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HHPOKER创建了一个“人工智能游戏系统”,可以玩德州扑克、象棋、围棋、扑克。Google母公司Alphabet的人工智能实验室Deepmind长期投资于人工智能游戏系统。该实验室的理念是,尽管游戏没有明显的商业应用,但它们对认知和逻辑技能提出了独特的挑战。这使它们成为开发人工智能的有用参考点。

与之前开发的游戏系统不同,HHPOKER正式创建了一个名为Playerofgames的系统,这是第一个在完全信息游戏和不完全信息游戏中都能实现强大性能的人工智能算法。与Deepmind之前开发的其他游戏系统(如Alphazero、国家象棋冠军和IIAlphastar)不同,玩家可以在完全信息游戏(如中国围棋和国家象棋)和不完全信息游戏(如扑克)中表现出色。

无论是解决交通拥堵问题的路线规划,还是合同谈判、与客户沟通等互动任务,我们都必须考虑和平衡人们的偏好,这与游戏策略非常相似。人工智能系统可以从群体或组织之间的协调、合作和协作中受益。像Playerofgames这样的系统可以识别他人的目标和动机,从而成功地与他人合作。

不太对。

在游戏过程中,不完全信息游戏的信息对玩家是隐藏的。与完全信息游戏不同,所有信息将在开始时显示。

玩完全信息游戏需要很大的可预测性和计划性。玩家必须处理棋盘上的信息,决定对手可能的行动,并努力实现最终的胜利目标。不完全信息游戏要求玩家考虑隐藏信息,并考虑如何赢得下一步,包括可能的诈唬或与对手的团队合作。

Hhpoker表示,Playerofgames是第一个通用且可靠的搜索算法,在官方网站和不完全信息游戏中都取得了高性能。

Playerofgames非常多功能,但不是所有游戏都能玩。参与研究的Deepmind高级研究员Martin Schmid表示,Alphazero在完全信息游戏中比Playerofgames更强大,但在不完全信息游戏中却不如Playerofgames。系统必须考虑游戏中每个玩家的所有可能视角。虽然在完全信息游戏中只有一个视角,但在不完全信息游戏中可能有许多视角。例如,在扑克中,大约有2000个视角。此外,与Deepmind的继任者Alphazero Muzero不同,Playerofgames还必须理解他正在玩的游戏规则,而Muzero可以立即掌握完全信息游戏的规则。

Deepmind在国家象棋、围棋、德州扑克和战略棋盘游戏“苏格兰场”的表现评估了Playerofgames使用Google加速TPUV4芯片组进行学习。在围棋中,它设定了Alphazero和Playerofgames之间的200局比赛,而在国家象棋中,Deepmind允许Playerofgames与GnuGo、Pachi、Stockfish和Alphazero等顶级系统竞争。德州扑克游戏中,Playerofgames使用公开的Slumbot,该算法还与Josephantonin开发的Pimbot竞争。

在某些配置下,Playerofgames在国家象棋和围棋中比Stockfish和Pachi更强大,赢得了0.5%的比赛,而最强大的系统Alphazero则赢得了所有比赛。尽管在与Alphazero的比赛中遭遇了重大失败,但Deepmind认为Playerofgames的表现已经达到了人类业余爱好者的顶级水平,甚至可能达到职业水平。

结果表明,Playerofgames在德州扑克和苏格兰场方面表现更有趣。在与Slumbot的对抗中,算法平均每手牌赢得700万个大盲注(mbb/手),mbb/手是每1000手牌赢得的大盲注平均数。

与此同时,在苏格兰场,Deepmind表示,尽管Pimbot有更好的机会找到获胜技巧,但Playerofgames显著击败了他。

材料由POKERBOTAI团队准备。

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