科学家开发AI击败职业扑克玩家

一个科学家团队开发了一个名为DeepStack的人工智能系统，最近击败了职业扑克玩家。

来自阿尔伯塔大学计算机扑克研究小组的计算科学家团队，包括布拉格查尔斯大学和捷克技术大学的研究人员，表示DeepStack弥合了用于完美信息游戏和用于不完美信息游戏的方法之间的差距。

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加拿大阿尔伯塔大学的迈克尔·鲍林在发表在《科学》杂志上的论文中说：“扑克一直是人工智能领域的一个长期挑战。”鲍林补充说：“这是典型的不完美信息游戏，因为玩家在玩的时候没有相同的信息或分享相同的观点。”

不完全信息博弈是描述决策者如何相互作用的通用数学模型。人工智能研究有一个利用室内游戏来研究这些模型的传奇历史，但注意力主要集中在完美信息游戏上。

“我们需要新的人工智能技术来处理决策者有不同观点的情况，”鲍林指出。DeepStack使用一种称为连续重解的技术，扩展了在游戏过程中思考每个情况的能力--这在跳棋、国际象棋和围棋等游戏中取得了著名的成功--在不完全信息游戏中。

这使得DeepStack可以在不考虑整个游戏的情况下，为特定的扑克情况确定正确的策略，使用它的“直觉”来评估游戏在不久的将来可能会如何进行。我们训练我们的系统来学习情况的价值，“鲍林说。

按照他的说法，每一种情况本身就是一场迷你扑克游戏。它不是解决一个大的扑克游戏，而是解决数百万个这些小扑克游戏，每一个都帮助系统完善其对扑克游戏如何工作的直觉。