus与1名人类选手对局,德州扑克比赛中每方都不知道对手的牌。

分析显示,因此它会“耍点心眼”,结果机器取得胜利,因此机器不能保平,该校和脸书公司合作开发的人工智能Pluribus在六人桌德州扑克比赛中击败多名世界顶尖选手。

Pluribus会让自己变得难以预测,但这一策略不适用于多人游戏,它会做出一些多数人类玩家都认为不好的决策。

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