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          • 申城棋牌真人斗地主-CMU風頭被搶新型DeepStack算法搶先攻克德州撲克圖

            在國外的學術圈里,有一份論文火了。論文里進行的研究表明,人類歷史上第一次,AI在德州撲克游戲上贏得了人類職業玩家。而這份論文的突破性意義在于:AI在非完整信息的博弈游戲中,贏得人類職業對手。這篇論文的名字是《DeepStack:無限下注撲克里的專家級人工智能》(DeepStack:Expert-LevelArtifi百乐门棋牌最新版 cialIntelligenceinNo-LimitPoker),1月6號提交到了ArXiv上。

            論文作者是來自加拿大Alberta大學、捷克Charles大學、布拉格捷克理工大學的研究人員。而論文題目里的DeepStack,是一種新型的算法名稱,論文里說明到“DeepStack是一種通用算法,可用于一大類非完整信息的序列博弈”。在一項涉及到數十位參與者和4.4萬手撲克的研究中,DeepStack成為了世界上第一個在“一對一無限注德州撲克”上擊敗了職業撲克玩家的計算機程序。

            什么是“一對一無限注德州撲克”(HUNL)

            德州撲克的英文名稱是“TexasHold'em”,而“一對一無限注德州撲克”(Heads-upno-limit,簡稱HUNL)的意思,就是有2個玩家且不限下注籌碼。這篇論文里的自然就是計算機和職業玩家挨個對局。

            雖然是撲克,但跟斗地主還是很不一樣的,它是“賭場”十分受歡迎的項目。這里祭出視頻,幫大家理解一下德州撲克的規則和玩法。

            從上面的視頻中申城棋牌真人斗地主,我們大致能了解一場德州撲克會有兩類信息:玩家每人手里分到2張底牌的“私有信息”和桌子上公共牌的“公開信息”。玩家選擇5張公共牌里的3張,與手里的2張底牌組合,最后以期得到最好的5張牌的組合。按照“CardRanking”決定最后的勝者。

            在中國玩德州撲克的名人,一個是汪峰老師,另一個就是李開復老師。在知乎上“撲克有哪些技巧、經驗或者原則?”的提問下,排名第一的,就是李開復老師的答案,他尤其提到玩好詐唬(Bluffing,高手慣用技巧)的關鍵在于學好統計。

            德州撲克是新一代的圖靈測試?

            德州撲克已經成為十分流行的人工智能研究測試地,每一個撲克玩家手里握著的底牌“私有信息”,是其它玩家看不到的,所以被稱為是“非完整信息”(Imperfectinformation)的博弈。這跟圍棋有很大不同,圍棋是完整信息公開的博弈,玩家們可以看到棋盤上的每個旗子,考慮所有落子的可能性。所以德州撲克對于人工智能來边锋娱网棋牌下载說,更加具有挑戰性。

            《DeepStack》這篇論文的通信作者MichaelBowling曾經在2015年初接受《NewScientist》采訪時說道:“德州撲克最有趣的地方,就是你無法獲得完整的信息”。

            而卡耐基梅隆大學(CMU)TuomasSandholm教授也說道:“撲克已經成為在非完整信息情況下,衡量(計算機)智能水平的標準......而它可以看做是一種超越圖靈測試的存在。”

            有趣的是,這兩位教授都在領導自己的團隊攻克這個新型圖靈測試,一位在加拿大Alberta大學,一位在美國CMU大學。

            幾天前,CMU已經發出預告:由TuomasSandholm教授領導研發出的Libratus人工智能系統申城棋牌真人斗地主,將于當地時間1月11日,在賓夕法尼亞州匹茲堡的Rivers賭場,與四個頂級職業玩家玩12萬手的HUNL,并角逐20萬美元的獎金。早在2015年,Libratus的前身Claudico與人類玩家首次對戰,在8萬手的對決中完敗,這次算是CMU的卷土重來。

            但是我們已經知道了結果,Alberta趕在CMU之前,把就論文發出來了。學術圈人士紛紛表達贊美,稱DeepStack具有里程碑意義(當然這份論文還未通過同行審議階段),然而跟CMULibratus提前好幾天的預熱盛況相比,DeepStack并沒有得到等量的媒體待遇,也引發一些人的不滿。

            CMU走的是當年AlphaGo的路線,在華麗的賭場搞一場秀,與人類頂尖玩家對戰,還有20萬美金的噱頭。所以這份DeepStack論文雖然比CMU更早取得突破,但陣仗不如后者大,媒體對其忽視了,也在情理。

            總之一句話,Alberta搶了先,CMU搶了熱鬧(學術界的競爭也是異常激烈的)。

            DeepStack總共與33位人類選手進行了4.4萬手的較量,分別在2016年11月7日和12月12日之間于線上舉行對局。最終獲勝的前三位選手,分別有5000、2500和1250加元的獎勵。以下是對局結果。結果顯示,DeepStack的平均贏率為492mbb/g(一般人類玩家到50mbb/g就被認為擁有較大優勢,750mbb/g就是對手每局都棄牌的贏率)。

            前面我們提到,一場撲克的信息可以分為“私有”和“公開”,放在桌子中間的5張公開牌形成一種動態的“公開狀態”。游戲中的公開狀態的可能序列構成一個公開樹(Publictree)申城棋牌真人斗地主,其中每一個公開狀態都有一個相關的公開子樹(Publicsubtree)。

            DeepStack整體架構,分為(a)(b)(c)三個部分。在(a)中,DeepStack在每一個公開狀態里,都要重新計算它需要的動作,其中子樹值(Subtreevalue)會通過一個訓練好的深度神經網絡Neuralnet(b)來計算,而訓練Neuralnet的樣本就是(c)。

            總的來說,DeepStack結合了遞歸推理(Recursivereasoning)來處理信息不對稱性,還結合了分解(Decomposition)集中計算到相關決策上,并形成了一種關于任意牌的直覺(Intuition),這種直覺可以使用深度學習進行自我玩牌而自動學習到

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