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              棋牌对刷教程-德扑人机大战落幕,AI碾压人类高手赢了近200万美

              △人机大战最终结果176万,美元。

              经过20天的鏖战之后,四位顶级人类扑克高手,在这场德州扑克人机大战中,总共输给人工智能(AI)选手共计万美元。四天之前,这个数字仅仅是106万美元。

              如果这场大战继续下去,也许人类高手们还要在匹兹堡的河流赌场输得更多。

              AI一路碾压人类高手怎么描述这20天令“人”精疲力尽的比赛?量子位觉得,还是先放一张图表吧。一图胜千言~这张图代表了从1月11日比赛开始,到1月30日比赛落幕,人工智能德州扑克选手Libratus的每日战绩。在整整二十天的时间里,Libratus没有一天以输钱告终,从第一天“仅仅”赢下7万美元,直到最后一天累积下200多万美元的优势。

              曲线清楚的告诉我们,整个比赛期间,人工智能至少有两天明显出现了状态下滑。然而人类选手们没有一次能够把胜利延续下去。整个比赛期间,DongKim都充满挫败感,而他已经是四位人类高手里面棋牌对刷教程,对战成绩最好的那个。

              大约两年前,Kim曾在同一个赌场击败了这个人工智能的前身。在这场为期二十天的比赛刚刚过半之时,Kim就直言,人类已经没有真正获胜的机会。

              每一天,Libratus都会进步。人类选手很难找到它的漏洞。

              揭秘,复盘AI的德州扑克战术AI究竟是怎么打德州扑克的?来,我们复盘两局看一下。第一盘人类赢了每一局都有200盲注。

              Kim这局是庄家,下注274。

              Libratus跟。

              首三张公共牌是棋牌对刷教程,黑桃6,红桃5,黑桃4。机器下注274,Kim跟。

              第四张开出的公共牌是,红桃8。Libratus再次下注274,而Kim则直接下注3151。Libratus的选择是继续跟。最后一张公共牌是,黑桃9。这意味着,牌局有可能出现“同花”。电脑直接下注15000,再次把赌注翻番。

              Kim有点犹豫,但还是跟进开牌,他手上是个最高为9的顺子。而Libratus手上是一张黑桃8,和一张梅花8,显然刚才电脑是在诈唬。第二盘AI赢了人类高手JasonLes当时以一对10开局,一张是方片,一张是红桃。翻牌之后,首三张公共牌是,K、9、4,其中有两张梅花。下注继续。

              在这种局面下,AI按理说应该希望再出一张梅花,凑成一个同花。第四张公共牌,发出一张5,不是梅花。当时,两边都已经看牌。

              最后一张公共牌,是一张Q,也不是梅花。然后,人工智能突然压上了所有的筹码。面对这个局面,Les选择不跟。人工智能赢下一手。与此同时,Les的拍档DongKyu也在一模一样的局面里,但是又有所不同。

              为了消除运气的影响,这次人工智能和人类玩家的对决,被安排成两对一模一样的牌局。区别是,在镜像局里人类玩家和人工智能手上拿到的牌,进行了对调。

              Kyu手上是梅花7和梅花3。这意味着,在主局里面对人工智能的疯狂押注,Les如果果断跟进的话,绝对是稳赢的一手牌。雪上加霜的是,在镜像局Libratus早早为手上的一对10下了重注,最后Kyu也选择不跟,放弃了这手牌。Libratus经常特别激进的下注,下注的额度远远超过底池里的额度。

              “其实人类并不这样,通常不会为了赢一点钱,冒着输吉祥棋牌怎样赢钻石掉很多钱的风险”,扑克高手DougPolk说,“但人工智能没有这种心理,它只看怎么玩更好”。会打扑克的AI有什么用?Libratus在德州扑克人机大战中获得最终的胜利,是人工智能领域的巨大成就。玩扑克需要推理能力,而这对于机器来说很难模仿。虽然人工智能在跳棋、象棋乃至围棋比赛中棋牌对刷教程,已经完胜人类对手,但无限注德州扑克是一个完全不同的情况。这是一场“不完美信息”游戏。由于一些卡牌并没有发出来,在德州扑克的对局里,任意时间,任何一个玩家,都只能观察到一部分的情况。要赢,他们需要直觉,一种猜测其他玩家手上是什么牌的能力。

              而且还要考虑到对手每一种可能的打法,想得到理想的战略非常困难。

              现实世界中,不完美信息才是常态,各种看不见的隐藏信息产生了大量的不确定性,而德州扑克代表的就是这种类型的博弈。在围棋界纵横无敌的AlphaGo,本质上处理的还是完美信息博弈,而AlphaGo无法处理德州扑克的问题,更遑论使出诈唬。

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              未来Libratus这样的AI,可以用于商业谈判、网络安全、医疗方案制定等领域。

              去年,Libratus的创建者Sandholm曾经领导开发了一个打扑克的程序Claudico,但是在一场面对数位高手的比赛中被痛殴。Sandholm解释说,Libratus的水平提升基于几个技术进步,包括一个新的平衡近似技术,以及几种新的方法来分析可能的结果。

              人工智能发展的终极目标,是通用人工智能(AGI)。

              通用人工智能可以解决任何一个问题,而不是像Libratus或者AlphaGo这样只能专注于扑克或者围棋。想要实现AGI就得让人工智能学会解决不确定性问题,这也是此次人机大战的重大意义之一。在下面这段视频里,Libratus的两位创建者,详细解释了扑克人工智能的重大意义。

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