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美國卡內(nèi)基-梅隆大學11日宣布，該校和臉書公司合作開發(fā)的人工智能Pluribus在六人桌德州撲克比賽中擊敗多名世界頂尖選手，成為機器在多人游戲中戰(zhàn)勝人類的一個里程碑。

美國《科學》雜志11日在線發(fā)表的相關論文顯示，Pluribus與13名德州撲克高手進行了1萬手不限注對局的六人桌比賽，每次比賽中由機器對5名人類選手，結(jié)果機器取得勝利。

在另外一種形式的六人桌比賽中，由5個Pluribus與1名人類選手對局，結(jié)果機器分別在5000手對局中先后擊敗了德州撲克世界冠軍達倫·伊萊亞斯和克里斯·弗格森。

在比賽中，Pluribus會讓自己變得難以預測。例如常規(guī)打法是在牌最好的時候押注，但這很快會被對手識破，因此它會“耍點心眼”，不按常理出牌。分析顯示，它會做出一些多數(shù)人類玩家都認為不好的決策，這在客觀上也迷惑了對手。

研究人員指出，與讓機器下國際象棋和圍棋相比，德州撲克的挑戰(zhàn)更大。德州撲克比賽中每方都不知道對手的牌，對手還可能在押注時虛張聲勢，因此決策只能基于不完全信息，這與真實世界中的問題更接近。

卡內(nèi)基-梅隆大學教授圖奧馬斯·桑德霍爾姆說，此前人工智能在“戰(zhàn)略性推理”方面取得的成就僅限于二人游戲，此次在復雜游戲中戰(zhàn)勝5名人類選手，將為人工智能解決真實世界問題提供新的可能性。

據(jù)介紹，在二人游戲中，機器的策略是實現(xiàn)博弈論中的“納什均衡”，即確保結(jié)果至少是平局，而只要對手犯錯打破均衡，機器就能獲勝。但這一策略不適用于多人游戲，因此機器不能保平，必須不斷爭取先手才能最終獲勝。研究人員為此設計了一種新的“有限前瞻搜索”算法，讓機器能做出一個平衡的整體決策。

2017年，卡內(nèi)基-梅隆大學開發(fā)的人工智能Libratus曾在12萬手一對一不限注德州撲克比賽中分別戰(zhàn)勝4名人類選手。