Pluribus AI击败扑克职业选手——行业沉默引担忧
AI近十年大踏步进步。围棋、国际象棋成评估AI进展标准。至今几乎所有AI模型征服双人完美信息游戏。最流行扑克涉及多玩家、结合赌博、策略、技巧。Facebook和卡内基梅隆大学研究者开发AI机器人，用策略设定智胜整桌扑克职业选手。这是首个在六人无限德州扑克（最流行扑克形式）中击败人类专家的AI——Pluribus。Pluribus与专家（含两世界系列赛冠军）打5000手牌并决定性获胜。AI采纳令人印象深刻策略（如donk betting）并像资深职业选手一样诈唬。因太成功，开发者决定不发布代码，担心毁掉在线扑克行业。算法强到人类专家找不到可利用漏洞。这是AI首次在任何两人以上基准游戏中击败顶尖专家。团队耕耘多年，2017年开发单挑扑克机器人，Pluribus是其更复杂版本。
Pluribus非单纯暴力计算
Pluribus核心策略通过自我对弈生成：算法与自身副本对弈，逐渐改进，确定哪些行动带来更好结果。这种自我对弈离线生成整盘蓝图策略。实战中，AI通过搜索游戏中遇到的相似情况策略实时改进蓝图。AI包含新在线搜索算法，仅搜索有限后续动作而非所有可能动作高效计算选项。也包含隐藏信息游戏更快自我对弈算法。这些算法让Pluribus在算力较弱、资源较少计算机上训练。训练Pluribus仅需约150美元云计算资源，而其他近期AI突破模型需数百万美元算力。征服扑克算法可实现于其他领域：产品定价、交易、繁忙交通中自动驾驶车辆路由。也可用于击败其他多人游戏人类、开发更有趣电脑游戏。
参考文献：ScienceMag | DOI:10.1126/science.aay2400 | Facebook AI
Pluribus蓝图策略在64核处理器训练中逐渐改进
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工业技术